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改进遗传算法结合FLANN在加速度传感器动态建模中的应用
被引量：
8
1
作者
俞阿龙
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2006年第2期67-69,共3页
对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,提出利用改进遗传算法(IGA)和函数连接型人工神经网络(FLANN)相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用IGA和FLANN相结合搜索和优化动态模型参数...
对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,提出利用改进遗传算法(IGA)和函数连接型人工神经网络(FLANN)相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用IGA和FLANN相结合搜索和优化动态模型参数。文中介绍动态建模原理以及算法,给出用IGA和FLANN相结合建立的加速度传感器动态数学模型。结果表明:上面提出的动态建模方法既保留了GA的全局搜索能力和FLANN结构简单的特点,又具有网络训练速度快、实时性好、建模精度高等优点,在动态测试领域具有重要应用价值。
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关键词
加速度传感器
建模
函数
连接
型
人工神经网络
遗传算法
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职称材料
基于遗传神经网络的机器人腕力传感器动态建模与补偿方法
被引量：
5
2
作者
俞阿龙
黄惟一
秦刚
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期239-244,共6页
介绍用于MotomamV3X机器人上的新型多维腕力传感器,比较遗传算法与人工神经网络的特点,将遗传算法的交叉和变异操作进行改进,提出一种融合改进遗传算法(Genetic algorithm,GA)的函数连接型人工神经网络(Functional link artificial neur...
介绍用于MotomamV3X机器人上的新型多维腕力传感器,比较遗传算法与人工神经网络的特点,将遗传算法的交叉和变异操作进行改进,提出一种融合改进遗传算法(Genetic algorithm,GA)的函数连接型人工神经网络(Functional link artificial neural network FLANN),并将其用于所介绍的新型机器人腕力传感器动态建模与动态性能补偿中。介绍动态建模与动态补偿原理及改进遗传神经网络算法,给出该传感器的动态模型和动态补偿模型。该方法利用腕力传感器的动态标定数据,采用改进遗传神经网络搜索和优化模型参数,保留了遗传算法的全局搜索能力和FLANN结构简单,鲁棒性好,且具备自学习能力的特点,克服了FLANN容易陷入局部极小的缺陷,具有快的网络训练速度及高的动态建模精度。理论分析和试验结果都证实了所提出的动态建模与动态补偿方法的有效性。
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关键词
机器人腕力传感器
动态建模
动态补偿
函数
连接
型
人工神经网络
遗传算法
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职称材料
基于数据驱动的非线性有源噪声MFFsLMS算法
3
作者
周亚丽
张奇志
李沛
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
2016年第2期13-17,共5页
研究了非线性有源噪声控制(ANC)问题。采用函数连接型人工神经网络,以勒让德多项式作为扩展函数,提出了基于数据驱动的无模型滤波-s最小均方(MFFs LMS)算法。采用同步扰动随机逼近算法,估算系统的输出误差梯度。有效解决了因次路径时变...
研究了非线性有源噪声控制(ANC)问题。采用函数连接型人工神经网络,以勒让德多项式作为扩展函数,提出了基于数据驱动的无模型滤波-s最小均方(MFFs LMS)算法。采用同步扰动随机逼近算法,估算系统的输出误差梯度。有效解决了因次路径时变所引起的系统稳定性问题。在理论分析的基础上,对该算法进行了仿真研究。仿真结果表明,当系统中呈现非线性及时变特性时,该方法能有效地抑制噪声且对系统次路径的变化具有良好的鲁棒性。
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关键词
有源噪声控制
非线性
勒让德多项式
函数
连接
型
人工神经网络
无模
型
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职称材料
基于神经网络的加速度传感器动态模型参数辨识
被引量：
2
4
作者
俞阿龙
《淮阴师范学院学报（自然科学版）》
CAS
2005年第3期195-197,共3页
提出了利用函数连接型人工神经网络(FLANN)实现加速度传感器动态模型参数辨识的方法,该方法以加速度传感器动态标定实验数据为基础,通过FLANN训练来确定加速度传感器传递函数参数,文中介绍了辨识原理以及算法,给出了利用FLANN辨识的加...
提出了利用函数连接型人工神经网络(FLANN)实现加速度传感器动态模型参数辨识的方法,该方法以加速度传感器动态标定实验数据为基础,通过FLANN训练来确定加速度传感器传递函数参数,文中介绍了辨识原理以及算法,给出了利用FLANN辨识的加速度传感器动态数学模型.结果表明,这种辨识方法具有精度高、鲁棒性好等优点.
