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基于迭代优化和神经网络补偿的超冗余机械臂半参数动力学模型辨识 被引量:1
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作者 周宇飞 李中灿 +4 位作者 李毅 崔靖凯 贺顺锋 盛展翊 朱明超 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期193-207,共15页
为了实现超冗余机械臂动力学模型的精确辨识,提出了一种基于迭代优化和神经网络补偿的半参数动力学模型辨识方法。首先,介绍了超冗余机械臂的动力学模型和最小参数集,建立了关节非线性摩擦模型,使用遗传算法优化回归矩阵条件数生成激励... 为了实现超冗余机械臂动力学模型的精确辨识,提出了一种基于迭代优化和神经网络补偿的半参数动力学模型辨识方法。首先,介绍了超冗余机械臂的动力学模型和最小参数集,建立了关节非线性摩擦模型,使用遗传算法优化回归矩阵条件数生成激励轨迹。然后建立了机械臂动力学模型物理可行性约束,基于迭代优化方法设计了两层循环网络对超冗余机械臂的惯性参数和关节摩擦模型进行辨识。最后,利用数据集训练BP神经网络,得到超冗余机械臂半参数动力学模型,并与多种算法进行了比较分析。实验结果表明:相较于传统的最小二乘算法和加权最小二乘算法,通过使用本文提出的辨识算法,关节辨识力矩残差均方根(Root Mean Square,RMS)之和分别提高了32.81%和23.76%,半参数动力学模型相比于全参数动力学模型力矩残差均方根之和提高了23.56%,辨识结果验证了辨识方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 超冗余机械臂 动力学模型辨识 优化 参数动力学模型
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一般复三次迭代的动力学分析 被引量:9
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作者 焉德军 周福才 朱伟勇 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第2期122-125,共4页
利用计算机可视化技术,研究了一般复三次迭代系统的动力行为以及相应的Mandelbrot集和Julia集的结构,并利用周期扫描法画出了Mandelbrot集,分析了临界点和Julia集之间的关系·对于多于一个临界点... 利用计算机可视化技术,研究了一般复三次迭代系统的动力行为以及相应的Mandelbrot集和Julia集的结构,并利用周期扫描法画出了Mandelbrot集,分析了临界点和Julia集之间的关系·对于多于一个临界点的复动力系统,其在复平面上的动力行为完全取决于临界点轨道的收敛性· 展开更多
关键词 JULIA集 系统 M集 动力学 动力系统
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林木果球采收机械臂动力学参数辨识及补偿 被引量:8
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作者 赵月 刘亚秋 +3 位作者 徐妍 刘勋 房立金 张华良 《森林工程》 北大核心 2023年第3期150-160,171,共12页
由于林木果球采收机械臂的工作场景复杂,对机械臂控制精准度的要求越来越高,研究机械臂动力学模型对其控制精度的影响非常重要。为提升机械臂的控制精度,提出一种在优化后的激励轨迹下基于最小二乘法和高斯混合模型(GMM)的3次迭代整体... 由于林木果球采收机械臂的工作场景复杂,对机械臂控制精准度的要求越来越高,研究机械臂动力学模型对其控制精度的影响非常重要。为提升机械臂的控制精度,提出一种在优化后的激励轨迹下基于最小二乘法和高斯混合模型(GMM)的3次迭代整体参数辨识方法。该方法以6自由度机械臂构型为例,通过建立动力学模型及QR(正交三角)分解得到最小参数集;通过轨迹优化算法得到激励轨迹的优化参数,进而得到优化的激励轨迹;得到轨迹后,依次对关节力矩采用迭代加权最小二乘法进行理论辨识,构建区分关节高、低速的非线性模型对机械臂非线性摩擦力进行拟合,用GMM算法来补偿无法精确建模的不确定力矩分量。在COMAN R5机械臂上进行试验测试,结果表明,所提出的轨迹参数优化方法将条件数从329减少到193,力矩残差的平均均方根从9.53降低到6.14,从而证明激励轨迹和辨识方案的可行性和有效性。 展开更多
关键词 林木果球采收机械臂 三次迭代动力学参数辨识 激励轨迹 非线性摩擦力模型 GMM补偿算法
