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辨識(shí)
辨識(shí) 文章 進(jìn)入辨識(shí)技術(shù)社區(qū)
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型辨識(shí)的機(jī)器人迭代學(xué)習(xí)控制方法研究

- 引言焊接機(jī)械手的軌跡跟蹤是焊接機(jī)器人控制的難點(diǎn)。機(jī)械手是一個(gè)典型的非線性動(dòng)力系統(tǒng),具有大慣性和大延遲。目前對(duì)機(jī)械手的控制,主要采用傳統(tǒng)PID控制。由于系統(tǒng)復(fù)雜性較高,設(shè)計(jì)人員為建立系統(tǒng)模型做出各種假設(shè)和簡(jiǎn)
- 關(guān)鍵字: 學(xué)習(xí) 控制 方法研究 機(jī)器人 辨識(shí) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型 基于
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)和PLC控制的郵件分揀系統(tǒng)

- 摘要:采用了具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率和附加動(dòng)量因子的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了郵政編碼模式識(shí)別的方法;并將辨識(shí)后的結(jié)果送入到PLC控制器中,通過(guò)PLC實(shí)現(xiàn)對(duì)郵件的自動(dòng)分揀。上機(jī)實(shí)驗(yàn)運(yùn)行表明效果良好。
關(guān)鍵詞:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);模式 - 關(guān)鍵字: 郵件 分揀 系統(tǒng) 控制 PLC 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 辨識(shí) 基于
多變量系統(tǒng)辨識(shí)及其PID解耦控制的研究

- 現(xiàn)代工業(yè)過(guò)程中面臨越來(lái)越多的結(jié)構(gòu)復(fù)雜的多變量系統(tǒng),傳統(tǒng)的單變量PID控制方法已無(wú)法滿足要求,為了解決多變量系統(tǒng)的控制問(wèn)題,以兩輸入兩輸出系統(tǒng)為例,提出一種基于階躍響應(yīng)的多變量頻域模型辨識(shí)方法,并將此種方法與對(duì)角矩陣解耦控制方法相結(jié)合應(yīng)用于多變量PID控制系統(tǒng)中。最后對(duì)滯后環(huán)節(jié)近似部分和對(duì)角矩陣解耦方法進(jìn)行仿真驗(yàn)證。結(jié)果表明該方法能夠更好的控制系統(tǒng)變量,誤差減小50%以上。
- 關(guān)鍵字: 解耦 控制 研究 PID 及其 系統(tǒng) 辨識(shí) 變量
基于混沌蟻群的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)速度辨識(shí)器研究

- 本文將混沌引入到蟻群算法(Ant Colony Optimization,ACO)當(dāng)中,以形成混沌蟻群算法(Chaos Ant Colony Optimization,CACO),從而提高了對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化效率和精度,解決了上述問(wèn)題;同時(shí),也在對(duì)異步電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制(DTC)轉(zhuǎn)速辨識(shí)的仿真試驗(yàn)中,實(shí)現(xiàn)了對(duì)電機(jī)轉(zhuǎn)速的準(zhǔn)確辨識(shí)。
- 關(guān)鍵字: 辨識(shí) 研究 速度 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 混沌 蟻群 基于
辨識(shí)介紹
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