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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5-P4R并聯(lián)機(jī)構(gòu)位置正解研究

發(fā)布時(shí)間:2018-03-13 14:48

  本文選題:并聯(lián)機(jī)構(gòu) 切入點(diǎn):位置正解 出處:《機(jī)床與液壓》2016年17期  論文類型:期刊論文


【摘要】:并聯(lián)機(jī)器人機(jī)構(gòu)位置正解問題是機(jī)器人機(jī)構(gòu)的應(yīng)用基礎(chǔ)也是運(yùn)動(dòng)學(xué)研究中的難點(diǎn)之一。針對數(shù)值法和解析法的復(fù)雜和求解難度以及有時(shí)求解的不唯一性,提出了一種多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)求解3自由度5-P4R并聯(lián)機(jī)構(gòu)位置正解的方法。將位置反解作為訓(xùn)練樣本,采用學(xué)習(xí)率可變的BP算法,實(shí)現(xiàn)了從驅(qū)動(dòng)工作空間到動(dòng)平臺變量空間的非線性映射,從而得到并聯(lián)機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)學(xué)正解值。最后給出一組仿真實(shí)例,可以看出此方法的有效性與可行性。
[Abstract]:The forward solution problem of the position of parallel robot mechanism is the application foundation of robot mechanism and one of the difficulties in kinematics research. In view of the complexity and difficulty of numerical method and analytical method, and sometimes the non-uniqueness of solution, the problem of position forward solution of parallel robot mechanism is also one of the difficulties in kinematics research. In this paper, a multi-layer forward neural network is proposed to solve the position forward solution of 3-DOF 5-P4R parallel mechanism. The position inverse solution is used as the training sample and the BP algorithm with variable learning rate is used. The nonlinear mapping from the driving workspace to the variable space of the moving platform is realized, and the positive kinematics value of the parallel mechanism is obtained. Finally, a set of simulation examples are given to show the effectiveness and feasibility of the method.
【作者單位】: 中國民航大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【分類號】:TP242;TH112

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本文編號:1606852

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