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关键词
辨识
加速度传感器
函数
连接
型
人工神经网络
(FLANN)
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职称材料
题名
改进遗传算法结合FLANN在加速度传感器动态建模中的应用
被引量：
8
1
作者
俞阿龙
机构
淮阴师范学院物理与电子学系
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2006年第2期67-69,共3页
基金
江苏省高校自然科学研究基金资助(批准号:04KJD140033)
文摘
对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,提出利用改进遗传算法(IGA)和函数连接型人工神经网络(FLANN)相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用IGA和FLANN相结合搜索和优化动态模型参数。文中介绍动态建模原理以及算法,给出用IGA和FLANN相结合建立的加速度传感器动态数学模型。结果表明:上面提出的动态建模方法既保留了GA的全局搜索能力和FLANN结构简单的特点,又具有网络训练速度快、实时性好、建模精度高等优点,在动态测试领域具有重要应用价值。
关键词
加速度传感器
建模
函数
连接
型
人工神经网络
遗传算法
Keywords
accelerometer, modeling, function link artificial neural networks (FLANN), genetic algorithms (GA)
分类号
TP212.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于遗传神经网络的机器人腕力传感器动态建模与补偿方法
被引量：
5
2
作者
俞阿龙
黄惟一
秦刚
机构
淮阴师范学院物理系
东南大学仪器科学与工程系
出处
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第12期239-244,共6页
基金
江苏省高等学校自然科学基金(04KJD140033)。
文摘
介绍用于MotomamV3X机器人上的新型多维腕力传感器,比较遗传算法与人工神经网络的特点,将遗传算法的交叉和变异操作进行改进,提出一种融合改进遗传算法(Genetic algorithm,GA)的函数连接型人工神经网络(Functional link artificial neural network FLANN),并将其用于所介绍的新型机器人腕力传感器动态建模与动态性能补偿中。介绍动态建模与动态补偿原理及改进遗传神经网络算法,给出该传感器的动态模型和动态补偿模型。该方法利用腕力传感器的动态标定数据,采用改进遗传神经网络搜索和优化模型参数,保留了遗传算法的全局搜索能力和FLANN结构简单,鲁棒性好,且具备自学习能力的特点,克服了FLANN容易陷入局部极小的缺陷,具有快的网络训练速度及高的动态建模精度。理论分析和试验结果都证实了所提出的动态建模与动态补偿方法的有效性。
关键词
机器人腕力传感器
动态建模
动态补偿
函数
连接
型
人工神经网络
遗传算法
Keywords
Robot wrist force sensor Dynamic modeling Dynamic compensation Function link artificial neural networks Genetic algorithm
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于数据驱动的非线性有源噪声MFFsLMS算法
3
作者
周亚丽
张奇志
李沛
机构
北京信息科技大学自动化学院
北京信息科技大学机电实习中心
出处
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
2016年第2期13-17,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(11172047)
北京市教育委员会科技计划面上项目(KM201511232023)
文摘
研究了非线性有源噪声控制(ANC)问题。采用函数连接型人工神经网络,以勒让德多项式作为扩展函数,提出了基于数据驱动的无模型滤波-s最小均方(MFFs LMS)算法。采用同步扰动随机逼近算法,估算系统的输出误差梯度。有效解决了因次路径时变所引起的系统稳定性问题。在理论分析的基础上,对该算法进行了仿真研究。仿真结果表明,当系统中呈现非线性及时变特性时,该方法能有效地抑制噪声且对系统次路径的变化具有良好的鲁棒性。
关键词
有源噪声控制
非线性
勒让德多项式
函数
连接
型
人工神经网络
无模
型
Keywords
active noise control
nonlinear
Legendre polynomials
functional link artificial neural network
model free
分类号
TB535 [理学—物理]
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职称材料
题名
基于神经网络的加速度传感器动态模型参数辨识
被引量：
2
4
作者
俞阿龙
机构
淮阴师范学院物理与电子学系
出处
《淮阴师范学院学报（自然科学版）》
CAS
2005年第3期195-197,共3页
基金
江苏省教育厅自然科学基金资助项目(04KJD140033)
文摘
提出了利用函数连接型人工神经网络(FLANN)实现加速度传感器动态模型参数辨识的方法,该方法以加速度传感器动态标定实验数据为基础,通过FLANN训练来确定加速度传感器传递函数参数,文中介绍了辨识原理以及算法,给出了利用FLANN辨识的加速度传感器动态数学模型.结果表明,这种辨识方法具有精度高、鲁棒性好等优点.
关键词
辨识
加速度传感器
函数
连接
型
人工神经网络
(FLANN)
Keywords
identification
accelerometer
FLANN
分类号
TP212.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进遗传算法结合FLANN在加速度传感器动态建模中的应用
俞阿龙
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2006
8
下载PDF
职称材料
2
基于遗传神经网络的机器人腕力传感器动态建模与补偿方法
俞阿龙
黄惟一
秦刚
《机械工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
5
下载PDF
职称材料
3
基于数据驱动的非线性有源噪声MFFsLMS算法
周亚丽
张奇志
李沛
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
2016
0
下载PDF
职称材料
4
基于神经网络的加速度传感器动态模型参数辨识
俞阿龙
《淮阴师范学院学报（自然科学版）》
CAS
2005
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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