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基于BP神经网络5-P4R并联机构位置正解研究

发布时间:2018-03-13 14:48

  本文选题:并联机构 切入点:位置正解 出处:《机床与液压》2016年17期  论文类型:期刊论文


【摘要】:并联机器人机构位置正解问题是机器人机构的应用基础也是运动学研究中的难点之一。针对数值法和解析法的复杂和求解难度以及有时求解的不唯一性,提出了一种多层前向神经网络求解3自由度5-P4R并联机构位置正解的方法。将位置反解作为训练样本,采用学习率可变的BP算法,实现了从驱动工作空间到动平台变量空间的非线性映射,从而得到并联机构运动学正解值。最后给出一组仿真实例,可以看出此方法的有效性与可行性。
[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.
【作者单位】: 中国民航大学自动化学院;
【分类号】:TP242;TH112

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本文编号:1606852

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