函数型数据分析与优化极限学习机结合的弹药传输机械臂参数辨识

摘要：

为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性.

关键词：参数辨识、函数型数据分析、极限学习机、粒子群优化、弹药传输机械臂

所属期刊栏目：39

分类号：TP241;TH113(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;国家高技术研究发展计划（863计划）

在线出版日期：2017-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：611-618