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| 柔性机构非线性运动的神经网络辨识模型 | |
| 引用本文： | 于霖冲,焦俊婷,王瑞鹏,李向宏. 柔性机构非线性运动的神经网络辨识模型[J]. 嘉应学院学报, 2005, 23(3): 60-62 |
| 作者姓名： | 于霖冲 焦俊婷 王瑞鹏 李向宏 |
| 作者单位： | 1. 嘉应学院,计算机科学与技术系,广东,梅州,514015;北京航空航天大学,能源与动力工程学院,北京,100083 2. 北京航空航天大学,能源与动力工程学院,北京,100083 3. 黑龙江工程学院,计算机科学与技术系,哈尔滨,150008 |
| 摘 要： | 研究目的是建立柔性机构非线性运动辨识模型.柔性机构的运动形态为高度非线性,利用径向基函数(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,利用达到训练精度要求的RBF神经网络进行柔性机构的非线性运动参数的辨识.计算速度快,精度高,为复杂系统的辨识提供了一种理想的建模方法. |
| 关 键 词： | 径向基函数 机构 非线性 模型辨识 |
| 文章编号： | 1006-642X(2005)03-0060-03 |
| 修稿时间： | 2005-03-22 |
Identification Model of Flexible Mechanism Nonlinear Motion Based On RBF Neural Network |
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| YU Lin-chong,JIAO Jun-ting,WANG Rui-peng,LI Xiang-hong. Identification Model of Flexible Mechanism Nonlinear Motion Based On RBF Neural Network[J]. Journal of Jiaying University, 2005, 23(3): 60-62 | |
| Authors: | YU Lin-chong JIAO Jun-ting WANG Rui-peng LI Xiang-hong |
| Affiliation: | YU Lin-chong~ |
| Abstract: | The purpose of this study is to set up identification model of flexible mechanism motion. The motive character of flexible mechanism is nonlinear. Radial Basis Function(RBF) neural network is constructed 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. Nonlinear motive parameters can be identified by trained RBF. The simulation experiments prove it is a high speed and high fidelity method. This method provides a way of model identification for complex system. |
| Keywords: | radial basis function mechanism nonlinear model identification |
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