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基于RBF神经网络的柔性机构非线性运动模型辨识
Model Identification of Flexible Mechanism Nonlinear Motion Based on RBF Neural Network
【摘要】 柔性机构的运动形态为高度非线性,机构的在线控制难度较大。建立径向基函数(RBF)神经网络,将机构驱动力矩和机构非线性运动参数分别作为RBF神经网络的输入和输出,并将它们作为RBF神经网络的学习样本,对RBF神经网络进行训练。计算速度快,精度高,为实现复杂大系统的辨识提供了一个理想的建模途径。
【Abstract】 The motive character of flexible mechanism is nonlinear.It is difficult to be controlled.Radial Basis Function(RBF) artificial neural network is set up to identify the motive parameter of flexible mechanism.The driving moment and nonlinear motive parameter are considered as the inputs and outputs(samples) of RBF.The RBF artificial neural network is trained by them.The simulation experiments prove it is a high speed and high fidelity method.This method provides a way of model identification for complex large system.
【关键词】 径向基函数；
机构；
非线性；
模型辨识；
【Key words】 radial basis function； mechanism； nonlinear； model identification；
【Key words】 radial basis function； mechanism； nonlinear； model identification；
- 【文献出处】 组合机床与自动化加工技术 ,Modular Machine Tool & Automatic Manufacturing Technique , 编辑部邮箱 ,2005年11期
- 【分类号】TH165;
- 【被引频次】3
- 【下载频次】128