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基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模
被引量：
1
1
作者
王晓慧
丁智
+2 位作者
刘宝权
王军生
张岩
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第A01期217-220,共4页
为了减小压电陶瓷固有的迟滞非线性特点对快速伺服刀架(FTS)控制精度的影响,提出了一种基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模方法.利用拓展输入空间法建立了FTS迟滞系统的RBF神经网络模型,通过引入指数型迟滞算子,将FTS系统的输...
为了减小压电陶瓷固有的迟滞非线性特点对快速伺服刀架(FTS)控制精度的影响,提出了一种基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模方法.利用拓展输入空间法建立了FTS迟滞系统的RBF神经网络模型,通过引入指数型迟滞算子,将FTS系统的输入与迟滞算子的输出一起作为RBF神经网络的输入向量,实现了FTS迟滞系统由多值映射到单值映射的转换,进而利用神经网络对其进行建模.为了更精确地跟踪快速伺服刀架的迟滞位移曲线,通过增加调整系数σ来对迟滞算子进行改进.实验表明,该迟滞模型可以很好地预测快速伺服刀架的迟滞位移曲线,模型的验证均方差MSE=5.163 3×10-6.
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关键词
快速伺服刀架
迟滞
算子
RBF
神经网络迟滞模型
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职称材料
采用非对称迟滞算子的工业机器人柔性关节迟滞特性建模
被引量：
3
2
作者
党选举
贺思颖
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期2412-2420,共9页
针对工业机器人柔性关节所具有的多值对应及非对称特点的复杂迟滞特性对其控制精度产生不利影响的问题,在PI(Prandtl-Ishlinskii)模型框架下,提出一种针对非对称、强非线性复杂迟滞特性的神经网络建模方法。在PI模型的对称Play算子的结...
针对工业机器人柔性关节所具有的多值对应及非对称特点的复杂迟滞特性对其控制精度产生不利影响的问题,在PI(Prandtl-Ishlinskii)模型框架下,提出一种针对非对称、强非线性复杂迟滞特性的神经网络建模方法。在PI模型的对称Play算子的结构基础上,将Play算子中的线性部分用非线性函数替代:将两个变化后的Sigmoid函数组合,构造一个与迟滞曲线轮廓接近的新函数,作为一个非对称非线性的迟滞算子,以此为激励函数,在PI模型框架下,构建神经网络迟滞模型,对柔性关节表现出的复杂迟滞特性进行建模。在柔性关节不同输入条件下获得的实验数据,对模型进行验证,结果表明最大预测误差能控制在1°以内,相较于PI模型,最大误差减小为其五分之一,均方根误差减小为其五分之一。所建立的神经网络迟滞模型具有较好的泛化能力,建模精度有较大提升。
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关键词
柔性关节
复杂
迟滞
特性
神经网络迟滞模型
PI
模型
非对称
迟滞
算子
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职称材料
题名
基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模
被引量：
1
1
作者
王晓慧
丁智
刘宝权
王军生
张岩
机构
鞍钢股份技术中心
鞍钢集团自动化公司
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第A01期217-220,共4页
文摘
为了减小压电陶瓷固有的迟滞非线性特点对快速伺服刀架(FTS)控制精度的影响,提出了一种基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模方法.利用拓展输入空间法建立了FTS迟滞系统的RBF神经网络模型,通过引入指数型迟滞算子,将FTS系统的输入与迟滞算子的输出一起作为RBF神经网络的输入向量,实现了FTS迟滞系统由多值映射到单值映射的转换,进而利用神经网络对其进行建模.为了更精确地跟踪快速伺服刀架的迟滞位移曲线,通过增加调整系数σ来对迟滞算子进行改进.实验表明,该迟滞模型可以很好地预测快速伺服刀架的迟滞位移曲线,模型的验证均方差MSE=5.163 3×10-6.
关键词
快速伺服刀架
迟滞
算子
RBF
神经网络迟滞模型
Keywords
fast tool servo
hysteresis operator
RBF（radical basis function） neural network hyster-esis model
分类号
TN384 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
采用非对称迟滞算子的工业机器人柔性关节迟滞特性建模
被引量：
3
2
作者
党选举
贺思颖
机构
桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
出处
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期2412-2420,共9页
基金
国家自然科学基金项目(No.61863008)
广西自然科学基金项目(No.2016 GXNSFDA380001)。
文摘
针对工业机器人柔性关节所具有的多值对应及非对称特点的复杂迟滞特性对其控制精度产生不利影响的问题,在PI(Prandtl-Ishlinskii)模型框架下,提出一种针对非对称、强非线性复杂迟滞特性的神经网络建模方法。在PI模型的对称Play算子的结构基础上,将Play算子中的线性部分用非线性函数替代:将两个变化后的Sigmoid函数组合,构造一个与迟滞曲线轮廓接近的新函数,作为一个非对称非线性的迟滞算子,以此为激励函数,在PI模型框架下,构建神经网络迟滞模型,对柔性关节表现出的复杂迟滞特性进行建模。在柔性关节不同输入条件下获得的实验数据,对模型进行验证,结果表明最大预测误差能控制在1°以内,相较于PI模型,最大误差减小为其五分之一,均方根误差减小为其五分之一。所建立的神经网络迟滞模型具有较好的泛化能力,建模精度有较大提升。
关键词
柔性关节
复杂
迟滞
特性
神经网络迟滞模型
PI
模型
非对称
迟滞
算子
Keywords
flexible joint
complex hysteresis characteristic
neural network hysteresis model
PI model
asymmetric hysteretic operator
分类号
TP394.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH691.9 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模
王晓慧
丁智
刘宝权
王军生
张岩
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
1
在线阅读
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职称材料
2
采用非对称迟滞算子的工业机器人柔性关节迟滞特性建模
党选举
贺思颖
《光学精密工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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