【摘 要】
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通过神经网络技术对柔性机构复杂的非线性动态响应进行辨识，建立了柔性机构运动参数的辨识模型。利用径向基函数（radial basis function，RBF）神经网络优异的非线性逼近能力，建立了
【机 构】
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北京航空航天大学能源与动力工程学院,嘉应学院计算机科学与技术系
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通过神经网络技术对柔性机构复杂的非线性动态响应进行辨识，建立了柔性机构运动参数的辨识模型。利用径向基函数（radial basis function，RBF）神经网络优异的非线性逼近能力，建立了柔性机构动态响应的辨识模型。将机构的驱动力矩、阻尼力矩和非线性运动参数分别作为RBF神经网络的输入样本和期望输出样本。建立了RBF神经网络的拓扑结构，利用样本数据时其进行训练。通过空间站柔性展开机构模型进行动态响应的辨识，结果表明辨识的收敛速度快，精度高。该方法为复杂大系统的建模和分析提供了一种理想的途径。
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