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双关节刚性机器人自适应BP神经网络算法
被引量：
18
1
作者
杨航
刘凌
+1 位作者
倪骏康
张诚
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期129-135,164,共8页
为解决反向传播(BP)神经网络学习速度慢、泛化能力弱以及易陷入局部极小值等问题,提出了一种双关节刚性机器人自适应BP神经网络算法。首先,设计了一种新结构的参数可调激活函数,其映射范围、斜率因子、水平和竖直位置等参数皆可自适应调...
为解决反向传播(BP)神经网络学习速度慢、泛化能力弱以及易陷入局部极小值等问题,提出了一种双关节刚性机器人自适应BP神经网络算法。首先,设计了一种新结构的参数可调激活函数,其映射范围、斜率因子、水平和竖直位置等参数皆可自适应调整,以使BP神经网络具有更强的非线性映射能力;然后,设计了一个模糊推理器来整定激活函数的斜率因子,以使斜率因子保持参数最优;最后,设计了一套控制系统并应用于双关节刚性机器人系统的位置跟踪控制,采用自适应BP神经网络算法对该系统位置控制器的比例增益、积分增益和微分增益进行了实时整定。仿真结果表明:与使用经典固定参数S型激活函数的BP神经网络算法相比,所提出的自适应BP神经网络算法考虑了激活函数的自适应性,提高了BP神经网络的学习速度和泛化能力,并抑制了假饱和现象,对位置误差的收敛速度可提高20倍以上,且可使位置和速度误差减小并接近于0。
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关键词
刚性机器人
反向传播神经网络
自适应
激活函数&莫糊推理
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职称材料
题名
双关节刚性机器人自适应BP神经网络算法
被引量：
18
1
作者
杨航
刘凌
倪骏康
张诚
机构
西安交通大学电气工程学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期129-135,164,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51307130)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(1191320056)
文摘
为解决反向传播(BP)神经网络学习速度慢、泛化能力弱以及易陷入局部极小值等问题,提出了一种双关节刚性机器人自适应BP神经网络算法。首先,设计了一种新结构的参数可调激活函数,其映射范围、斜率因子、水平和竖直位置等参数皆可自适应调整,以使BP神经网络具有更强的非线性映射能力;然后,设计了一个模糊推理器来整定激活函数的斜率因子,以使斜率因子保持参数最优;最后,设计了一套控制系统并应用于双关节刚性机器人系统的位置跟踪控制,采用自适应BP神经网络算法对该系统位置控制器的比例增益、积分增益和微分增益进行了实时整定。仿真结果表明:与使用经典固定参数S型激活函数的BP神经网络算法相比,所提出的自适应BP神经网络算法考虑了激活函数的自适应性,提高了BP神经网络的学习速度和泛化能力,并抑制了假饱和现象,对位置误差的收敛速度可提高20倍以上,且可使位置和速度误差减小并接近于0。
关键词
刚性机器人
反向传播神经网络
自适应
激活函数&莫糊推理
Keywords
rigid robot
back propagation neural network
adaptability
activation function
fuzzy inference
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
双关节刚性机器人自适应BP神经网络算法
杨航
刘凌
倪骏康
张诚
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
18
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