基于人工神经网络的动力学参数辨识法①

• 作者: 刘朝雨 杜其通 费燕琼 闵剑
• 来源期刊: 高技术通讯
• 关键词: 神经网络 参数辨识 动力学
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 先进制造与自动化
• 页码范围: 495-500
• 页数: 6页
• 字数: 3029字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3772/j.issn.1002-0470.2020.05.008

摘要

针对传统最小二乘法辨识动力学模型精度不高的问题,结合深度学习方法,提出了一种基于人工神经网络的动力学参数辨识方法.使用线型整流单元(ReLU)作为神经网络的激活函数,使用RMSProp算法对神经网络权值进行迭代,使用Dropout方法防止过拟合.采用有限项傅里叶级数轨迹作为激励轨迹,对采集到的数据进行标准化处理及滤波处理.最后,对算法得到的模型进行比较验证.结果表明,本文提出的方法相对于传统方法有较高的精度,不需要对摩擦力进行建模,能够更好地应用于机器人模型控制系统.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	费燕琼	上海交通大学机器人研究所	86	692	13.0	22.0
2	闵剑	上海交通大学机器人研究所	2	1	1.0	1.0
3	刘朝雨	上海交通大学机器人研究所	2	1	1.0	1.0
4	杜其通	上海交通大学机器人研究所	1	0	0.0	0.0