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哈尔滨工业大学学报 2015
GA优化的RBF神经网络外骨骼灵敏度放大控制DOI: 10.11918/j.issn.0367-6234.2015.07.003, PP. 26-30 Keywords: 遗传算法,RBF神经网络,灵敏度放大控制,外骨骼机器人,轨迹跟踪 Abstract: 为改善外骨骼机器人灵敏度放大控制(SAC)性能,结合遗传算法(GA)与径向基函数(RBF)神经网络建立在线计算外骨骼机器人的精确动力学模型．用GA优化RBF神经网络的中心矢量与基宽度,并对RBF网络的权值实时更新,在线学习外骨骼机器人动力学模型中的参数矩阵,进一步推导出SAC控制律．仿真结果表明:GA优化后的RBF网络,可以在线学习外骨骼的动力学模型,基于该模型的SAC能够实现精确的人体轨迹跟踪,相比于优化前,人体轨迹跟踪误差以及人机交互信息会快速减小并收敛到0的微小邻域内,可实现人机协调运动．
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