【摘 要】
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在RFID倒扣封装设备研制中,高速倒扣机械手具有很强的非线性和时变特性,线性控制方法难以满足要求,因此本文提出了一种快速辨识算法,采用三阶非线性Volterra模型对机械手进行
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院研究生院
【基金项目】
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基金项目：国家863高技术研究发展计划资助项目（No.2007BAQ01750）
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在RFID倒扣封装设备研制中,高速倒扣机械手具有很强的非线性和时变特性,线性控制方法难以满足要求,因此本文提出了一种快速辨识算法,采用三阶非线性Volterra模型对机械手进行在线实时辨识。首先,利用不同阶输入向量的结构关系,由低阶输入向量直接构建高阶输入向量。接着,根据不同阶核的相关性从低阶核加速估计高阶核。最后,把线性变步长LMS方法引入到非线性自适应算法中,并用Lyapunov全局稳定理论进行证明。对实际系统的辨识实验表明：与常规方法比较,辨识时间从100 ms缩短为30 ms,辨识速度提高了3.3
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