基于DFNN和EFS的机械臂逆动力学融合控制方法

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基于DFNN和EFS的机械臂逆动力学融合控制方法
申请号:CN202511132428
申请日期:2025-08-13
公开号:CN120839792A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明实施例公开了一种基于DFNN和EFS的机械臂逆动力学融合控制方法,方法包括:采集机械臂在多关节运动过程中的实时关节状态数据集合;然后,构建DFNN前馈控制通道,通过动态模糊神经网络对机械臂逆动力学模型进行非线性映射处理生成DFNN前馈控制信号,构建EFS误差补偿通道,通过误差反馈补偿算法对机械臂运动过程中的动态误差进行实时捕捉与补偿处理生成EFS误差补偿信号,构建PD反馈控制通道,通过比例微分控制算法对机械臂当前关节状态与目标关节状态的偏差进行闭环调节处理生成PD反馈控制信号;将三通道信号输入三通道并联融合网络,通过自适应权重分配算法进行动态融合处理,生成机械臂关节驱动控制指令集合并发送至执行器驱动多关节协同运动。
技术关键词
动态模糊神经网络 融合控制方法 机械臂关节驱动 运动学特征 误差预测 动态误差 隶属度函数 模糊规则 反馈控制信号 模糊集合 比例积分控制算法 序列 模糊控制规则 三通道 移动平均算法