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本发明提出了一种运动约束机制和深度级联宽度学习结合的机械臂运动控制方法，步骤为：获取机械臂运动控制所需数据建立数据集；根据数据集获取同时刻角位置、角速度和角加速度的跟踪误差；构建深度级联宽度学习系统引入稀疏自编码器设计深度网络重构的特征节点和增强节点；将角位置、角速度的跟踪误差作为输入，修正角加速度作为输出，设计运动控制网络；设计符合运动控制网络的运动约束条件；利用贝叶斯回归算法求解网络权重矩阵；根据李雅普诺夫稳定性函数确定网络参数的约束条件；训练获取机械臂运动控制网络；获取机械臂运动指令实现运动控制。本发明计算冗余度低、控制精度高、运动极限约束，能够确保机械臂快速收敛到预定轨迹和作业工程中稳定运行。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202410121686.3
Filing Date： 2024-01-29
Publication Date： 2024-05-03
Pub. No.： CN117961892A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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