基于微分方程数值分析的机械臂运动参数挖掘模型

• 作者: 杨然
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 关键词: 运动参数 机械臂 微分方程 神经元网络 贝叶斯
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 理论创新|THEORETICAL INNOVATION
• 页码范围: 29-32
• 页数: 4页
• 分类号: TP13
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2021.02.029

摘要

在目前的运动参数挖掘模型中,通常采用差异化运动原理对运动过程进行分析,缺乏实际的公式支持,在进行参数挖掘时影响性能.因此,提出基于微分方程数值分析的机械臂运动参数挖掘模型研究.首先利用微分方程数值分析的方式来对机械臂的运动过程进行模拟,列举出其中的动态特性参数.依据动态特征参数,利用神经元网络对其中的运动参数属性进行特征提取.获得运动特征后,使用贝叶斯原理进行深入的运动参数挖掘.为了验证设计的运动参数模型性能,设计仿真实验,设定模拟机械臂,并使用设计模型与文献[3]、文献[5]、文献[13]中的参数挖掘模型进行运动参数挖掘,并对比性能的优劣性.实验结果证明,设计的运动参数挖掘模型具有较高的运算速度、实时性以及准确率,证明设计的运动参数挖掘模型具有较高的性能,满足设计初衷.