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申请/专利权人：南通大学
摘要：本发明提供了一种刚柔耦合机器人模糊强化学习预定时间振动抑制方法，属于刚柔耦合机械臂控制技术领域，解决了大形变刚柔耦合机器人系统动力学建模及在非线性输入死区下基于模糊强化学习的刚柔耦合机器人系统预定时间轨迹跟踪与弹性振动抑制的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：步骤一：确定刚柔耦合机器人的物理参数和运动学特性；步骤二：并获得柔性刚柔耦合机器人的角度位置；步骤三：计算轨迹跟踪误差及误差性能；步骤四：定义评价神经网络；步骤五：定义模糊IF‑THEN规则；步骤六：计算τt，更新本发明的有益效果为：本发明的方法确保同时振动抑制和轨迹跟踪的显著优势。
主权项：1.一种刚柔耦合机器人模糊强化学习预定时间振动抑制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：确定刚柔耦合机器人的物理参数和运动学特性，基于虚功原理建立刚柔耦合机器人在大变形下的动态模型，描述非对称输入死区的特性；步骤二：选定两个正常定数σc＞0，σa＞0和一个正定矩阵KI＝∈In＞0，∈＞0，使得与κj＞0，j＝1，2，0＜κ3＜1，其中它们应保持κ1+κ2＜2λminΓ.初始化状态α0，β00和控制输入τ0，初始学习增益并获得柔性刚柔耦合机器人的角度位置αt，β0t；步骤三：根据计算步骤四：定义批评者神经网络，输入Zct＝et，定义确定径向基函数ScZct，并得到Λt；步骤五：定义模糊IF-THEN规则，并定义将精确输入模糊化为模糊量，并执行模糊推理和逆模糊化来精确状态行数，建立模糊隶属度函数进而计算模糊基向量SaZat；步骤六：计算τt，更新
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南通大学 一种刚柔耦合机器人模糊强化学习预定时间振动抑制方法
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