SDH模型与神经网络串联的谐波减速器混合迟滞建模研究

针对柔性环节含有的谐波减速器所表现出的特殊非线性迟滞特性,构建了由SDH模型与神经网络串联的谐波减速器的混合迟滞模型。以输入与输出信号之间具有与谐波减速器迟滞曲线相似迟滞特性的SDH模型为前置模型,以补偿前置模型在描述迟滞特性时存在的误差的非线性动态RBF神经网络作为后置模型,构成了混合迟滞模型,描述谐波减速器迟滞非线性特性。根据所搭建的实验平台,对不同频率输入信号、不同负载状态下获得的数据进行建模,与经典RBF神经网络模型和SDH模型相对比,实验表明,所构造的混合迟滞模型精度高、适应性强。     

忆阻迟滞模型与神经网络并联的谐波减速器混合迟滞建模研究

针对谐波减速器随负载变化所表现出的负载转矩与扭转角之间的迟滞特性,导致谐波减速器转换精度下降的问题,构建了忆阻迟滞模型与RBF神经网络并联的谐波减速器混合迟滞模型.将忆阻器模型改进成忆阻迟滞模型,用于描述谐波减速器迟滞输出的基本变化规律;借助具有非线性拟合能力的RBF神经网络对谐波减速器迟滞模型与忆阻迟滞模型之间的差值...     

磁悬浮控制力矩陀螺框架系统谐波减速器的迟滞建模

为了抑制双框架磁悬浮控制力矩陀螺(DGMSCMG)框架伺服系统中谐波减速器固有的迟滞特性对系统精度的影响,提出了一种基于Preisach模型的谐波减速器迟滞特性建模方法。首先,使用一阶回转曲线法采集谐波减速器的柔轮输出力矩与扭转角,获得建立谐波减速器迟滞模型的实验数据,其中谐波减速器柔轮的输出力矩是在不使用力矩传感器的条件下用系统动力学模型估计得到的;然后,使用Preisach模型对谐波减速器柔轮输出力矩与扭转角迟滞关系进行建模;最后,采用将模型离散化的数字型实现方法辨识模型中的权重函数,并给出模型的离散递归算法使模型利于简易化编程与进一步的在线控制。实验结果显示,谐波减速器的迟滞模型误差不超过0.005°,MSE值不超过(0.000 83%)°。结果显示了所述建模方法的正确性和实用性。     

基于扩展输入空间法的压电执行器迟滞特性动态建模

为辨识压电执行器中的速率相关迟滞特性,基于扩展输入空间法建立迟滞的神经网络动态模型.提出动态迟滞算子来描述速率相关迟滞的变化趋势和动态特性并基于该动态迟滞算子构建扩展输入空间.在这个扩展输入空间上,迟滞的多值映射能够转化成一一映射,同时可以利用动态迟滞算子来提取迟滞的速率相关性.用神经网络来逼近这个一一映射实现速率相关迟滞的动态建模.所提出的神经网络动态模型可以描述迟滞的速率相关性,结构简单,打破了常规迟滞模型基于算子加权叠加的建模框架,并且能够在线调整参数以适应不同条件下的迟滞建模.最后应用该方法对压电执行器中的迟滞特性进行动态建模,试验结果证明了这种建模方法的有效性.     

在Preisach模型框架下的似对角动态神经网络压电陶瓷迟滞模型的研究

在Preisach模型的结构下,用一阶微分方程代替relay迟滞元,借鉴对角动态神经网络模型,提出压电陶瓷迟滞特性的一种新的数学模型。该模型既有Preissach模型的结构思想,又能反映其动态特性。在输入信号是周期性衰减信号的激励下,由Preisach模型产生的数据和压电陶瓷产生的数据分别进行建模和预测仿真,结果表明该模型用于压电陶瓷迟滞特性建模是有效的,并具有较高的模型精度。     

基于遗传特性的谐波齿轮传动迟滞刚度模型及其参数辨识研究

迟滞刚度是谐波齿轮传动的固有属性.传统谐波齿轮传动动力学建模时,是将刚度考虑为定刚度或分段定刚度,这样的简化会导致动力学模型精度降低.考虑谐波传动刚度的非线性迟滞特性,提出了一种基于遗传特性的新型谐波齿轮传动迟滞刚度模型,其特点是传动刚度的大小与系统所经历过的状态有关.基于实验数据,利用粒子群算法进行了模型参数辨识.以...     

