基于神经网络的气动肌肉迟滞建模比较研究

• 作者: 万延见 谢胜龙 邵鑫 鲁玉军
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 气动肌肉 迟滞建模 PI模型 神经网络 参数辨识
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 传感器信号处理
• 页码范围: 1438-1443
• 页数: 6页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2020.10.010

摘要

针对气动肌肉运动过程中产生的迟滞现象,采用神经网络方法对其位移/气压迟滞开展了建模比较研究.首先组建了气动肌肉的迟滞特性测试实验平台,采集其位移/气压迟滞实验数据;然后基于BP神经网络和RBF神经网络分别进行了迟滞环的整体和分段建模,并与经典PI模型的建模效果进行了对比.研究表明,PI模型的建模精度比神经网络差,但计算时间短;神经网络整体建模时存在过拟合现象,而分段建模则可有效避免过拟合现象;BP神经网络的建模与预测精度均优于RBF神经网络;对于BP神经网络,分段建模的平均误差、均方差和最大误差相较于整体建模分别减小了9.07％、14.54％和24.68％,而采用RBF神经网络,其误差分别减小了8.89％、13.03％和19.49％,可见分段建模的预测精度优于整体建模.