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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.
基于RBF神经网络的柔性机构非线性运动模型辨识
【摘 要】
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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
【机 构】
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北京航空航天大学,黑龙江工程学院
【出 处】
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组合机床与自动化加工技术
【发表日期】
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2005年11期
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