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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

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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.

著录项

来源
《组合机床与自动化加工技术》 |2005年第11期|29-30|共2页
作者
于霖冲; 焦俊婷; 李向宏;
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作者单位

北京航空航天大学北京 100083;

嘉应学院广东梅州 514015;

北京航空航天大学北京 100083;

嘉应学院广东梅州 514015;

黑龙江工程学院哈尔滨 150008;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类柔性制造系统及柔性制造单元;
关键词
径向基函数; 机构; 非线性; 模型辨识;

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