谐波齿轮传动非线性动力学建模及仿真研究

由于结构的特殊性,迟滞刚度和动态摩擦属于谐波齿轮传动的固有属性。传统模型将刚度考虑为定刚度或分段刚度模型,摩擦考虑为静态摩擦模型,这样的简化会导致谐波齿轮传动的动态分析精度下降。为了提高谐波齿轮传动的动态分析精度和传动性能,考虑非线性迟滞刚度和动态摩擦现象,提出了一种基于记忆特性迟滞刚度和LuGre动态摩擦的谐波齿轮传动动力学模型,建立了相应仿真模型,讨论了谐波齿轮参数对系统输出的影响。结果表明,“刚度迟滞现象”导致系统输出值减小,传动效率降低;传动刚度系数越大,系统越稳定;阻尼转矩系数越大,传动效率越低。     

一种新的混合Preisach迟滞模型及其性质研究

压电陶瓷执行器物理结构复杂,应用参数化方法辨识经典Preisach模型描述其迟滞特性时,难以找到合适的Preisach函数,模型预测误差较大。为了提高建模精度,定义了均值迟滞模型作为经典Preisach模型的补充,将均值迟滞模型与经典Preisach 模型加权叠加得到一种新的混合Preisach模型,并将权值定义为迟滞度参数,用以描述模型的迟滞非线性强烈程度。同时证明了混合Preisach模型具有类似于经典Preisach模型的擦除特性和一致特性,给出了混合Preisach模型表示定理。最后结合神经网络完成了混合Preisach模型的辨识过程。实验数据证明,在三角波信号下和衰减正弦信号下,混合Preisach模型的预测误差较经典Preisach模型分别降低了1.77 和1.26 。     

考虑磨损与变形的谐波齿轮精度可靠性分析与优化设计

针对谐波齿轮减速器中存在的磨损和变形因素导致减速器传动精度低、可靠性差等问题,建立考虑磨损与变形的谐波齿轮减速器传动误差模型,并进行精度可靠性分析与优化设计。通过分析传动误差的影响因素建立了传动误差模型;基于磨损经验模型和试验数据,应用贝叶斯修正方法建立动态磨损模型,同时根据试验数据和高斯过程回归建立柔轮变形模型;综合获得的传动误差模型、磨损模型和柔轮变形模型建立谐波齿轮精度可靠性模型,并应用基于拉丁超立方抽样的Kriging代理模型和蒙特卡洛法求解某谐波齿轮减速器传动精度可靠度。最后采用序列二次规划法对谐波齿轮减速器进行优化设计。优化结果表明,在工况参数(输出端负载17.5 N·m,输入端转速100 r/min)下,优化后的谐波齿轮减速器在工作时间3 000 h处的可靠度达到99.02%,相比未优化前提升7.85%,而成本却只增加1.70%。     

精密RV减速器输入齿轮轴振动分析

精密RV减速器输入齿轮轴是整机实现两级减速的重要零部件.输入齿轮轴的啮合传动状态直接决定精密RV减速器的传动性能,其模态振动特性对整机动态特性有重要影响.以RV-80E减速器为研究对象,对啮合状态下的精密RV减速器输入齿轮轴进行振动分析.在分析中,对精密RV减速器进行三维建模,通过有限元方法对输入齿轮轴在自由、轴承约束...     

RBF neural networks hysteresis modelling for piezoceramic actuator using hybrid model

An radial basis function (RBF) neural networks rate-dependent hysteresis hybrid model for piezoceramic actuator is proposed. The piezoceramic actuator cannot be described by neural networks like the back propagation (BP) static neural networks because of its multi-valued hysteresis non-linearity. The proposed hybrid hysteresis model consists of hysteresis-like non-linearity in series with a dynamic RBF neural networks used for implementing non-linear transformations of the phase lag and non-linear magnitude. The hysteresis-like non-linearity model, which is composed of the previous output of piezoceramic actuator and input signal, differs from the hysteresis behaviour of piezoceramic actuator in only ways of their phase and magnitude, and it is used to describe the non-smooth behaviour of piezoceramic actuator. The results of both simulation and experiment show that the new modelling approach is very effective and of higher precision under a decayed input signal with the varying frequency.     

Modeling of hysteresis in piezoelectric actuators using neural networks

For the application of neural networks to the approximation of hysteresis which is characterized of multi-valued mapping and non-smooth nonlinearities, a novel modeling technique based on a transformation of one-to-one mapping is proposed in this paper. In this method, a special hysteretic operator is introduced to describe the change tendency of the hysteresis with regard to its input. Then an expanded input space is constructed for hysteresis with the introduction of such hysteretic operator, on which the multi-valued hysteresis is decomposed into a one-to-one mapping. Thus, neural networks model for hysteresis is derived, avoiding the calculation of the gradient of hysteresis. Subsequently, for approximation of rate-dependent hysteresis in piezoelectric actuators which is caused by the dynamic voltage excitations, a hybrid model, i.e. the dynamic extension of the proposed neural hysteresis submodel is developed. In the model, a linear dynamic block is introduced in series with the proposed neural model to allow for rate-dependent dynamics of the piezoelectric actuator simultaneously. Also the corresponding optimization algorithm by use of the modified Levenberg–Marquarqt (MLM) method is given. Finally, the experimental validation results of applying both the proposed neural hysteresis model and hybrid model to a piezoelectric actuator are presented.     

