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基于Koopman算子的软体机器人数据驱动建模方法研究
文献摘要：
针对软体机器人的精确建模问题,采用了一种基于Koopman算子的数据驱动建模方法,应用于提升的无限维状态空间中来全局线性化高度非线性动态系统.该方法通过一种称为扩展动态模式分解(EDMD)的算法来近似无限维线性Koopman算子,并建立了软体机器人非线性动力学系统的线性和非线性模型.结果表明,建立的两种Koopman模型的精度都优于现有的状态空间模型,Koopman非线性模型的建模和预测精度最高.
文献关键词：
软体机器人;Koopman算子;数据驱动建模;非线性系统
中图分类号：
作者姓名：
彭柯瑞;陈天翼;唐梓轩;李东蒲;刘兆冰
作者机构：
武汉理工大学机电工程学院,武汉430070
文献出处：
引用格式：
[1]彭柯瑞;陈天翼;唐梓轩;李东蒲;刘兆冰-.基于Koopman算子的软体机器人数据驱动建模方法研究)[J].武汉理工大学学报,2022(11):73-78
A类：
EDMD
B类：
Koopman,软体机器人,数据驱动建模,精确建模,线性化,高度非线性,非线性动态,动态系统,动态模式分解,非线性动力学系统,非线性模型,状态空间模型,非线性系统
AB值：
0.237299
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