基于优化FGRBF神经网络的机器人跟踪控制

针对常规基于S型基函数的模糊神经网络存在随模糊控制规则数目增加导致中间层节点激增的问题,设计了一种改进型的模糊高斯径向基函数神经网络控制器,给出了优化的模糊神经网络结构模型和控制器设计优化改进方法,利用减少中间层节点的数量降低算法的复杂度,并提高跟踪控制的实时性.通过优化算法在移动机器人上的仿真应用,验证了所提改进算法在跟踪控制运行中的实时性、有效性和可行性.