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转向架参数测定试验台位姿正解
1
作者
王启明
苏建
+2 位作者
牛治慧
林慧英
徐观
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期42-49,共8页
并联机构位姿正解求解运用的Newton-Raphson迭代法对初值有很强依赖性,且收敛速度较慢,无法满足实时性要求.为此文中提出基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的改进BP分类神经网络结构模型和高阶收敛改进Newton-Raphson迭代法(HMNR)相结...
并联机构位姿正解求解运用的Newton-Raphson迭代法对初值有很强依赖性,且收敛速度较慢,无法满足实时性要求.为此文中提出基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的改进BP分类神经网络结构模型和高阶收敛改进Newton-Raphson迭代法(HMNR)相结合求解并联机构位姿正解.以转向架参数测定试验台为例,借助位姿反解将轨道谱路谱转化成试验台作动器的伸缩量指令,将其给定到液压系统中,驱动试验台耦合运动模拟车体或转向架在该路谱线路上的运行状态.运用大量实际运行样本数据作为训练数据,实现了试验台位姿正解的初值求解,并与常用的基于拟牛顿算法(BFGS)的神经网络模型和量化共轭梯度(SCG)算法的神经网络模型进行对比分析.结果表明,L-M算法模型在误差性能分析上明显优于BFGS与SCG算法模型,且预测角度值误差均小于4×10^(-7),位移值误差均小于8×10^(-4).将预测值作为HMNR法的初值,进行迭代计算,较之Newton-Raphson(NR)法迭代次数减少41%,迭代时间缩短23%.将此混合策略用于试验台,进行实际相邻车端相对位姿测量试验,进一步验证了该策略的有效性.
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关键词
轨道车辆
位姿正解
冗余
6-D0F并联机构
levenberg-mar
quardt
算法
高阶收敛
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职称材料
基于不变矩和改进BP神经网络的目标识别
被引量：
5
2
作者
文华荣
李秩
+1 位作者
冯一
吴晓迪
《光电技术应用》
2013年第4期49-54,共6页
基于Hu不变矩的尺度不变性,以图像的不变矩特征作为输入,建立基于批训练的改进型误差反向传播(BP)神经网络。运用基于Bayesian正则化的Levenberg-Marquardt算法优化误差函数计算精度,改进网络,实现参数最优化组合。通过MAT LAB环境,建...
基于Hu不变矩的尺度不变性,以图像的不变矩特征作为输入,建立基于批训练的改进型误差反向传播(BP)神经网络。运用基于Bayesian正则化的Levenberg-Marquardt算法优化误差函数计算精度,改进网络,实现参数最优化组合。通过MAT LAB环境,建立了基于不变矩的改进BP神经网络目标识别模型。实验表明,该方法实现了对目标的准确识别和对干扰图像的正确判断。
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关键词
不变矩
BP神经网络
目标识别
levenberg-mar
quardt
算法
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职称材料
题名
转向架参数测定试验台位姿正解
1
作者
王启明
苏建
牛治慧
林慧英
徐观
机构
吉林大学交通学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第8期42-49,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51575232)
吉林省科技厅重点科技攻关项目(20160204018GX)~~
文摘
并联机构位姿正解求解运用的Newton-Raphson迭代法对初值有很强依赖性,且收敛速度较慢,无法满足实时性要求.为此文中提出基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的改进BP分类神经网络结构模型和高阶收敛改进Newton-Raphson迭代法(HMNR)相结合求解并联机构位姿正解.以转向架参数测定试验台为例,借助位姿反解将轨道谱路谱转化成试验台作动器的伸缩量指令,将其给定到液压系统中,驱动试验台耦合运动模拟车体或转向架在该路谱线路上的运行状态.运用大量实际运行样本数据作为训练数据,实现了试验台位姿正解的初值求解,并与常用的基于拟牛顿算法(BFGS)的神经网络模型和量化共轭梯度(SCG)算法的神经网络模型进行对比分析.结果表明,L-M算法模型在误差性能分析上明显优于BFGS与SCG算法模型,且预测角度值误差均小于4×10^(-7),位移值误差均小于8×10^(-4).将预测值作为HMNR法的初值,进行迭代计算,较之Newton-Raphson(NR)法迭代次数减少41%,迭代时间缩短23%.将此混合策略用于试验台,进行实际相邻车端相对位姿测量试验,进一步验证了该策略的有效性.
关键词
轨道车辆
位姿正解
冗余
6-D0F并联机构
levenberg-mar
quardt
算法
高阶收敛
Keywords
railway vehicle
forward kinematics
redundancy
6-DOF parallel mechanism
levenberg-mar
-
quardt
algorithm
higher-order convergence
分类号
U260.1 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于不变矩和改进BP神经网络的目标识别
被引量：
5
2
作者
文华荣
李秩
冯一
吴晓迪
机构
西藏军区指挥自动化站
[
电子工程学院
出处
《光电技术应用》
2013年第4期49-54,共6页
文摘
基于Hu不变矩的尺度不变性,以图像的不变矩特征作为输入,建立基于批训练的改进型误差反向传播(BP)神经网络。运用基于Bayesian正则化的Levenberg-Marquardt算法优化误差函数计算精度,改进网络,实现参数最优化组合。通过MAT LAB环境,建立了基于不变矩的改进BP神经网络目标识别模型。实验表明,该方法实现了对目标的准确识别和对干扰图像的正确判断。
关键词
不变矩
BP神经网络
目标识别
levenberg-mar
quardt
算法
Keywords
invariant moment
back propagation（BP） neural network
target recognition
levenberg-mar quardt algorithm
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
转向架参数测定试验台位姿正解
王启明
苏建
牛治慧
林慧英
徐观
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
0
在线阅读
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职称材料
2
基于不变矩和改进BP神经网络的目标识别
文华荣
李秩
冯一
吴晓迪
《光电技术应用》
2013
5
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职称材料
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参考文献
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