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《北京工业大学》 2000年
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机器人动力学方程的神经网络计算

沈林枫  
【摘要】: 近年来,非线性系统的控制得到了极大的发展,在算法和软件上都有了迅猛 的突破。而机器人动力学系统是一个高度复杂的非线性模型,在控制界,对机器 人系统的研究始终是个难点,也是个热点。神经网络和机器人系统似乎有着不解 的缘分,非线性则是联系的基础。神经网络的变体各种各样,从BP网,自适应 神经网络,到各种智能神经网络,模糊神经网络,小波神经网络等等。但随着算 法和系统复杂性的不断提高,对硬件的要求也必将提高到一个新的层次。神经网 络并行多机系统可以提高计算速度,但每个CPU的运算仍是串行的,而且需要 采用总线结构,当处理单元增多时,存储冲突愈益突出,系统性能也将随之下降, 且要求有较高的带宽。这使得对神经网络的应用大部分仍停留在实验室的水平。 随着集成电路的日新月异,高密度现场可编程逻辑器件,包括CPLD和FPGA, 能够将大量逻辑功能集成于一个单片IC之中。虽然半定制和全定制的专用集成 电路(ASIC)也能够实现将大量数字逻辑功能集成于单片之中,但CPLD和FPGA 具有更多的灵活性:既适用于短研制周期、小批量产品开发,也可用于大批量产 品的样品研制。而且集成度更高,更有着诱人的应用前景。 本文着重于利用FPGA技术和通信编码的特性,通过神经网络计算机器人动力 学模型,这将对机器人的控制产生巨大的影响:我们无须对复杂的机器人动力学 方程进行各种耗力的分解和转换,从而集中精力来设计机器人的行为。神经元系 统能够逼近任何非线性这一点早已被证明,但神经元系统的每个权值所包含的信 息量在当前还无法用精确的数学工具来估计的。本文采用离线学习的方式,依托 XILINX的硅编译技术,对每个神经元节点的权W,输入X,输出Y及它们之间 的关系用数字逻辑进行描述,输出的结果达到了较高的精度。 下世纪机器人技术将得到更广的应用,不仅在国防、医疗、海洋开发、宇宙开 发等高技术领域,而且在日常生活也有巨大的作用。本文着手于机器人动力学方 程的神经元高速计算,对机器人系统的描述及应用给出了一种新的实用的计算方 法,有非常重大的意义。
【学位授予单位】:北京工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2000
【分类号】:TP183;TP242

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 汪木兰;神经网络硬化实现的共性技术在电力传动中应用研究[D];合肥工业大学;2010年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 蒋新松;机器人及机器人学中的控制问题[J];机器人;1990年05期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 刘青峰;尹久仁;;神经网络智能诊断技术在混凝土结构中的理论实现与展望[J];四川建筑科学研究;2007年01期
3 张彤;王建平;孟改样;;异因同果关联神经网络在工程造价中的应用研究[J];四川建筑科学研究;2009年02期
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9 黄春梅;;神经网络方法在大跨连续梁施工控制中的应用[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2006年06期
10 王晓东;;基于一种改进的IRN模型的地基液化判别[J];安徽建筑;2006年04期
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1 崔博文;陈剑;陈心昭;;工业机器人在噪声测量上的应用研究?[A];2004“安徽制造业发展”博士科技论坛论文集[C];2004年
2 孙立宁;刘彦武;曲东升;李长峰;;靶定位并联机器人控制研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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4 隋金雪;杨莉;华臻;张鑫;;改进的BP网络在火焰燃烧状态识别中的应用[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
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7 丁文峰;;基于GIS和BP神经网络模型的长江中上游地区石漠化危险性评价[A];节能环保 和谐发展——2007中国科协年会论文集(三)[C];2007年
8 董桂洪;王胜年;范志宏;熊建波;;IMSL C#数值分析函数库在混凝土计算机技术的应用[A];经济发展方式转变与自主创新——第十二届中国科学技术协会年会(第三卷)[C];2010年
9 林晓鹰;;摩托车自动焊接生产系统仿真[A];福建省科协第五届学术年会数字化制造及其它先进制造技术专题学术年会论文集[C];2005年
10 吕迎阳;吴伯僖;徐慎初;陈振湘;陈剑勇;;BP神经网络初始化问题探讨[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年
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1 李华文;船舶交通管理系统经济社会影响评价研究[D];大连海事大学;2010年
2 张进;地震叠前数据的弹性阻抗非线性反演方法研究[D];中国海洋大学;2009年
3 朱松;随机回归神经网络的动力学行为研究[D];华中科技大学;2010年
