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針對六自由度機械臂耦合性強、時變、非線性等性能,基于拉格朗日動力學建模方法,文章采用BP神經網絡逼近模型,實現高精度軌跡跟蹤。該方法根據六自由度機械臂本體采集的數據進行黑箱辨識建模解耦,建模過程采用BP神經網絡逼近,提升建模精度、簡化建模過程。針對解耦后的系統,還需建立PID閉環控制器進一步實現軌跡跟蹤控制。仿真及實驗結果表明,基于BP神經網絡的PID控制器能夠改善系統的魯棒性和穩定性,并有效抑制抖動。
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針對傳統BP神經網絡存在的收斂速度慢和極易陷入局部極小值導致網絡\"震蕩\"影響建筑能耗預測準確性的缺點,本文提出一種基于隨機Dropout和FOA-BP的建筑能耗預測方法。該方法利用果蠅優化算法(FOA)對BP神經網絡的權值和閾值進行優化,再利用隨機Dropout算法改進FOA-BP網絡的隱層神經單元,獲得較快的運算速度。案例仿真結果表明:與傳統方法比較,經過FOA-BP和隨機Dropout改善后的網絡預測速度更快、預測精度更高,其預測結果可為建筑節能管理運行提供參考。
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