کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7127467 | 1461569 | 2015 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Modeling of pneumatic artificial muscle using a hybrid artificial neural network approach
ترجمه فارسی عنوان
مدل سازی عضلات مصنوعی پنوماتیک با استفاده از یک شبکه عصبی مصنوعی هیبرید
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
عضلات مصنوعی پنوماتیک، مدل سازی پویا، رویکرد ترکیبی شبکه های عصبی مصنوعی، الگوریتم ژنتیک،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
کنترل و سیستم های مهندسی
چکیده انگلیسی
Pneumatic Artificial Muscle (PAM) actuator has been widely used in medical and rehabilitation robots, owing to its high power-to-weight ratio and inherent safety characteristics. However, the PAM exhibits highly non-linear and time variant behavior, due to compressibility of air, use of elastic-viscous material as core tube and pantographic motion of the PAM outer sheath. It is difficult to obtain a precise model using analytical modeling methods. This paper proposes a new Artificial Neural Network (ANN) based modeling approach for modeling PAM actuator. To obtain higher precision ANN model, three different approaches, namely, Back Propagation (BP) algorithm, Genetic Algorithm (GA) approach and hybrid approach combing BP algorithm with Modified Genetic Algorithm (MGA) are developed to optimize ANN parameters. Results show that the ANN model using the GA approach outperforms the BP algorithm, and the hybrid approach shows the best performance among the three approaches.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Mechatronics - Volume 31, October 2015, Pages 124-131
Journal: Mechatronics - Volume 31, October 2015, Pages 124-131
نویسندگان
Chunsheng Song, Shengquan Xie, Zude Zhou, Yefa Hu,