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针对立式旋压机的加工要求并结合并联机构的结构特点,提出利用3-UPS-RCR并联结构实现立式旋压加工操作。用Adams建立结构模型并联合Matlab实现并联机构动态仿真。基于加工轨迹利用动态仿真获得大量BP神经网络并联机构正解学习样本,并在Python环境下进行神经网络的搭建和训练。通过动量参数更新法和位移补偿法改进BP神经网络,并将结果和传统的梯度下降法进行比较,发现动量参数更新法能加快神经网络的训练速度,位移补偿法能进一步提高神经网络的拟合精度。 相似文献
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为了提高并联旋压机压边装置在外部扰动未知条件下的位置控制性能及抗干扰能力,提出了一种基于扰动观测器的自适应滑模同步控制方法.首先,针对电液比例位置控制系统存在未知扰动及部分参数无法预知的问题,设计了一种非线性扰动观测器,用以对扰动和未知参数进行估计和补偿.在此基础上设计了一种基于交叉耦合策略的滑模同步控制器,用以降低单... 相似文献
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