基于多分支BP神经网络的气动肌肉迟滞建模方法.pdf

"基于多分支BP神经网络的气动肌肉迟滞建模方法" 概述： 本文提出了一种基于多分支BP神经网络的气动肌肉迟滞建模方法。该方法首先搭建气动肌肉位移/气压迟滞特性测试系统，获取气动肌肉位移/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/气压迟滞进行建模研究。通过比较分析发现，采用多分支BP神经网络方法可以有效避免传统BP神经网络训练过程中的过拟合现象，并且建模精度明显优于Prandtl-Ishlinskii模型。 关键词：气动肌肉迟滞建模、多分支BP神经网络、Prandtl-Ishlinskii模型、泛化能力 详细说明： 气动肌肉迟滞是指气动系统中的肌肉在受到气压作用时的迟滞现象，该现象对气动系统的性能和安全性产生重要影响。因此，建立气动肌肉迟滞的建模方法对气动系统的设计和优化具有重要意义。 BP神经网络是一种常用的机器学习算法，广泛应用于模式识别、分类、回归等领域。然而，传统的BP神经网络存在过拟合现象，影响建模精度。多分支BP神经网络是BP神经网络的一种变体，通过增加隐藏层和神经元数量，可以提高建模精度和泛化能力。 Prandtl-Ishlinskii模型是一种常用的气动肌肉迟滞建模方法，该方法基于Prandtl-Ishlinskii方程，能够模拟气动肌肉迟滞的非线性特性。然而，该方法存在一些缺陷，如需要大量的实验数据和复杂的计算过程。 本文提出的基于多分支BP神经网络的气动肌肉迟滞建模方法，能够避免传统BP神经网络的过拟合现象，并且建模精度明显优于Prandtl-Ishlinskii模型。该方法可以应用于气动系统的设计和优化，提高气动系统的性能和安全性。 本文提出了一种基于多分支BP神经网络的气动肌肉迟滞建模方法，该方法可以提高建模精度和泛化能力，应用于气动系统的设计和优化具有重要意义。