Bidirectional dynamic neural networks with physical analyzability

物理系统 计算机科学 人工神经网络 弹道 系统动力学 系统标识 鉴定(生物学) 人工智能 深度学习 机器人 惯性 算法 控制理论(社会学) 控制(管理) 物理 数据建模 经典力学 生物 数据库 量子力学 植物 天文
作者
Changjun Li,Fei Zhao,Xuguang Lan,Zhiqiang Tian,Tao Tao,Xuesong Mei
出处
期刊:Nonlinear Dynamics [Springer Science+Business Media]
卷期号:111 (17): 16309-16324
标识
DOI:10.1007/s11071-023-08672-8
摘要

The rapid growth in research exploiting deep learning to predict mechanical systems has revealed a new route for system identification; however, the analytic model as a white box has not been replaced in applications because of its open physical information. In contrast, the models generated by end-to-end learning usually lack the ability of physical analysis, which makes them inapplicable in many situations. Consequently, high-accuracy modeling with physical analyzability becomes a necessity. In this paper, we introduce bidirectional dynamic neural networks, a deep learning framework that can infer the dynamics of physical systems from control signals and observed state trajectories. Based on forward dynamics, we train the neural ordinary differential equations in a trajectory backtracking algorithm. With the trained model, the inverse dynamics can be calculated and based on $$\textit{Lagrangian}$$ $$\textit{Mechanics}$$ , the physical parameters of the mechanical system can be estimated, including inertia, Coriolis and centrifugal forces, and gravity. As a result, the model can seamlessly incorporate prior knowledge, learn unknown dynamics without human intervention, and provide information as transparent as analytic models. We demonstrate our method on simulated 2-axis and 6-axis robots to evaluate model accuracy, including physical parameters and verified its applicability on real 7-axis robots. The experimental results show that this method is superior to the existing methods. This framework provides a new idea for system identification by providing interpretable, physically consistent models for physical systems.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
3秒前
杨一完成签到 ,获得积分10
6秒前
猫猫头完成签到 ,获得积分10
7秒前
9秒前
12秒前
忒寒碜完成签到,获得积分10
19秒前
23秒前
XU博士完成签到,获得积分10
25秒前
哭泣青烟完成签到 ,获得积分10
26秒前
roundtree完成签到 ,获得积分0
30秒前
等待谷南完成签到,获得积分10
33秒前
Alan完成签到 ,获得积分10
36秒前
xdc完成签到,获得积分10
38秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
39秒前
依依完成签到 ,获得积分0
48秒前
MISSIW完成签到,获得积分10
49秒前
HHHAN发布了新的文献求助10
52秒前
胡胡完成签到 ,获得积分10
53秒前
火星上小土豆完成签到 ,获得积分10
1分钟前
杰尼龟的鱼完成签到 ,获得积分10
1分钟前
安然完成签到 ,获得积分10
1分钟前
张希伦完成签到 ,获得积分10
1分钟前
任性翠安完成签到 ,获得积分10
1分钟前
dong完成签到 ,获得积分10
1分钟前
神说完成签到,获得积分0
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
Aimee完成签到 ,获得积分10
1分钟前
徐彬荣完成签到,获得积分10
1分钟前
研友_8yN60L完成签到,获得积分10
1分钟前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
光亮的自行车完成签到 ,获得积分10
1分钟前
李东东完成签到 ,获得积分10
1分钟前
王多肉完成签到,获得积分10
1分钟前
Iiiilr完成签到 ,获得积分10
1分钟前
杨幂完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
hellokitty完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
小四发布了新的文献求助10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038039
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575756
关于积分的说明 11373782
捐赠科研通 3305574
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819239
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022