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摘要：本发明涉及智能机器人机械臂控制调节技术领域，本发明提供的一种液压机械臂自适应神经网络控制方法，通过获取液压机械臂运行和任务数据，利用自适应神经网络模拟机械臂动力学模型预测动态响应，并结合历史数据构建运行状态评估模型。通过实时误差分析与数据拆分，对模型进行优化，提高预测精度，根据历史使用场景匹配实时数据，修正任务参数，并生成自适应控制命令，本发明显著提高了液压机械臂的控制精度、环境适应性和任务执行效率。

主权项：1.一种液压机械臂自适应神经网络控制方法，其特征在于，包括：步骤S101，获取液压机械臂运行数据以及液压机械臂任务数据，液压机械臂运行数据包括液压机械臂状态数据，液压机械臂位置、液压机械臂速度以及液压机械臂加速度，液压机械臂任务数据包括目标位置、目标姿态、被抓取物体位置、液压机械臂轨迹规划参数、液压机械臂目标力矩、任务约束时间以及传感器数据需求；步骤S102，对液压机械臂运行数据以及液压机械臂任务数据进行预处理，将预处理后的液压机械臂运行数据以及液压机械臂任务数据利用自适应神经网络模拟机械臂动力学模型，并预测机械臂在不同状态下的动态响应数据，得到机械臂在不同状态下的动作预测数据；步骤S103，调取液压机械臂历史运行数据以及液压机械臂历史任务数据，根据液压机械臂历史运行数据以及液压机械臂历史任务数据构建液压机械臂运行状态评估模型，获取实时液压机械臂运行数据以及实时液压机械臂任务数据，将实时液压机械臂任务数据代入至液压机械臂运行状态评估模型，得到液压机械臂运行状态评估结果，将液压机械臂运行状态评估结果以及机械臂在不同状态下的动作预测数据与实时液压机械臂运行数据进行对比，得到实时液压机械臂运行误差数据；步骤S104，将实时液压机械臂运行误差数据根据任务类型进行数据拆分，得到每个任务对应的误差数据，依次将每个任务对应的误差数据与液压机械臂历史运行数据以及液压机械臂历史任务数据进行组合，得到待优化数据组，依次使用待优化数据组内的数据组合对自适应神经网络模拟机械臂动力学模型以及液压机械臂运行状态评估模型进行优化，得到优化后的自适应神经网络模拟机械臂动力学模型组合以及优化后的液压机械臂运行状态评估模型组合；步骤S105，对液压机械臂历史运行数据以及液压机械臂历史任务数据进行识别，得到历史液压机械臂使用场景类型，根据历史液压机械臂使用场景类型对实时液压机械臂运行数据进行数据处理，得到修正后的液压机械臂任务数据，根据修正后的液压机械臂任务数据，生成液压机械臂自适应控制命令。

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