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제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2001
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    This paper presents adaptive control of robot manipulator using neuro-fuzzy controller. Fuzzy logic is control incorrect system without correct mathematical modeling. And, neural network has learning ability, error interpolation ability of information distributed data processing, robustness for distortion and adaptive ability. To reduce the number of fuzzy rules of the FLS(fuzzy logic system), we consider the properties of robot dynamic. In fuzzy logic, speciality and optimization of rule-base creation using learning ability of neural network. This paper presents control of robot manipulator using neuro-fuzzy controller. In propoesd controller, fuzzy input is trajectory following error and trajectory following error differential. Then, output activates normally CTM by decreasing of structured and unstructured uncertainty. The proposed controller performance is demonstrated by simulating the control of two-link robot manipulator.

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