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A Grey-Box Distributed Parameter Modeling Approach for a Flexible Manipulator with Nonlinear Dynamics

机译：具有非线性动力学的柔性机械臂的灰色盒分布参数建模方法

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The flexible manipulator is a spatially distributed mechanical system. An accurate model of the flexible manipulator is essential for the positioning control of the end effector. In this study, a greybox distributed parameter modeling approach is proposed for the flexible manipulator with unknown nonlinear dynamics. First, a nominal Euler-Bernoulli beam model is derived to describe the linear dynamics. To compensate unknown nonlinear dynamics, a nonlinear term is added in the nominal model.The Galerkin method is used to reduce the infinite-dimensional partial differential equation (PDE) model into a finite-dimensional ordinary differential equation (ODE) model. A neural network is designed to estimate the unknown nonlinearities from the input-output data. The effectiveness of the proposed greybox distributed parameter modeling approach is verified by the simulations on a flexible manipulator.
机译：柔性机械手是空间分布的机械系统。柔性机械手的精确模型对于末端执行器的定位控制至关重要。在这项研究中，针对未知非线性动力学的柔性机械手，提出了一种灰盒分布参数建模方法。首先，推导标称的Euler-Bernoulli光束模型来描述线性动力学。为了补偿未知的非线性动力学，在标称模型中添加了非线性项.Galerkin方法用于将无限维偏微分方程（PDE）模型简化为有限维常微分方程（ODE）模型。设计了一个神经网络，以从输入输出数据估计未知的非线性。所提出的灰箱分布式参数建模方法的有效性通过在柔性操纵器上的仿真得到了验证。

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