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利用改进的傅里叶神经网络提高多关节机器人负载辨识的准确性

目录

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3.1传统负载辨识方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3.2基于神经网络的负载辨识方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.3.3傅里叶神经网络在机器人中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

改进的傅里叶神经网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1基本傅里叶神经网络原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2神经网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.2.1激活函数的选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2.2网络层数与神经元数量的确定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2.3权值初始化与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.3损失函数与优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

2.3.1损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.3.2优化算法选择与参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

多关节机器人负载辨识实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.1实验平台搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.1.1机器人系统介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.1.2负载识别传感器配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.1.3实验数据采集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.2实验方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.2.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.2.2改进傅里叶神经网络训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

3.2.3负载辨识性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

3.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

3.3.1算法对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.3.2负载辨识误差分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.3.3实际应用效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

改进傅里叶神经网络在多关节机器人负载辨识中的应用．．．．．．．36

4.1应用场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.1.1工业机器人负载识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.1.2服务机器人负载适应．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.1.3医疗机器人负载监测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

4.2应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.2.1某工业机器人负载识别应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.2.2某服务机器人负载适应应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

4.2.3某医疗机器人负载监测应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

1.内