忆阻迟滞模型与神经网络并联的谐波减速器混合迟滞建模研究

党选举; 魏芳

doi:10.16578/j.issn.1004.2539.2022.03.002

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忆阻迟滞模型与神经网络并联的谐波减速器混合迟滞建模研究

理论研究 | 更新时间：2022-09-24

- 忆阻迟滞模型与神经网络并联的谐波减速器混合迟滞建模研究
- Research on Hybrid Hysteresis Modeling of Harmonic Reducer based on Parallel with Memristor Hysteresis Model and Neural Network
- 机械传动 2022年46卷第3期页码：10-15
- 作者机构：
  
  1.桂林电子科技大学电子工程与自动化学院，广西桂林 541004
- 作者简介：
  
  党选举（1965— ），男，陕西武功人，教授，博导；主要研究方向为非线性系统建模与控制。
  魏芳（1996— ），女，河南商丘人，硕士研究生；主要研究方向为非线性系统建模与控制。
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金(61863008;61863007);广西自然科学基金(2016GXNSFDA380001)
- DOI：10.16578/j.issn.1004.2539.2022.03.002
  中图分类号：
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党选举,魏芳.忆阻迟滞模型与神经网络并联的谐波减速器混合迟滞建模研究[J].机械传动,2022,46(03):10-15.

Dang Xuanju,Wei Fang.Research on Hybrid Hysteresis Modeling of Harmonic Reducer based on Parallel with Memristor Hysteresis Model and Neural Network[J].Journal of Mechanical Transmission,2022,46(03):10-15.
党选举,魏芳.忆阻迟滞模型与神经网络并联的谐波减速器混合迟滞建模研究[J].机械传动,2022,46(03):10-15. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2022.03.002.

Dang Xuanju,Wei Fang.Research on Hybrid Hysteresis Modeling of Harmonic Reducer based on Parallel with Memristor Hysteresis Model and Neural Network[J].Journal of Mechanical Transmission,2022,46(03):10-15. DOI： 10.16578/j.issn.1004.2539.2022.03.002.

摘要

针对谐波减速器随负载变化所表现出的负载转矩与扭转角之间的迟滞特性，导致谐波减速器转换精度下降的问题，构建了忆阻迟滞模型与RBF神经网络并联的谐波减速器混合迟滞模型。将忆阻器模型改进成忆阻迟滞模型，用于描述谐波减速器迟滞输出的基本变化规律；借助具有非线性拟合能力的RBF神经网络对谐波减速器迟滞模型与忆阻迟滞模型之间的差值进行补偿。实验数据验证结果表明，与忆阻迟滞模型相比，所构建的混合迟滞模型能有效描述谐波减速器迟滞的突变和非光滑特性，模型验证均方误差为0.06。

Abstract

Aiming at hysteresis changing with the load between the load torque and torsion angle of the harmonic reducer and a reduction of the conversion accuracy of the harmonic reducer resulting from this，a harmonic reducer with a memristor hysteresis model and an RBF neural network in parallel hybrid hysteresis model is proposed. The memristor model is improved to obtain a memristor hysteresis model，which is used to describe the basic change law of the hysteresis output of the harmonic reducer. The difference between the hysteresis model of the harmonic reducer and the memristor hysteresis model is compensated by the RBF neural network with nonlinear fitting ability. Experimental data verification results show that，compared with the memristor hysteresis model，the constructed hybrid hysteresis model can effectively describe the abrupt and non-smooth characteristics of the hysteresis of the harmonic reducer. The model validation mean square error is 0.06.

关键词

谐波减速器迟滞特性忆阻迟滞模型神经网络混合模型并联结构

Keywords

Harmonic reducerHysteresis characteristicMemristor hysteresis modelNeural NetworksHybrid modelParallel structure

references

向珍琳，李霆，杨林，等.谐波减速器研究现状及问题研究［J］.机械传动，2020，44（7）：151-162.

