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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 1992.10
- 수록면
- 230 - 235 (6page)
이용수
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We propose a method of generating data to train a neural network controller. The data can be prepared directly by an iterative learning technique which repeatedly adjusts the control input to improve the tracking quality of the desired trajectory. Instead of storing control input data in memory as in iterative learning control, the neural network stores the mapping between the control input and the desired output. We apply this concept to the trajectory control of a two link robot manipulator with a feedforward neural network controller and a feedback linear controller. Simulation results show good generalization of the neural network controller.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Iterative Learning Control for a Robot Manipulator
3. Neural Network Control by Iterative Learning for Robot Manipulators
4. Numerical Example
5. Conclusion
References
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