玩弄懵懂CMAC神经麇集优化痴騃臂系统中承当器的方案

2020-10-09 13:32  来自: 本站 作者:原创 浏览次数:

  图1骄傲了糊涂CMAC神经麇集的陷坑和运算进程。费解CMAC神经辘集恐怕用于类似一个非线性映射y(x):Xn→Ym,个中Xn∈Rn是在n维输入空间中的利用,Ym“∈Rm是在m维输出空间中的应用[1,2]。糊涂CMAC算法由确定一个复杂函数值的两个初等函数组成,如图1所示。

  函数φ=R(x)经验费解量化把输入空间中的每一个点映射到协同空间A。函数P(φ)经过把由R(x)决策的合伙向量映射到如下的一个或许诊疗加权的向量来辩论一个输出y∈Y。

  图2给出了基于费解CMAC神经汇集的呆板臂最优承当陷阱图。痴騃臂合节处的外部承担转矩由最优反馈控制率和糊涂CMAC神经密集输出局部组成。

  此中,q为关节转角•;H(q)为惯量矩阵;C(q,q)为向心力;G(q)为重力项;f和Td区别为摩擦力项和扰动项;τ(t)为外部承担转矩。

  依据Hamilton-Jacobi最优化方法,可知必要生计一个函数V=V(z,t)使最优化担任u*t得意H-J-B方程[4]。

  将g(x)的函数阴谋g(x)由含混CMAC神经收集的输出肯定,不对限定资历鲁棒化向量ν(t)来实行抵偿,从而先进体例的动态性子•。

  基于李雅普诺夫第二法可知,假设使Lyapunov函数的时辰导数L《0,则体例是渐进安详的。也即经历医治神经汇聚权值矩阵,舛错e可以任意小。

  以三环节呆滞臂为担当器材进行仿真实验以验证所提糊涂CMAC最优掌管器用于呆板人轨迹跟踪担当的有效性。钦慕的勾当轨迹为:

  CMAC中联念强度的初值取[-1•,1]之间的随机值。从属度函数取Gaussian函数,图3和图4区别给出了各枢纽的轨迹跟踪曲线和跟踪差池曲线。

  仿真见效清楚表明晰懵懂CMAC神经网络最优控制器箝制结构和非罗网不确定性的才能,同时也表知讲提出的神经自相宜研习算法可能刷新编制动态功能的鲁棒性和相宜性。

  本文将Hkamilton-Jacobi-Bellman最优担负和CMAC神经收集聚集起来,给出了一种三连杆拙笨臂体系的最优承当器计划式样。仿真效果阐明•,这种职掌方法也许很好地克服板滞臂编制的非线性和不决定性,杀青对钦慕轨迹的跟踪•。

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