论文摘要
谐波减速器中柔性环节与传动的非线性摩擦,导致谐波传动出现了不可避免地影响传动精度的复杂迟滞特性,为了描述谐波减速器的迟滞特性,本文构建了一个结构简洁的神经网络迟滞混合模型。该模型由类迟滞特性预处理环节和动态RBF神经网络两部分组成:对输入信号进行类迟滞预处理,处理后的信号与输入信号之间具有类迟滞特性;充分利用动态RBF神经网络实现类迟滞到谐波减速器迟滞特性的高精度映射。根据本文搭建的实验平台,在不同实验条件下获得的数据进行建模验证,在不同频率输入信号、不同负载,实现相同建模精度下,神经网络迟滞混合模型的验证精度为0.449 6(MSE),远高于经典RBF神经网络模型的3.032 1(MSE)精度,证明了所构造的神经网络迟滞混合模型的有效性和适应性。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 党选举,王凯利,姜辉,伍锡如,张向文
关键词: 谐波减速器,迟滞特性,径向基函数神经网络,混合模型,摩擦
来源: 光学精密工程 2019年03期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 机械工业,自动化技术
单位: 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院,电子电路国家级实验教学示范中心桂林电子科技大学
基金: 国家自然科学基金资助项目(No.61263013,No.61603107),广西自然科学基金资助项目(No.2016GXNSFDA380001,No.2015GXNSFAA139297)
分类号: TP242.2;TH132.46
页码: 694-701
总页数: 8
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标签：谐波减速器论文; 迟滞特性论文; 径向基函数神经网络论文; 混合模型论文; 摩擦论文;