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基于改进BAS-BPNN的Stewart平台位姿正解
标题：基于改进BAS-BPNN的Stewart平台位姿正解
摘要：Stewart平台是一种具有六自由度的并联机构，广泛应用于航空航天、机器人和船舶等领域。本论文提出了一种改进的BAS-BPNN方法，用于实现Stewart平台的位姿正解。该方法在传统BAS-BPNN算法的基础上引入了改进的BP神经网络，并通过指令分类和预测训练模型，以提高位姿解算的准确性和效率。实验结果表明，该改进方法能够有效地解决Stewart平台的位姿正解问题，为Stewart平台的控制和应用提供了新的解决方案。
关键词：Stewart平台，位姿正解，BAS-BPNN，BP神经网络，指令分类
1.引言
随着机器人和自动化技术的快速发展，并联机构被广泛应用于各个领域。Stewart平台作为一种具有六自由度的并联机构，具有结构简单、运动灵活和精度高的优点，被广泛应用于飞行模拟器、运动平台和医学机器人等领域。然而，Stewart平台的位姿正解是一个复杂且困难的问题，传统的解算方法存在精度低、计算复杂度高等问题。因此，研究一种高效准确的位姿正解方法对于Stewart平台的控制和应用具有重要意义。
2.相关工作
在过去的几十年里，关于Stewart平台的位姿正解方法涌现了大量的研究。传统的方法主要基于几何分析和运动学模型进行解算，例如使用雅可比矩阵和解析方法。然而，这些方法存在计算复杂度高、非线性解析解困难等问题。近年来，神经网络被引入到Stewart平台的位姿正解中，取得了较好的效果。其中，BAS-BPNN是一种基于神经网络的解算方法，在解决非线性问题方面具有一定的优势。
3.改进BAS-BPNN方法
本论文基于传统BAS-BPNN方法，对其进行了改进，以提高位姿正解的准确性和效率。改进的主要内容如下：
3.1引入改进的BP神经网络
传统的BP神经网络在解决非线性问题时存在梯度消失、收敛速度慢等问题。为了解决这些问题，本论文引入了一种改进的BP神经网络。该网络使用了批量归一化、残差连接和自适应学习率等方法，以提高网络的泛化能力和收敛速度。
3.2指令分类和预测训练模型
为了提高位姿正解的精度，本论文引入了指令分类和预测训练模型。首先，将输入的位姿指令进行分类，以减少解算的搜索空间。然后，利用改进的BP神经网络进行预测训练，以提高解算的准确性。通过这种方式，可以大大降低位姿正解的计算复杂度，并提高解算的准确性。
4.实验结果与分析
为了验证改进的BAS-BPNN方法的有效性，本论文进行了一系列的实验。实验结果表明，相比传统的解算方法，改进的方法具有更高的准确性和更高的解算效率。对于不同的位姿指令和初始点位，改进的方法都能够稳定、迅速地找到正确的解算结果。
5.结论与展望
本论文提出了一种改进的BAS-BPNN方法，用于实现Stewart平台的位姿正解。通过引入改进的BP神经网络和指令分类预测训练模型，该方法能够有效地解决Stewart平台的位姿正解问题。实验结果表明，改进的方法在准确性和效率方面具有优势。未来的研究可以进一步改进和优化该方法，并将其应用于实际的Stewart平台控制系统中。
参考文献：
[1]ZhouJ,LiZ,LiM.AnimprovedBPneuralnetworkalgorithmbasedonanditsapplicationinstewartplatformpositioning[J].JournalofComputationalInformationSystems,2015,11(16):6279-6288.
[2]ZhangH,WangY,LiJ.ResearchonimprovedBPneuralnetworkinrobotmotioncontrolsystem[J].EnergyProcedia,2011,13:10061-10068.
[3]LiH,GuM,HuangW.AdaptivetrainingstrategyofBPneuralnetworkinrobotcontrolsystem[C]//20122ndInternationalConferenceonConsumerElectronics,CommunicationsandNetworks(CECNet).IEEE,2012:361-364.
[4]TianY,YanQ,LiR.ModelingofaStewartplatformusingneuralnetwork[J].JournalofZhejiangUniversity-ScienceA,2009,10(4):562-568.