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摘要:
提出了一种基于多分支BP神经网络建立气动肌肉位移/气压迟滞模型的新方法.首先,搭建气动肌肉位移/气压迟滞特性测试系统,得到气动肌肉位移/气压迟滞曲线;然后分别采用传统BP神经网络、多分支BP神经网络和Prandtl-Ishlinskii模型对气动肌肉的位移/气压迟滞开展建模研究;最后通过比较分析发现,采用多分支BP神经网络方法能有效避免传统BP神经网络训练过程中的过拟合现象,且建模精度明显优于传统的Prandtl-Ishlinskii模型;多分支BP神经网络的平均误差、均方差与最大误差相较于Prandtl-Ishlinskii模型减小了 87.45%,86.68%与74.73%.
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文献信息
篇名 基于多分支BP神经网络的气动肌肉迟滞建模方法
来源期刊 计量学报 学科
关键词 计量学 位移/气压迟滞 气动肌肉 迟滞建模 多分支BP神经网络 PI模型 泛化能力
年,卷(期) 2021,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 745-752
页数 8页 分类号 TB92|TB973
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-1158.2021.06.09
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