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工业机器人谐波减速器迟滞特性的神经网络建模

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

  • 1 引言
  • 2 神经网络迟滞混合模型
  •   2.1 谐波减速器迟滞特性
  •   2.2 神经网络迟滞混合模型的构建
  • 3 实验设备与方法
  •   3.1 数据采集
  •   3.2 测试过程
  •   3.3 谐波减速器迟滞特性的实验曲线
  • 4 神经网络迟滞混合模型的建模与验证
  •   4.1 不同频率输入信号建模与验证
  •   4.2 不同负载下建模和验证
  •   4.3 不同输入信号不同负载下建模和验证
  •   4.4 实验结果比较分析
  • 5 结论

    • 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

    文件大小: 655K

    下载量: 309

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/b3e7b454dbfa8153890ca1ff.html