摘要
本发明提供基于伺服驱动的蜗轮蜗杆啮合中心距动态自动分析方法,涉及分析技术领域,包括采集蜗轮蜗杆传动系统状态参数;利用神经网络自适应滤波器处理并校正中心距数据;建立动力学模型计算最优中心距值并获取偏差序列;采用注意力机制增强的双向门控循环神经网络预测变化趋势;输出补偿指令驱动伺服电机执行调节。本发明实现了蜗轮蜗杆啮合中心距的实时精确测量和智能动态补偿,提高了传动系统的精度和稳定性。
技术关键词
蜗轮蜗杆传动系统
脉冲神经网络模型
门控循环神经网络
动力学响应特征
温度补偿系数
非线性映射关系
自动分析方法
指数衰减函数
动态
耦合动力学
在线迁移学习
多层次特征
注意力
数据
策略
迁移学习模型
多尺度
校正
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门控循环神经网络
脉冲神经网络模型
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脉冲神经网络模型
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参数
省煤器
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门控循环神经网络
集合经验模态分解
终点