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基于神经网络的六自由度摇摆台位置正解 总被引：7，自引：0，他引：7
研究用多层前向神经网络求解六自由度摇摆台位置正解的方法.通过位置反解产生神经网络的学习样本,并进行数据预处理.针对位置正解映射关系的复杂性,确立对应于摇摆台6个自由度的6个子神经网络作为位置正解的网络模型.提出用重构学习样本的方法改善网络误差分布的不利特点.仿真结果表明,用神经网络求解六自由度摇摆台的位置正解是有效的;摇摆台在全工作范围内,神经网络位置正解的误差为0.5°,3mm. 相似文献
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六自由度运动姿态模拟系统的研究 总被引：10，自引：2，他引：8
研究一种电液控制式六自由度运动姿态模拟系统.通过对系统技术指标、结构特点和工作原理的分析和讨论,设计了六自由度摇摆台的机械结构、计算机控制系统;推导了摇摆台空间位置的逆解算法;将具有前馈的智能PID算法应用于对称阀控制非对称缸的位置伺服系统中,并进行了试验研究,其控制精度达到0.1 mm以上.摇摆台实际运行结果表明,该系统完全满足技术指标要求,同时具有承载能力大、控制精度高等优点. 相似文献
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