基于优化BP神经网络的液压机械臂控制方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
基于优化BP神经网络的液压机械臂控制方法及系统
申请号:CN202411738281
申请日期:2024-11-29
公开号:CN119526400A
公开日期:2025-02-28
类型:发明专利
摘要
基于优化BP神经网络的液压机械臂控制方法,包括如下步骤:将获取到的末端目标位姿输入到已预先训练完成的优化BP神经网络中,利用优化BP神经网络进行逆解得到关节动作数据;基于关节动作数据生成控制指令,并且基于控制指令对液压机械臂的关节进行控制。本发明提供基于一种优化BP神经网络的液压机械臂控制方法及系统,基于改进的SWO优化算法对BP神经网络进行优化,并且利用优化后的BP神经网络对液压机械臂进行逆解和控制,有效提高了对液压机械臂的控制精度。
技术关键词
优化BP神经网络 液压机械臂控制 位置更新方法 生成控制指令 参数 关节 阶段 网络拓扑结构 动态 规模 生成方法 计算方法 优化器 数据 基础 算法 速率
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于自抗扰控制的锂电池Z形叠片机叠片段张力控制方法
扩张状态观测器 非线性 隔膜 锂电池叠片 串联型
2
一种游戏手柄震动效果智能控制方法及系统
智能控制方法 驱动信号 游戏手柄 PWM调制技术 游戏场景
3
一种车床自适应装夹方法及系统
装夹方法 策略 工件 车床 控制夹具
4
一种基于知识图谱的离散制造生产线设备自动配置方法
设备自动配置方法 设备配置 知识图谱构建 工作站 信号传递系统
5
一种基因组预测方法、系统及设备
编码向量 集中度 特征值 复杂度 模块
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号