4 刘强;基于复杂系统的铁路客流预测方法研究[D];中国铁道科学研究院;2008年
5 张克涛;变胞并联机构的结构设计方法与运动特性研究[D];北京交通大学;2010年
6 包健;有限精度权值神经网络优化的研究与应用[D];华东理工大学;2011年
7 王晓东;双机架紧凑式炉卷轧机模型自适应优化控制[D];昆明理工大学;2008年
8 张寿明;基于冶炼过程及终点判断技术的烟化炉智能控制系统研究[D];昆明理工大学;2009年
9 栾小丽;基于神经网络的复杂非线性系统鲁棒控制与滤波研究[D];江南大学;2010年
10 沙丽荣;基于正交基神经网络的结构可靠性分析[D];吉林大学;2011年
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1 户燕会;工业机器人的工作空间和误差补偿的分析与仿真[D];河南理工大学;2010年
2 代宏伟;布里渊散射水下探测目标的自动识别[D];南昌航空大学;2010年
3 雷云云;基于被动式四足机器人的运动学及动力学分析[D];山东科技大学;2010年
4 滕景忠;智能瓦斯传感器的研制[D];山东科技大学;2010年
5 李安新;BP神经网络研究与硬件实现[D];山东科技大学;2010年
6 陈少华;基于Hopfield神经网络控制系统的研究[D];山东科技大学;2010年
7 张祖华;2-PPa移动并联机构运动学设计[D];浙江理工大学;2010年
8 刘爽;气动肌肉机械手臂机构设计与控制方法实现[D];浙江理工大学;2010年
9 韩振宇;MPEG-2传输流分析与解码系统设计[D];郑州大学;2010年
10 赵进科;正交三自由度并联机构动力学分析[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
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1 李昂;王沁;李占才;万勇;;基于FPGA的神经网络硬件实现方法[J];北京科技大学学报;2007年01期
2 雷菊珍;王保升;汪木兰;;基于CMAC的恒张力控制系统研究[J];包装工程;2009年08期
3 郭庆鼎,周悦,郭威;永磁直线同步伺服系统采用神经网络实现的实时IP位置控制器的在线设计[J];电工技术学报;1999年06期
4 曹志彤,陈宏平,E.Ritchie;基于混沌神经网络动态联想记忆的电机故障诊断[J];电工技术学报;2000年03期
5 孙宜标,郭庆鼎;基于神经网络给定补偿的交流永磁直线伺服系统滑模控制[J];电工技术学报;2002年03期
6 王晓东,石海峰;基于自适应线性神经元速度观测器在直接转矩控制系统中的应用[J];电工技术学报;2003年01期
7 何雨傧,闫桂荣,徐健学,薛模根,盛玮,杨月诚;基于神经网络的电机状态监测与早期故障诊断[J];电工技术学报;1997年05期
8 张敏;张井岗;赵志诚;邵雪卷;;交流调速系统的单神经元自适应内模控制[J];电机与控制学报;2009年02期
9 陈琼,郑启伦;人工神经网络系统硬件实现的研究进展[J];电路与系统学报;2000年01期
10 汪木兰;顾绳谷;;现代电力传动智能化发展趋势[J];电气传动;1993年03期
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1 杨志刚;杨卫东;钱俊磊;;基于FPGA的RBF神经网络硬件实现[A];冶金企业自动化、信息化与创新——全国冶金自动化信息网建网30周年论文集[C];2007年
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1 杨旭华;神经网络及其在控制中的应用研究[D];浙江大学;2004年
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1 韩少锋;神经网络控制的FPGA研究与应用[D];大连海事大学;2005年
2 闫明;基于FPGA的神经网络硬件实现[D];中国海洋大学;2008年
3 王冬冬;基于FPGA的浮点运算器设计[D];大连海事大学;2009年
4 孙垒;基于BP神经网络的模拟电路故障诊断系统的FPGA设计与实现[D];南京理工大学;2009年
5 王玉体;基于FPGA并行遗传算法的硬件实现技术研究[D];南昌大学;2008年
【二级引证文献】
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2 左健民;潘超;汪木兰;;基于稀疏存储Elman神经网络的直线伺服控制[J];中国机械工程;2012年01期
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1 潘超;数控机床直线电驱进给系统控制技术及动态特性研究[D];江苏大学;2011年
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2 刘磊;;A Novel Mechanism if Aging Mediated by Mouse ASIC2a[A];“基因、进化与生理功能多样性”海内外学术研讨会暨中国生理学会第七届比较生理学学术会议论文摘要[C];2009年
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9 丁文霞;王浩;;现代电子系统设计与EDA技术[A];第十五届电工理论学术年会论文集[C];2003年
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10 沙曼;DTV信道接收芯片中的总控制实现以及面向综合和测试的设计[D];浙江大学;2004年
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