基于ITCN的并行多尺度特征融合刀具磨损预测

针对工业机器人的柔性关节表现的复杂迟滞特性问题,提出了一种基于改进的iTransformer(inverted transformer)模型的非线性迟滞建模方法,用于描述柔性关节的输出力矩与扭转角之间的复杂迟滞特性。采用具有输入反转嵌入层的iTransformer模型,体现时间前后信号关联性,其自注意力机制,描述了迟滞的记忆特性。为了提高迟滞模型的精度,从结构及输入前端信息两个方面对iTransformer模型进行改进:在结构上,将LSTM网络与iTransformer模型并联,以增强迟滞模型的动态特性;在输入端,设计了一个自相关模块。将输入扭转角向量进行哈达玛积运算,构成新输入向量,并与所设计类迟滞算子结合,设计一个iTransformer模型前端的自相关模块,充分体现了输入信号的关联性。与iTransformer、LSTM及PI迟滞模型相比较,实验结果表明,所提出迟滞模型,对工业机器人的复杂迟滞特性的描述,具有更高的精度和泛化能力。

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本文档关键词:刀具,磨损,并行,尺度,融合