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  1. 神经网络自适应PID控制器的研究与仿真

  2. 本文主要讨论的是神经网络自适应PID控制器的研究与仿真,用神经网络实现PID控制,充分利用PID控制与神经网络的优点,从而构成了自适应PID控制器,对单神经元自适应PID控制器和基于BP神经网络整定的PID控制器进行了仿真研究。
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-02-01
    • 文件大小:4mb
    • 提供者:dukejh002
  1. 车辆半主动悬架神经网络自适应控制的研究

  2. 详细介绍了车辆半主动悬架及其神经网络自适应控制的设计及应用.
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-03-14
    • 文件大小:4mb
    • 提供者:wuyuanwuhui611
  1. 神经网络和模糊控制等方面资料

  2. 神经网络自适应算法,神经网络控制器 模糊网络学习 遗传等算法
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-06-04
    • 文件大小:919kb
    • 提供者:little_huaduo
  1. 基于神经网络的模型参考自适应控制

  2. 基于神经网络的模型参考自适应控制
  3. 所属分类:软件测试

    • 发布日期:2011-12-27
    • 文件大小:200kb
    • 提供者:luantiantian
  1. 结合神经网络的非线性自适应控制

  2. 国外的一篇论文 主要讲神经网络自适应控制这一块
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-03-06
    • 文件大小:362kb
    • 提供者:shuisidemao
  1. 机器人控制系统的设计与MATLAB仿真-

  2. 先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑膜控制、自适应鲁棒控制、系统辨识和路径规划MATLAB仿真程序
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-04-13
    • 文件大小:841kb
    • 提供者:bbsj2006
  1. 基于小波神经网络辨识器的模糊神经自适应控制在VAV空调系统中的应用

  2. 基于小波神经网络辨识器的模糊神经自适应控制在VAV空调系统中的应用
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2008-12-29
    • 文件大小:241kb
    • 提供者:number1982
  1. 模糊神经网络

  2. 运用广义模糊神经网络理论采用MATLABL编程,实现了自适应控制
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-05-27
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:suifengcuidi
  1. RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真示例程序

  2. 关于RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真这一书中所有的MATLAB的程序,真实可用。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2018-10-24
    • 文件大小:273kb
    • 提供者:xuan_xx
  1. 液压支架自适应控制系统设计

  2. 针对液压支架电液控制系统存在静态软件和动态应用环境之间的矛盾问题,设计了一种液压支架电液控制系统自适应软件。介绍了BP神经网络模型以及自适应控制技术,和液压支架电液控制系统自适应软件工作原理,分析了影响液压支架自动控制的主要因素,提出了液压支架自动控制软件自适应模型,构建了液压支架电液控制系统基于BP神经网络软件自适应模型,介绍了模型训练集样本收集、模型训练相关流程及内容。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-18
    • 文件大小:560kb
    • 提供者:weixin_38724229
  1. 电液伺服系统神经网络自适应逆控制

  2. 电液伺服系统神经网络自适应逆控制,姚建均,富威,针对电液伺服系统,以自适应逆控制理论为基础,结合神经网络,设计了神经网络自适应逆控制器。三状态校*用于拓展系统频宽和保
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-03-04
    • 文件大小:362kb
    • 提供者:weixin_38559646
  1. 单示范刀记忆截割BP神经网络自适应PID控制策略

  2. 为解决井下工作人员工作强度大和降低安全隐患,针对采煤机调高系统的非线性、滞后性及载荷时变的特点,根据采煤机滚筒调高系统原理,建立了采煤机单向示范刀记忆截割的数学模型,提出了BP神经网络自适应采煤机单向记忆截割控制策略,设计了采煤机BP神经网络自适应PID控制器。通过获取采煤机的姿态、位置和工作信息,结合了单向记忆截割数学原理,对采煤机记忆截割轨迹进行模拟仿真。结果表明:BP神经网络PID能够稳定、准确地跟踪示范刀顶板截割曲线,且跟踪吻合度好,满足工程实际要求。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-03
    • 文件大小:318kb
    • 提供者:weixin_38690407
  1. 某电液伺服系统的神经网络自抗扰控制

