| 基于神经网络的电机摩擦力混合模型研究 |
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| 引用本文： | 徐小平,党选举.基于神经网络的电机摩擦力混合模型研究[J].计算机仿真,2012,29(5):178-182. |
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| 作者姓名： | 徐小平 党选举 |
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| 作者单位： | 桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院,广西桂林,541004 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，广西自然科学基金重点项目，广西信息与通讯技术实验室基金 |
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| 摘 要： | 在电机伺服系统优化建模的研究中,要求高精度伺服系统。由于系统摩擦力具有强非线性和非光滑特性,传统的神经网络无法进行有效辨识。将非线性摩擦特性理解成为由稳态部分和突变部分串联构成,以电机伺服系统为对象,引入柔性sigmoid函数描述非线性摩擦特性中的突变部分,并与传统的RBF神经网络串联,构造出描述非线性摩擦特性的神经网络混合模型。仿真结果表明,与传统的RBF神经网络辨识方法相比,模型在输入变化响应下均具有较高的模型精度,从而验证了建模方法的有效性。
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| 关 键 词： | 电机伺服系统 摩擦建模 径向基函数神经网络 |
Study on Hybrid Friction Model for Motors Based on Neural Network |
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| XU Xiao-ping
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DANG Xuan-ju.Study on Hybrid Friction Model for Motors Based on Neural Network[J].Computer Simulation,2012,29(5):178-182. |
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| Authors: | XU Xiao-ping DANG Xuan-ju |
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| Affiliation: | (School of Electronic Engineering and Automation,Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004,Guangxi Province,China) |
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