摘要
本发明涉及一种基于物理融合神经网络的直线运动单元前馈控制方法、系统及介质,方法包括数据采集和预处理:采集直线运动单元在闭环运动控制系统中的输入输出时间序列数据,对采集数据进行归一化处理,以消除量纲影响;融合物理信息的神经网络设计,损失函数设计:包括数据驱动损失、神经网络耦合物理层惩罚项和神经网络正则化损失;前馈控制器设计,通过矩阵运算生成前馈控制量uff。本发明通过引入物理参数约束,提高控制器的泛化能力和动态响应性能。
技术关键词
直线运动单元
融合神经网络
前馈控制方法
前馈控制器
损失函数设计
运动控制系统
物理
动力学微分方程
前馈控制系统
数据
轨迹
网络结构
可读存储介质
正则化参数
覆盖系统
矩阵
闭环
序列
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物理
融合神经网络
实时仿真方法
数据
神经网络模型
金刚石车削
反馈控制器
伺服系统
轨迹
陷波滤波器
风力发电机故障
智能检测方法
支持向量机模型
检测风力发电机
融合神经网络
个性化健身系统
多模态
数据采集层
注意力机制
关节力矩
电力变压器
故障诊断方法
性能预测模型
故障诊断模型
融合神经网络