【摘 要】
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为解决机器鱼动力学建模中瞬变的强非线性流动控制等难点问题,建立基于广义回归神经网络（General Regression Neural Network,GRNN）的机器鱼直游稳态速度模型。以三关节仿生机
【机 构】
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华东交通大学电气与电子学院,北京大学工学院
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为解决机器鱼动力学建模中瞬变的强非线性流动控制等难点问题,建立基于广义回归神经网络（General Regression Neural Network,GRNN）的机器鱼直游稳态速度模型。以三关节仿生机器鱼为研究对象,利用神经网络的非线性逼近能力,使用GRNN辨识机器鱼游速与其运动参数之间的强非线性关系,建立了电机控制参数与仿生机器鱼直游稳态速度之间关系的模型,并通过实验进行了预测值与实际值之间的误差分析。实验结果证明,采用GRNN神经网络辨识技术建立仿科机器鱼直游速度模型是完全可行的。
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