基于多分支BP神经网络的气动肌肉迟滞建模方法

摘要：

提出了一种基于多分支BP神经网络建立气动肌肉位移/气压迟滞模型的新方法.首先,搭建气动肌肉位移/气压迟滞特性测试系统,得到气动肌肉位移/气压迟滞曲线;然后分别采用传统BP神经网络、多分支BP神经网络和Prandtl-Ishlinskii模型对气动肌肉的位移/气压迟滞开展建模研究;最后通过比较分析发现,采用多分支BP神经网络方法能有效避免传统BP神经网络训练过程中的过拟合现象,且建模精度明显优于传统的Prandtl-Ishlinskii模型;多分支BP神经网络的平均误差、均方差与最大误差相较于Prandtl-Ishlinskii模型减小了 87.45％,86.68％与74.73％.

关键词：计量学、位移/气压迟滞、气动肌肉、迟滞建模、多分支BP神经网络、PI模型、泛化能力

所属期刊栏目：42

分类号：TB92;TB973(计量学)

资助基金：国家重点研发计划;浙江省博士后科研择优资助项目;浙江省自然科学基金;青年人才项目

在线出版日期：2021-07-26（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：745-752