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机构运动非线性参数预测的动态神经网络模型
  • ISSN号:1005-2402
  • 期刊名称:《制造技术与机床》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TH112[机械工程—机械设计及理论]
  • 作者机构:[1]北京航空航天大学能源与动力工程学院,北京100083, [2]广东嘉应学院计算机科学与技术系,广东梅州514015
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50275006);教育部博士点基金资助项目(20020006036)
中文摘要:

研究目的是建立考虑摩擦影响的复杂机构非线性运动参数辨识模型。复杂机构的动态响应为高度非线性,考虑摩擦的影响使机构运动的不确定性增大,机构控制的难度较大。应用动态神经网络技术,建立机构运动参数动态参数辨识模型,对柔性机构的运动参数进行辨识和预测。通过机构实例的验证,该方法计算速度较快,精度较高,为实现复杂大系统的辨识提供了一种有效可行的方法。

英文摘要:

The aim of the research is to setup motive parameters prediction model of complicated mechanism nonlinear motion. The dynamic response of the complicated mechanism is high nonlinear. The motion of the mechanism is very difficult to be controlled because of the uncertain friction. Via dynamic ANN method, establish prediction and identification model of mechanism dynamic parameters. The results of prediction and identification prove that the training speed and precision are high. This method provided an available way for prediction of complicated mechanism.

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期刊论文 11 会议论文 1 著作 6
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期刊信息
  • 《制造技术与机床》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国机械工程学会 北京机床研究所
  • 主编:梁玉
  • 地址:北京市朝阳区望京路4号
  • 邮编:100102
  • 邮箱:edit@mtmt.com.cn
  • 电话:010-64739683/85/79/74
  • 国际标准刊号:ISSN:1005-2402
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3398/TH
  • 邮发代号:2-636
  • 获奖情况:
  • 2008-2009年度全国广告行业文明单位,2007年获机械工业期刊质量评审一等奖,2005年北京市职工数控技能大赛"最佳媒体宣传"奖,第三届(2002年)中国科学技术协会所属优秀科技期...,第二届(1997年)中国科学技术协会所属优秀科技期...,国家机械工业部1993-1994年度优秀科技期刊一等奖,1990-1992年度北京市广告协会颁发的 "重信誉、创...,国家机械电子工业部1981年度优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12667