柔性机械臂的神经网络控制策略

资 源 简 介

柔性机械臂的神经网络控制策略

详 情 说 明

柔性机械臂的神经网络控制策略是目前机器人控制领域的重要研究方向。由于柔性机械臂存在结构弹性变形和复杂非线性动力学特性，传统PID等控制方法难以实现高精度轨迹跟踪。

核心挑战在于： 动力学建模困难 - 柔性连杆的变形会导致系统状态维度急剧增加 振动抑制需求 - 末端执行器的残余振动会影响操作精度 参数不确定性 - 负载变化会显著影响系统动力学特性

神经网络的控制优势： 通过深度学习网络的非线性映射能力，可以建立从传感器输入到控制输出的端到端映射关系。常用的网络结构包括： RBF神经网络：适合在线学习动态特性 递归神经网络：可记忆历史状态信息 深度强化学习：实现自适应最优控制

典型控制框架包含三个层级： 运动规划层生成期望轨迹 神经网络补偿器处理柔性动力学 振动观测器实现主动阻尼控制

当前研究热点集中在： 基于数字孪生的网络训练方法 多模态传感信息融合 在线学习与参数自适应机制

这种控制策略在航天器伸展臂、医疗手术机器人等对轻量化和精度要求高的场景具有重要应用价值。未来的发展方向是提高网络结构的物理可解释性，并解决实时性约束下的计算效率问题。