钢丝绳隔振系统的神经网络杂交建模

提出一种基于神经网络的杂交建模方法,并对某电子设备的钢丝绳隔振系统滞后恢复力进行建模研究。利用周期载荷试验数据,通过参数识别确定系统非线性滞后恢复力的骨架模型。采用神经网络对系统恢复力中难以参数建模的特性进行学习训练,从而得到系统恢复力的神经网络杂交模型。利用得到的杂交模型对隔振系统在周期载荷和宽频随机载荷下的响应进行预测分析与比较,结果显示杂交模型具有较好的预测精度。     

菱形微位移压电作动器输入输出杂交建模

针对某定位装置,研究了一种新型菱形微位移压电作动器,该压电作动器由压电堆、菱形位移放大机构以及柔性铰链组成。菱形微位移压电作动器的核心驱动部件为压电堆,由于压电材料的迟滞特性,菱形压电作动器具有非线性迟滞特性。为了消除迟滞对压电作动器在后续控制中的影响,发展了一种Preisach杂交建模的方法,该方法在传统Preisach模型的基础上,有效结合了Preisach离散模型和支持向量机(support vector machine,简称SVM),建立了微位移压电作动器输入输出杂交模型。试验结果表明,SVM有效解决了因1阶滞回曲线数量不足而导致Preisach模型精度低的问题,同时与传统Preisach模型相比,杂交建模能更准确地描述迟滞特性,具有更高的精度。     

基于sEMG信号的关节力矩NARX预测模型

为解决利用力矩传感器控制肌力训练设备所带来的滞后性,利用表面肌电信号(sEMG)超前于运动的特性,设计了基于一组拮抗肌表面肌电信号的关节力矩预测模型。首先搭建康复训练设备为信号采集和实验验证提供条件。将sEMG经过预处理,选择sEMG信号的方差特征作为神经网络输入,利用带有外部输入的非线性自回归(NARX)模型的动态循环神经网络,分别建立了基于关节力矩实际值的超前多步(MSA)预测模型和基于模型预测输出(MPO)的预测模型,通过等张和等长测试实验,比较了MSA和MPO模型的力矩预测性能。实验结果表明,两种模型输出预测值和实际值之间都有极强关联性(皮尔逊相关系数均大于0.95)。随着超前预测的步数增加,MSA模型的预测精度降低,但是超前预测的时间增大。在等张和等长测试中,当超前步数分别小于29和35时,MSA预测精度显著高于MPO(p<0.05),但MPO模型在成本和体积上更具优势。综上所述,两种模型均可以准确预测关节力矩,在实际康复训练设备控制中,可根据应用需求选择不同的力矩预测模型。     

基于系统模型的齿轮箱故障诊断

用时间序列和神经网络相结合的方法,建立振动信号的时间序列模型,作为齿轮箱系统模型。分析模型特性,提取齿轮箱故障的特征参数,然后以此建立相应的神经网络,识别齿轮箱的运行故障。结果表明该方法能很大地提高诊断的准确性。     

考虑控制电信号中间量的机床运动控制误差数据驱动建模方法

现有数据驱动的机床运动控制误差建模方法通常使用端到端的模型,即通过机器学习算法直接构建参考轨迹信息(速度、加速度等)与伺服误差之间的模型,以降低建模复杂度。然而,该方法忽视了控制电信号对运动控制系统非线性扰动的反映,而导致建立的模型精度受限。为解决此问题,提出了一种使用控制电信号作为中间量的数据驱动运动控制误差建模方法。该方法采集参考轨迹信息(速度、加速度、急动度等)、控制电信号、跟踪误差以及构造的换向特征,构建并训练基于参考轨迹信息的控制电信号预测网络,以及基于电信号和参考轨迹信息的运动控制误差预测网络,利用控制电信号这一中间量有效反应系统所受非线性扰动的特点,实现了高精度的运动控制误差数据驱动建模。在实际验证测试时,将参考轨迹信息输入电信号预测网络,而后将得到的预测控制电信号和参考轨迹信息输入跟踪误差预测网络,即可实现运动控制误差的预测。通过实验对所提出的建模方法进行了验证,所提出方法相对于传统的端到端建模方法,运动控制误差的预测精度在X轴和Y轴分别提升16.33%和20.42%,误差补偿后运动控制轮廓精度相较于未补偿提升85.59%,验证了所提出方法的可行性。     

高压输电导线的损伤检测与故障诊断

本文利用红外和电磁传感器分别检测铝绞线和钢芯（钢绞线）的断股故障信号,应用db4小波基对故障信号进行了小波分析,由故障信号的时频域和小波分解细节特征,构造了神经网络诊断模型的输入特征矢量.利用3层BP网络实现了导线断股故障的精确诊断,所研制的红外电磁检测仪器可由巡线机器人携载和操作.