基于RBF神经网络的混凝土泵车臂架运动学逆解

论文摘要

针对多自由度、高柔性的混凝土泵车臂架运动学逆解不唯一的问题,利用RBF神经网络来求解其逆解。在RBF神经网络的训练中合理利用正交最小二乘法,使得构建的RBF神经网络快速稳定。经MATLAB仿真分析表明,该方法计算量小且精度高,能将各臂节旋转误差控制在0.5°以内。

论文目录

• 1 运动学逆解的理论基础
•   1.1 混凝土泵车臂架的正运动学方程建立
•   1.2 RBF神经网络技术原理
•   1.3 RBF神经网络参数确定
• 2 正交最小二乘法
• 3 仿真结果与分析
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 余真珠,王晓明

关键词: 混凝土泵车臂架,运动学逆解,径向基函数神经网络,正交最小二乘法

来源: 机械设计与制造工程 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 建筑科学与工程,自动化技术

单位: 青岛科技大学机电工程学院

分类号: TP183;TU646

页码: 14-18

总页数: 5

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