XIANG Zhenlin，LI Ting，YANG Lin，et al.Study on status and problem research of harmonic gear drive［J］.Journal of Mechanical Transmission，2020，44（7）：151-162.

武毅男，方勇纯.基于Preisach模型的深度学习网络迟滞建模［J］.控制理论与应用，2018，35（6）：723-731.

WU Yi'nan，FANG Yongchun.Hysteresis modeling with deep learning network based on Preisach model［J］.Control Theory & Applications，2018，35（6）：723-731.

KIM S Y，LEE C H.Description of asymmetric hysteretic behavior based on the Bouc-Wen model and piecewise linear strength-degradation functions［J］.Engineering Structures，2019，181：181-191.

SONG B，SUN Z Y，XI N，et al.Polynomial prandtl-ishlinskii hysteresis modeling for nanorobot motion control［C］//Proceedings of the 2016 IEEE 16th International Conference on Nanotechnology（IEEE-NANO），August 22-25，2016，Sendai，Japan.New York：IEEE，2016：291-292.

李武超，梅杰，陈鹏，等.谐波传动系统齿廓优化设计与侧隙控制补偿［J］.武汉科技大学学报，2021，44（1）：51-59.

LI Wuchao，MEI Jie，CHEN Peng，et al.Optimization design of tooth profile of harmonic drive system and backlash control compensation［J］.Journal of Wuhan University of Science and Technology，2021，44（1）：51-59.

张金洋，张建国，彭文胜，等.基于PCE的谐波减速器动态精度不确定性分析［J］.北京航空航天大学学报，2018，44（5）：1056-1065.

ZHANG Jinyang，ZHANG Jianguo，PENG Wensheng，et al.Dynamic accuracy uncertainty analysis of harmonic reducer based on PCE［J］.Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics，2018，44（5）：1056-1065.

LIAO H B，FAN S X，FAN D P.Friction compensation of harmonic gear based on location relationship［J］.Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers，Part I：Journal of Systems and Control Engineering，2016，230（8）：695-705.

HAN B C，MA J J，LI H T.Research on nonlinear friction compensation of harmonic drive in gimbal servo-system of DGCMG［J］.International Journal of Control，Automation and Systems，2016，14（3）：779-786.

TANG T，JIA H，LI J Y，et al.Modeling of transmission compliance and hysteresis considering degradation in a harmonic drive［J］.Applied Sciences，2021，11（2）：665-665.

JIA H，LI J Y，XIANG G，et al.Modeling and analysis of pure kinematic error in harmonic drive［J］.Mechanism and Machine Theory，2021，155：104122.

向林波.记忆器件等效电路模型及电学特性研究［D］.湘潭：湘潭大学，2017：6-16.

XIANG Linbo.Equivalent circuit model of mem-elements and its electrical characteristics［D］.Xiangtan：Xiangtan University，2017：6-16.

臧新风，沈谅平，王浩，等.基于阈值电压的忆阻器模型研究［J］.信息通信，2018（9）：26-29.

ZANG Xinfeng，SHEN Liangping，WANG Hao，et al.Study of memristor model based on threshold voltage［J］.Information & Communication，2018（9）：26-29.

王晓媛，俞军，王光义.忆阻器、忆容器和忆感器的Simulink建模及其特性分析［J］.物理学报，2018，67（9）：232-244.

WANG Xiaoyuan，YU Jun，WANG Guangyi.Simulink modeling of memristor，memcapacitor，meminductor and their characteristics analysis［J］.Acta Physica Sinica，2018，67（9）：232-244.

党选举，王凯利，姜辉，等.SDH模型与神经网络串联的谐波减速器混合迟滞建模研究［J］.机械传动，2019，43（8）：1-5.

DANG Xuanju，WANG Kaili，JIANG Hui，et al.Research of hybrid hysteresis modeling of harmonic reducer based on SDH model and neural network in series［J］.Journal of Mechanical Transmission，2019，43（8）：1-5.

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