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針對(duì)六自由度機(jī)械臂耦合性強(qiáng)、時(shí)變、非線性等性能,基于拉格朗日動(dòng)力學(xué)建模方法,文章采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近模型,實(shí)現(xiàn)高精度軌跡跟蹤。該方法根據(jù)六自由度機(jī)械臂本體采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行黑箱辨識(shí)建模解耦,建模過(guò)程采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近,提升建模精度、簡(jiǎn)化建模過(guò)程。針對(duì)解耦后的系統(tǒng),還需建立PID閉環(huán)控制器進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)軌跡跟蹤控制。仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器能夠改善系統(tǒng)的魯棒性和穩(wěn)定性,并有效抑制抖動(dòng)。
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針對(duì)傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的收斂速度慢和極易陷入局部極小值導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)\"震蕩\"影響建筑能耗預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的缺點(diǎn),本文提出一種基于隨機(jī)Dropout和FOA-BP的建筑能耗預(yù)測(cè)方法。該方法利用果蠅優(yōu)化算法(FOA)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進(jìn)行優(yōu)化,再利用隨機(jī)Dropout算法改進(jìn)FOA-BP網(wǎng)絡(luò)的隱層神經(jīng)單元,獲得較快的運(yùn)算速度。案例仿真結(jié)果表明:與傳統(tǒng)方法比較,經(jīng)過(guò)FOA-BP和隨機(jī)Dropout改善后的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)速度更快、預(yù)測(cè)精度更高,其預(yù)測(cè)結(jié)果可為建筑節(jié)能管理運(yùn)行提供參考。
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