一种基于小波神经网络的机械臂扰动补偿方法
公开
摘要
本发明提供一种基于小波神经网络的机械臂扰动补偿方法，主要分为干扰信号预测以及前馈反馈补偿两部分。干扰信号预测部分针对非线性信号预测精度低、实时性差，采用小波神经网络分析的时变近周期干扰信号在线预测模型，提高扰动预测准确率；前馈反馈补偿部分针对机器人末端定位精度低，采用前馈反馈联合补偿控制方法，通过建立的机械臂运动学模型，计算关节补偿角加入到前馈控制系统中，提高补偿效果，进而提高机械臂末端定位精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于小波神经网络的机械臂扰动补偿方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114347018A
申请号 ：
CN202111565372.5
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-12-20
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
解杨敏邵鑫季力
申请人 ：
上海大学
申请人地址 ：
上海市宝山区上大路99号
代理机构 ：
上海上大专利事务所(普通合伙)
代理人 ：
何文欣
优先权 ：
CN202111565372.5
主分类号 ：
B25J9/16
IPC分类号 ：
B25J9/16
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
2022-04-15 ：
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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