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    發布時間:2020-12-07 12:08  

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    隨著機器人技術的發展, 對于無法精準解析建模的物理對象以及信息不足的病態過程,傳統控制理論暴露出缺點 ,近年來許多學者提出了各種不同的機器人智能控制系統。機器人的智能控制方法有模糊控制 、神經網絡控制 、智能控制技術的融合( 模糊控制和變結構控制的融合 ; 神經網絡和變結構控制的融合; 模糊控制和神經網絡控制的融合 ; 智能融合技術還包括基于遺傳算法的模糊控制方法) 等  。






    智能控制方法提高了機器人的速度及精度 , 但是也有其自身的局限性, 例如機器人模糊控制中的規則庫如果很龐大, 推理過程的時間就會過長; 如果規則庫很簡單 ,控制的精準性又會受到限制 ; 無論是模糊控制還是變結構控制 ,抖振現象都會存在 ,這將給控制帶來嚴重的影響 ; 神經網絡的隱層數量和隱層內神經元數的合理確定仍是目前神經網絡在控制方面所遇到的問題,另外神經網絡易陷于局部極i小值等問題 ,都是智能控制設計中要解決的問題  。









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