一种基于离散递归神经网络模型的并联机械臂预测控制方法
实质审查的生效
摘要

本发明提供一种基于离散递归神经网络模型的并联机械臂预测控制方法,建立并联机械臂动力学模型并对所述并联机械臂的物理模型进行初始化;构建并联机械臂离散递归神经网络模型,所述离散递归神经网络模型由通用五瞬时离散化公式限定;构建并联机械臂的期望路径,获取斯图尔特平台非线性动力系统的初始值;基于离散递归神经网络模型对并联机械臂非线性动力系统的路径进行预测控制。本发明基于截断误差,从理论上分析了如何保持斯图尔特平台的跟踪精度,构建了离散递归神经网络模型,实现了对斯图尔特机械臂路径的预测和高精度实时跟踪。

基本信息
专利标题 :
一种基于离散递归神经网络模型的并联机械臂预测控制方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114378812A
申请号 :
CN202111520250.4
公开(公告)日 :
2022-04-22
申请日 :
2021-12-13
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
石杨王杰
申请人 :
扬州大学
申请人地址 :
江苏省扬州市邗江区华扬西路196号
代理机构 :
江苏圣典律师事务所
代理人 :
贺翔
优先权 :
CN202111520250.4
主分类号 :
B25J9/16
IPC分类号 :
B25J9/16  B25J9/00  
IPC结构图谱
B
B部——作业;运输
B25
手动工具;轻便机动工具;手动器械的手柄;车间设备;机械手
B25J
机械手;装有操纵装置的容器
B25J9/00
程序控制机械手
B25J9/16
程序控制
法律状态
2022-05-10 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : B25J 9/16
申请日 : 20211213
2022-04-22 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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