Die Anzahl der Bewegungen, mit denen ein Manipulatorarm ein ganz bestimmtes Ziel erreicht, ist recht gro , und die dynamischen Funktionen des Roboters sind in der Regel komplexe nichtlineare und zeitlich variierende Funktionen. Daher sind herk mmliche Steuerungen nicht in der Lage, die Bewegungen unter verschiedenen Bedingungen, wie Geschwindigkeit, Gewicht ... .Das Ziel unserer Arbeit ist es, ein nichtlineares System zu entwerfen, das auf einem Neuro-Blur-Controller-Netzwerk basiert, das berwachtes Lernen verwendet, um die Verfolgung von Bahnen durch einen manipulierenden Roboter durchzuf hren. Die Identifikationen der Struktur des Controller-Netzwerks werden unter Verwendung des Reglers (ANFIS) durchgef hrt, wobei neue Parameter und neue synaptische Gewichte automatisch angepasst und justiert werden. Schlie lich wurde der Test der Robustheit des vorgeschlagenen Ansatzes unter Ber cksichtigung von Parametervariationen untersucht.
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