仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2006年
1期
14-18
,共5页
机器人%力觉临场感%操作环境%小波神经网络%建%模
機器人%力覺臨場感%操作環境%小波神經網絡%建%模
궤기인%력각림장감%조작배경%소파신경망락%건%모
在力觉临场感系统中机器人操作环境经常是非线性的和未知的.为使本地操作者了解环境特性,需对操作环境进行建模.为此,进一步研究力觉临场感系统中机器人操作环境动力学模型,提出一种新的基于小波神经网络的环境非线性动力学模型的建立方法,分析网络的拓扑结构,给出网络参数训练和初始化方法.采用引入动量项的最速下降法训练网络权值、尺度因子和平移因子,将小波网络参数的初始化与小波类型、小波时频参数和学习样本等联系起来.结果表明,采用小波神经网络的力觉临场感系统中操作环境模型优于同等规模的BP网络,具有训练方法收敛速度更快、非线性逼近能力更强及建模精度更高等优点.
在力覺臨場感繫統中機器人操作環境經常是非線性的和未知的.為使本地操作者瞭解環境特性,需對操作環境進行建模.為此,進一步研究力覺臨場感繫統中機器人操作環境動力學模型,提齣一種新的基于小波神經網絡的環境非線性動力學模型的建立方法,分析網絡的拓撲結構,給齣網絡參數訓練和初始化方法.採用引入動量項的最速下降法訓練網絡權值、呎度因子和平移因子,將小波網絡參數的初始化與小波類型、小波時頻參數和學習樣本等聯繫起來.結果錶明,採用小波神經網絡的力覺臨場感繫統中操作環境模型優于同等規模的BP網絡,具有訓練方法收斂速度更快、非線性逼近能力更彊及建模精度更高等優點.
재력각림장감계통중궤기인조작배경경상시비선성적화미지적.위사본지조작자료해배경특성,수대조작배경진행건모.위차,진일보연구력각림장감계통중궤기인조작배경동역학모형,제출일충신적기우소파신경망락적배경비선성동역학모형적건립방법,분석망락적탁복결구,급출망락삼수훈련화초시화방법.채용인입동량항적최속하강법훈련망락권치、척도인자화평이인자,장소파망락삼수적초시화여소파류형、소파시빈삼수화학습양본등련계기래.결과표명,채용소파신경망락적력각림장감계통중조작배경모형우우동등규모적BP망락,구유훈련방법수렴속도경쾌、비선성핍근능력경강급건모정도경고등우점.
