SDH模型与神经网络串联的谐波减速器混合迟滞建模研究

论文摘要

针对柔性环节含有的谐波减速器所表现出的特殊非线性迟滞特性,构建了由SDH模型与神经网络串联的谐波减速器的混合迟滞模型。以输入与输出信号之间具有与谐波减速器迟滞曲线相似迟滞特性的SDH模型为前置模型,以补偿前置模型在描述迟滞特性时存在的误差的非线性动态RBF神经网络作为后置模型,构成了混合迟滞模型,描述谐波减速器迟滞非线性特性。根据所搭建的实验平台,对不同频率输入信号、不同负载状态下获得的数据进行建模,与经典RBF神经网络模型和SDH模型相对比,实验表明,所构造的混合迟滞模型精度高、适应性强。

论文目录

• 0 引言
• 1 混合迟滞模型
•   1.1 谐波减速器工作原理
•   1.2 谐波减速器迟滞特性
•   1.3 SDH模型
•   1.4 RBF神经网络
•   1.5 混合迟滞模型的构建
• 2 混合迟滞模型验证
•   2.1 数据采集
•   2.2 SDH模型建模
•   2.3 RBF神经网络模型的建模与分析
•   2.4 混合迟滞模型的建模和验证
•   2.5 实验结果比较分析
• 3 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,唐士杰

关键词: 谐波减速器,迟滞特性,模型,神经网络,混合模型

来源: 机械传动 2019年08期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 机械工业

单位: 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院

基金: 国家自然科学基金(61863008,61863007),广西自然科学基金(2016GXNSFDA380001)

分类号: TH132.46

DOI: 10.16578/j.issn.1004.2539.2019.08.001

页码: 1-5

总页数: 5

文件大小: 2400K

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