公开(公告)号：CN115098978A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210876632.9

申请日：2022-07-25

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 宋孝宗 ,  付海涛 ,  王笑荣 ,  包振良 ,  贺亚洲

IPC: G06F30/17 ,  G06F30/27 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F111/04 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明提供了一种基于RBF神经网络改进牛顿迭代算法的正向运动学分析方法，包括以下步骤：S1、通过闭环矢量法在绝对坐标系下建立混联抛光机构的杆长公式，求得运动学逆解方程和非线性方程组；S2、选取RBF神经网络中心，随机选取采样点作为训练数据；S3、将神经网络训练得到的估计值作为迭代初值通过正运动学方程进行迭代计算，直至精度满足输出结果。本发明利用RBF神经网络训练的预测值作为牛顿迭代的迭代初值进行迭代求解，既可以避免RBF神经网络因为训练样本数量不够而导致的精度不足，又可以避免牛顿迭代法对迭代初值的依赖性。

公开(公告)号：CN115098978B

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202210876632.9

申请日：2022-07-25

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 宋孝宗 ,  付海涛 ,  王笑荣 ,  包振良 ,  贺亚洲

IPC: G06F30/17 ,  G06F30/27 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16 ,  G06F18/214 ,  G06F18/23 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06F111/04 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明提供了一种基于RBF神经网络改进牛顿迭代算法的正向运动学分析方法，包括以下步骤：S1、通过闭环矢量法在绝对坐标系下建立混联抛光机构的杆长公式，求得运动学逆解方程和非线性方程组；S2、选取RBF神经网络中心，随机选取采样点作为训练数据；S3、将神经网络训练得到的估计值作为迭代初值通过正运动学方程进行迭代计算，直至精度满足输出结果。本发明利用RBF神经网络训练的预测值作为牛顿迭代的迭代初值进行迭代求解，既可以避免RBF神经网络因为训练样本数量不够而导致的精度不足，又可以避免牛顿迭代法对迭代初值的依赖性。