本文關鍵詞：基于BP神經網絡的鋼絲繩精密傳動誤差預測　出處：《機械傳動》2017年09期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對不同繩組數的鋼絲繩精密傳動方式,研究了基于神經網絡的傳動誤差預測方法。以預緊力、負載、轉角為輸入,傳動誤差為輸出,建立了雙隱含層BP神經網絡模型。在不同繩組數的傳動條件下,測試了不同預緊力、負載和轉角下的傳動誤差。將傳動誤差測試結果分為訓練組和預測組,對網絡進行訓練和檢驗。測試結果顯示,從動輪在0°~180°范圍內轉動時,傳動誤差隨轉角的增大而增大,最大值為5.6 mrad,隨繩組數的增加而降低。在該轉角范圍內,模型預測誤差小于0.294 mrad。表明采用雙隱含層BP神經網絡模型對傳動誤差進行預測是有效的。
[Abstract]:Aiming at the precision transmission mode of steel wire rope with different number of rope groups, the transmission error prediction method based on neural network is studied. The preload, load and angle of rotation are taken as input and transmission error as output. A BP neural network model with double hidden layers is established. The transmission errors under different preload, load and rotation angles are tested under different transmission conditions of different rope groups. The test results of transmission errors are divided into two groups: training group and prediction group. The network is trained and tested. The test results show that the transmission error increases with the increase of rotation angle when the driving wheel rotates in the range of 0 擄to 180 擄, with a maximum value of 5.6 mrad. The prediction error of the model is less than 0.294 mrad. it is shown that the double hidden layer BP neural network model is effective to predict the transmission error.
【作者單位】： 西安應用光學研究所;陸軍航空兵軍事代表局駐西安地區(qū)軍代室;
【基金】：“十二五”兵器預研支撐基金項目(62201070139) 中國兵器工業(yè)集團高等院校協同創(chuàng)新合作專項項目(KH201504,KH2016006)
【分類號】：TH132.3
【正文快照】： 0引言在高分辨率光電系統(tǒng)、小型機器人等領域,精密傳動機構是不可缺少的組成部分[1-3]。隨著系統(tǒng)性能的不斷提高,控制系統(tǒng)對傳動機構的質量和精度要求也越來越高。傳統(tǒng)的齒輪傳動空回較大,精度提高越來越困難。鋼絲繩精密傳動是一種新型的柔性傳動技術,具有高精度、低空回、傳

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本文編號：1411408