本文選題：參數(shù)辨識(shí) + 函數(shù)型數(shù)據(jù)分析　； 參考：《工程科學(xué)學(xué)報(bào)》2017年04期

【摘要】：為實(shí)現(xiàn)彈藥傳輸機(jī)械臂中不可測(cè)參數(shù)的辨識(shí),建立了機(jī)械臂的虛擬樣機(jī),并將其作為樣本數(shù)據(jù)的來(lái)源;考慮到樣本數(shù)據(jù)的連續(xù)性和平滑特性,使用函數(shù)型數(shù)據(jù)分析和函數(shù)型主成分分析對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了特征提取,并利用提取的特征參數(shù)和待辨識(shí)參數(shù)作為訓(xùn)練樣本對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)進(jìn)行了訓(xùn)練.為提高極限學(xué)習(xí)機(jī)的辨識(shí)精度和泛化能力,利用粒子群算法對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)的輸入層與隱含層的連接權(quán)值和隱含層節(jié)點(diǎn)的閾值進(jìn)行了優(yōu)化.最后,分別利用仿真數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)此方法進(jìn)行了驗(yàn)證,仿真數(shù)據(jù)的辨識(shí)結(jié)果表明,優(yōu)化后的極限學(xué)習(xí)機(jī)具有更高的辨識(shí)精度和泛化能力;同時(shí),通過(guò)對(duì)比將測(cè)試數(shù)據(jù)的辨識(shí)結(jié)果代入模型中進(jìn)行仿真得到的支臂角速度與測(cè)試角速度,驗(yàn)證了此方法的可行性和有效性.
[Abstract]:In order to identify the undetectable parameters in the ammunition transmission manipulator, the virtual prototype of the manipulator is established and used as the source of the sample data, and the continuity and smoothness of the sample data are taken into account. Functional data analysis and functional principal component analysis are used to extract the feature of the sample data, and the extracted feature parameters and the parameters to be identified are used as the training samples to train the extreme learning machine (ELM). In order to improve the identification accuracy and generalization ability of LLM, particle swarm optimization (PSO) is used to optimize the connection weights between the input layer and the hidden layer and the threshold value of the hidden layer node. Finally, the simulation data and test data are used to verify the method. The identification results of the simulation data show that the optimized extreme learning machine has higher identification accuracy and generalization ability, at the same time, The feasibility and effectiveness of this method are verified by comparing the angular velocity of the supporting arm with the measured angular velocity obtained by comparing the identification results of the test data into the model.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51175266) 國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(6132490102)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TP241

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