| 基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模 |
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| 引用本文： | 王晓慧,丁智,刘宝权,王军生,张岩.基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模[J].东南大学学报(自然科学版),2012(Z1):217-220. |
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| 作者姓名： | 王晓慧 丁智 刘宝权 王军生 张岩 |
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| 作者单位： | 鞍钢股份技术中心;鞍钢集团自动化公司 |
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| 摘 要： | 为了减小压电陶瓷固有的迟滞非线性特点对快速伺服刀架(FTS)控制精度的影响,提出了一种基于RBF神经网络的快速伺服刀架迟滞特性建模方法.利用拓展输入空间法建立了FTS迟滞系统的RBF神经网络模型,通过引入指数型迟滞算子,将FTS系统的输入与迟滞算子的输出一起作为RBF神经网络的输入向量,实现了FTS迟滞系统由多值映射到单值映射的转换,进而利用神经网络对其进行建模.为了更精确地跟踪快速伺服刀架的迟滞位移曲线,通过增加调整系数σ来对迟滞算子进行改进.实验表明,该迟滞模型可以很好地预测快速伺服刀架的迟滞位移曲线,模型的验证均方差MSE=5.163 3×10-6.
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| 关 键 词： | 快速伺服刀架 迟滞算子 RBF神经网络迟滞模型 |
Modeling of hysteresis for fast tool servo system based on RBF neural network |
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| Wang Xiaohui,Ding Zhi,Liu Baoquan,Wang Junsheng,Zhang Yan.Modeling of hysteresis for fast tool servo system based on RBF neural network[J].Journal of Southeast University(Natural Science Edition),2012(Z1):217-220. |
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| Authors: | Wang Xiaohui Ding Zhi Liu Baoquan Wang Junsheng Zhang Yan |
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| Institution: | 1(1Technology Center of Ansteel Corporation,Anshan 114009,China)(2 Automation company of Ansteel Group,Anshan 114009,China) |
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