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机构运动非线性参数预测的动态神经网络模型

Dynamic ANN Model for Prediction of Mechanism Nonlinear Motive Parameters

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【作者】 于霖冲白广忱焦俊婷

【Author】 YU Linchong~(①②), BAI Guangchen~(①), JIAO Junting~(①②)(①School of Jet Propulsion,Beihang University, Beijing 100083, CHN;②Department of Computer Science & Technology,Jiaying University, Meizhou 514015, CHN)

【机构】 北京航空航天大学能源与动力工程学院北京航空航天大学能源与动力工程学院 北京100083 广东嘉应学院计算机科学与技术系广东梅州514015北京100083北京100083 广东嘉应学院计算机科学与技术系

【摘要】 研究目的是建立考虑摩擦影响的复杂机构非线性运动参数辨识模型。复杂机构的动态响应为高度非线性,考虑摩擦的影响使机构运动的不确定性增大,机构控制的难度较大。应用动态神经网络技术,建立机构运动参数动态参数辨识模型,对柔性机构的运动参数进行辨识和预测,通过机构实例的验证,该方法计算速度较快,精度较高,为实现复杂大系统的辨识提供了一种有效可行的方法。

【Abstract】 The aim of the research is to setup motive parameters prediction model of complicated mechanism nonlinear motion. The dynamic response of the complicated mechanism is high nonlinear. The motion of the mechanism is very difficult to be controlled because of the uncertain friction. Via dynamic ANN method, establish prediction and identification model of mechanism dynamic parameters. The results of prediction and identification prove that the training speed and precision are high. This method provided an available way for prediction of complicated mechanism.

【关键词】 机构非线性神经网络动态预测
【Key words】 MechanismNonlinearANNDynamicPrediction
【基金】 国家自然科学基金资助项目(50275006);教育部博士点基金资助项目(20020006036)
  • 【文献出处】 制造技术与机床 ,Manufacturing Technology & Machine Tool , 编辑部邮箱 ,2006年05期
  • 【分类号】TH112
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】122
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