基于Elman神经网络的Stewart平台位姿正解

• 作者: 何亚林 赵新龙
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: Stewart平台 位姿正解 Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 系统建设
• 页码范围: 95-101
• 页数: 7页
• 字数: 2900字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007501

摘要

Stewart平台广泛应用于运动模拟器、光学、精密定位等领域,然而由于复杂的多元非线性使得位姿正解难以准确得到.针对Stewart平台的位姿正解问题,常规的方法比如迭代法和数值法存在初始值难以选取、计算速度较慢等问题,提出了基于Elman神经网络的位姿正解方法.首先建立Stewart平台支腿长度与平台位姿的运动学模型,然后利用Elman神经网络来实现位姿正解的求解并实验验证.该方法具有良好的动态特性,精度高,能够快速准确的实现Stewart平台位姿正解的求解.实验证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵新龙	浙江理工大学机械与自动控制学院	37	103	7.0	9.0
2	何亚林	浙江理工大学机械与自动控制学院	2	0	0.0	0.0