보장된 추적 성능을 가진 다층 신경망 로봇 컨트롤러

일반적인 직렬 링크 강체 로봇 팔을 위한 다층 신경망(NN) 컨트롤러가 개발되었습니다. NN 컨트롤러의 구조는 필터링된 오류/수동성 접근 방식으로 유도됩니다. 제안된 NN 컨트롤러는 오프라인 학습 단계가 필요 없으며, 가중치 초기화가 용이합니다. NN의 비선형 특성과 NN 기능 복원 부정확성 및 로봇 방해 요소는 역전파 조정을 사용하는 표준 델타 규칙이 폐쇄 루프 동적 제어에 충분하지 않음을 의미합니다. 델타 규칙에 대한 수정 항과 추가 강건 신호를 포함한 새로운 온라인 가중치 조정 알고리즘은 제한된 추적 오류와 제한된 NN 가중치를 보장합니다. 특정 경계가 결정되며, 피드백 이득을 증가시켜 추적 오류 경계를 임의로 작게 만들 수 있습니다. 수정 항은 역전파 네트워크에서 제2차 전방 전파 파동을 포함합니다. 수동 NN, 소산 NN 및 강건 NN 개념을 포함한 새로운 NN 속성이 도입됩니다.