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基于IRLS算法的机器人动力学参数辨识 被引量:7
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作者 冯利民 俞经虎 +1 位作者 王延玉 刘佳怡 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2022年第4期37-44,共8页
为提高机器人动力学参数辨识的准确性,提出了一种基于迭代加权最小二乘(Iterative Reweighted Least Squares,IRLS)算法的辨识方法。首先推导了机器人的线性动力学模型,随后提出了一种改进摩擦模型,并设计了改进傅里叶级数作为激励轨迹... 为提高机器人动力学参数辨识的准确性,提出了一种基于迭代加权最小二乘(Iterative Reweighted Least Squares,IRLS)算法的辨识方法。首先推导了机器人的线性动力学模型,随后提出了一种改进摩擦模型,并设计了改进傅里叶级数作为激励轨迹采集数据。为提升动力学参数辨识的准确性,在加权最小二乘法基础上进行改进,提出了IRLS算法对动力学参数进行辨识。最后以六自由度机器人为试验对象,进行了参数辨识试验。结果表明,基于IRLS算法的辨识方法与加权最小二乘法相比,前3个关节力矩误差的均方根(Root Mean Square,RMS)值降低了13.28%,后3个关节力矩误差的RMS值降低了28.57%,6个关节力矩误差的RMS值平均降低了17.15%,证明了基于IRLS算法的辨识方法的有效性。 展开更多
关键词 机器人 动力学模型 改进摩擦模型 参数辨识 加权最小二乘算法
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三次均匀B样条扩展曲线的渐进迭代逼近法 被引量:6
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作者 刘成志 韩旭里 李军成 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期899-910,共12页
为了得到收敛速度更快的几何迭代法,提出带形状参数的三次均匀B样条扩展曲线的(加权)渐进迭代逼近法.首先基于三次均匀B样条扩展曲线提出(加权)渐进迭代逼近法的迭代格式;然后通过分析迭代矩阵的谱半径,探讨迭代法的最优形状参数及加权... 为了得到收敛速度更快的几何迭代法,提出带形状参数的三次均匀B样条扩展曲线的(加权)渐进迭代逼近法.首先基于三次均匀B样条扩展曲线提出(加权)渐进迭代逼近法的迭代格式;然后通过分析迭代矩阵的谱半径,探讨迭代法的最优形状参数及加权渐进迭代逼近法的最优权系数;最后指出双三次均匀B样条扩展曲面同样具有(加权)渐进迭代逼近性质.数值实例结果表明,所求的最优形状参数及权系数使得迭代法具有最快的收敛速度. 展开更多
关键词 均匀B样条的扩展曲线 形状参数 渐进逼近法 谱半径
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基于两步样条光滑法的非参数回归模型研究 被引量:5
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作者 郑美洁 田波平 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第3期14-20,共7页
条件方差函数及其同时置信带是非参数回归领域的研究热点之一,文章针对重节点数据,基于自然三次样条基和B样条基建立两步样条光滑法模型,利用非参数bootstrap方法,借鉴Song和Yang(2009)的思路,构造条件方差函数及其置信带;在此模型基础... 条件方差函数及其同时置信带是非参数回归领域的研究热点之一,文章针对重节点数据,基于自然三次样条基和B样条基建立两步样条光滑法模型,利用非参数bootstrap方法,借鉴Song和Yang(2009)的思路,构造条件方差函数及其置信带;在此模型基础上,进行加权迭代改进,建立加权迭代自然三次样条模型和加权迭代B样条模型,基于置信带覆盖率评估模型优劣。研究表明,加权迭代改进可以提高条件方差函数及其同时置信带的覆盖率;交叉检验函数敏感性较差,根据经验选择光滑参数具有可行性;B样条模型以牺牲少量的拟合优度为代价,极大地提高运算速度。 展开更多
关键词 参数回归 样条光滑法 加权 自然样条 B样条
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