  2. 针对某电液伺服系统存在非线性及时变性,难以对其进行精确控制的问题,提出了神经网络自抗扰控制方案。该方案利用神经网络所具有的可以实现任意复杂映射关系的能力,将非线性误差反馈控制规律中的比例系数与微分增益作为单神经元自适应控制器的权系数,通过单神经元的自学习功能进行在线调节;同时利用RBF神经网络作为辨识器,以辨识被控对象的梯度信息。通过MATLAB计算机仿真结果证明,该控制方案使系统具有响应速度快、稳态精度高、鲁棒性强等优点,并能够有效的抑制外界扰动。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-01
    • 文件大小:716kb
    • 提供者:weixin_38673694
  1. rbf神经网络自适应控制MATLAB仿真的单独代码.rar

  2. 该文件是刘金坤老师的rbf神经网络自适应控制MATLAB仿真的代码,书中也有代码但是仿真起来不方便,我特意找到了源代码文件这里提供给大家有兴趣的可以下载看看。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2020-07-20
    • 文件大小:280kb
    • 提供者:qq_44253547
  1. 神经网络自适应滑模控制的不确定机器人轨迹跟踪控制

  2. 提出一种针对机器人跟踪控制的神经网络自适应滑模控制策略。该控制方案将神经网络的非线性映射能力与滑模变结构和自适应控制相结合。对于机器人中不确定项,通过RBF网络分别进行自适应补偿,并通过滑模变结构控制器和自适应控制器消除逼近误差。同时基于Lyapunov理论保证机器手轨迹跟踪误差渐进收敛于零。仿真结果表明了该方法的优越性和有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-18
    • 文件大小:320kb
    • 提供者:weixin_38659622
  1. 工业电子中的冗余度TT-VGT机器人的神经网络自适应控制

  2. 冗余度TT-VGT机器人的神经网络自适应控制 摘要:提出了采用神经网络进行模型参考自适应控制(MRAC)的方案,建立了自适应控制的状态模型,并推导出相应的自适应算法;最后对冗余度TT-VGT机器人自适应控制进行了仿真。     关键词:冗余度 TT-VGT机器人 神经网络 模型参考自适应控制 TT-VGT(Tetrahedron-Tetrahedron-Variable Geometry Truss)机器人是由多个四面体组成的变几何桁架机器人,图1所示为由N个四面体单元组成的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-13
    • 文件大小:74kb
    • 提供者:weixin_38695159
  1. 具有干扰抑制的神经网络自适应评论家控制。

  2. 具有干扰抑制的神经网络自适应评论家控制。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:305kb
    • 提供者:weixin_38733787
  1. 任意切换下切换非线性纯反馈系统的神经网络自适应跟踪控制

  2. 任意切换下切换非线性纯反馈系统的神经网络自适应跟踪控制
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:564kb
    • 提供者:weixin_38631978
  1. 基于迟滞算子的非平滑三明治系统自适应控制

  2. 针对一类具有非平滑的迟滞三明治系统,提出一种基于神经网络的自适应控制方法.首先利用神经网络做出了前端动态模块的逆系统实现前端动态模块的近似补偿,这样将迟滞三明治系统转化成一般的迟滞非线性系统.然后提出一个迟滞算子将迟滞的多映射转化成一一映射,基于这个迟滞算子设计了神经网络自适应控制器,通过Lyapunov方法证明了系统的稳定性并推导出神经网络的权值自适应调整律和控制律.最后通过仿真验证了该方案的有效性.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-05
    • 文件大小:735kb
    • 提供者:weixin_38717579
  1. 任意切换切换非线性纯反馈系统的神经网络自适应跟踪控制

  2. 任意切换切换非线性纯反馈系统的神经网络自适应跟踪控制
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-04
    • 文件大小:564kb
    • 提供者:weixin_38570519
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