基于RBF神经网络的柔性机构动态响应辨识模型

被引：1

作者：

于霖冲 ^{[1
]}

白广忱 ^{[1
]}

焦俊婷 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京航空航天大学能源与动力工程学院

[2] 嘉应学院计算机科学与技术系

来源：

系统工程与电子技术 | 2006年 / 09期

关键词：

系统辨识; 径向基函数; 柔性机构; 非线性; 动态响应;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

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,利用样本数据对其进行训练。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。

引用

页码：1391 / 1393

页数：3

共 8 条

[1]

非线性与多变量系统相关辨识.[M].胡德文著;.国防科技大学出版社.2001,

[2]

航天器动力学.[M].马兴瑞等著;.科学出版社.2001,

[3]

人工神经网络与模拟进化计算.[M].阎平凡;张长水编著;.清华大学出版社.2000,

[4]

计算多体系统动力学.[M].洪嘉振著;.高等教育出版社.1999,