工业机器人柔性关节迟滞特性的在线序列极限学习机混合建模

摘要

为体现柔性关节迟滞的基本特性,构建一个类迟滞算子,将其与在线序列极限学习机(OS-ELM)串联,设计一种工业机器人柔性关节迟滞特性的在线序列极限学习机迟滞混合模型.在混合模型中,采用具有学习效率高、 泛化能力强的在线序列极限学习机,能有效地回避使用梯度下降法对模型参数学习时存在的速度慢和局部最小值问题,提高了建模精度.利用不同状态下的实验数据进行模型验证,结果表明所提出的迟滞混合模型具有高精度和较高的泛化能力.