基于L-M算法的正交Stewart平台位姿正解的初值补偿

• 作者: 张兰 徐观 王启明 苏建 陈秋雨
• 来源期刊: 吉林大学学报（工学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 铁路运输 位姿正解 轨道车辆 位姿测量系统 Levenberg-Marquardt算法 牛顿拉夫逊迭代法
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 97-104
• 页数: 8页
• 分类号: U266
• 字数: 4790字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201701015

摘要

针对牛顿拉夫逊迭代法求解正交Stewart六自由度平台位姿正解对迭代初值依赖的问题,提出基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法改进的BP神经网络模型,进而实现对Stewart平台位姿正解的迭代初值补偿值计算,并与基于BFGS拟牛顿算法、SCG量化共轭梯度算法、GDA梯度下降自适应算法所建立的BP神经网络模型进行对比分析,重点分析模型的适应性、预测输出、误差性能等.结果表明:采用提出的基于L-M算法改进的BP神经网络模型对正交Stewart六自由度平台位姿正解的迭代初值校正后,收敛速度有显著提升,初始值校正误差低于0.1％,校正结果满足预期要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏建	吉林大学交通学院	103	546	13.0	18.0
2	徐观	吉林大学交通学院	29	82	5.0	8.0
3	王启明	吉林大学交通学院	10	11	2.0	3.0
4	张兰	吉林大学交通学院	9	45	4.0	6.0
5	陈秋雨	吉林大学交通学院	1	4	1.0	1.0