Beschreibung
Die Anzahl der Bewegungen, mit denen ein Manipulatorarm ein ganz bestimmtes Ziel erreicht, ist recht groß, und die dynamischen Funktionen des Roboters sind in der Regel komplexe nichtlineare und zeitlich variierende Funktionen. Daher sind herkömmliche Steuerungen nicht in der Lage, die Bewegungen unter verschiedenen Bedingungen, wie Geschwindigkeit, Gewicht.Das Ziel unserer Arbeit ist es, ein nichtlineares System zu entwerfen, das auf einem Neuro-Blur-Controller-Netzwerk basiert, das überwachtes Lernen verwendet, um die Verfolgung von Bahnen durch einen manipulierenden Roboter durchzuführen. Die Identifikationen der Struktur des Controller-Netzwerks werden unter Verwendung des Reglers (ANFIS) durchgeführt, wobei neue Parameter und neue synaptische Gewichte automatisch angepasst und justiert werden. Schließlich wurde der Test der Robustheit des vorgeschlagenen Ansatzes unter Berücksichtigung von Parametervariationen untersucht.
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