气动肌肉的最小二乘支持向量机迟滞模型
Acta Metrologica Sinica（2020）
摘要
针对传统迟滞模型存在的待辨识参数多、参数辨识过程复杂和辨识精度低等问题,采用最小二乘支持向量机对气动肌肉的位移/气压迟滞开展建模研究.通过非线性映射将原始数据空间映射到高维空间,将原系统的非线性问题变成高维空间中的线性问题,借助于最小二乘法求解该线性方程组,从而提高其求解速度及收敛精度.在气动肌肉迟滞特性实验的基础上,采用所建数学模型,与经典的PI模型进行对比.结果 表明,采用最小二乘支持向量机建立的数学模型具有更高的建模精度,均方差和平均误差相比PI模型分别减小了99.21％和99.1％,该方法可为后续气动肌肉的迟滞补偿控制提供有效的手段.
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