【摘 要】
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康复训练器是近几年出现的一种新型医疗机器人,其安全性要求比传统机器人更高,因此需要精确控制,而驱动系统建模是机械控制的前提。支持向量机是统计学习模型中最新的模型,它
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康复训练器是近几年出现的一种新型医疗机器人,其安全性要求比传统机器人更高,因此需要精确控制,而驱动系统建模是机械控制的前提。支持向量机是统计学习模型中最新的模型,它折中了机器学习模型的拟合能力与推广能力,具有传统机理、半机理模型和神经网络模型不可比拟的优势。本文主要工作如下:首先,通过仿真对驱动系统进行采样、编码和预处理。其次,设计了支持向量机辨识器对系统进行建模,并进行了实验验证,实验结果表明该模型能有效的拟合系统。最后,设计了三种不同算法对辨识器进行参数优化,实验证明,小样本粒子群优化模型运算量极小,实时性好;高精度优化模型拟合能力强;折中优化模型拟合能力和推广能力均较强。
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