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上传时间： 2021-11-26
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神经网络建模、预报与控制.pdf神经网络建模、预报与控制.pdf
标签： 神经网络
上传时间： 2022-01-14
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标签： 神经网络
上传时间： 2022-02-09
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基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制摘 要：利用人工神经网络中的二级 BP网。模拟智能机器人的两控制参数(左 、右轮速)间的函数关系。实现避 障轨迹为圆弧或椭圆弧的轨迹控制 。并且通过调整椭圆长、短轴大小。能实现多个及多层障碍物的避障控制．该方法 的突出特点是方法简单、算法容易实现 。使机器人完成多个及多层避障动作时。不滞后于动态环境里其它机器人(障 碍物)位置的变化．在仿真实验中。取得了理想的效果． 关键词；BP神经网络I多个及多层避障控制I椭圆轨迹1 弓I言(Introduction) 在机器人中，避障轨迹的生成是一个重要的问 题．对于不确定的动态环境下的实时避障轨迹生成， 是较为困难的．有关这方面的研究，目前已有许多方 法．一些神经网络模型被设计出来，产生实时的轨迹 生成．文献113[23提供的神经网络模型产生的轨迹 生成仅能处理在静态环境下及假设空间中没有障碍 物的情况．[3]提供的神经网络模型，能为智能机器 人产生导航的避障轨迹，然而模型在计算上相当复 杂．文献[43提供了Hopfield神经网络模型，能在动 态环境下产生时实的避障轨迹生成，并在文献[5] 中，严格证明了因该方法生成的轨迹没有遭受局部 极小点逃离问题．并且文献[63用两个神经网络层叠 加起来，每层构造相似于[43中的网络结构．它是利 用第二层网络来发现下一个机器人位置的无监督模 型，然而它却加倍了计算量，尽管文献[4，6]提供的 方法能在动态环境下，产生时实避障轨迹，但都具有 较慢的运动速度，在快速变化的环境下不能恰当地 完成动作执行，因为机器人要比较好地完成避障动 作，必须不能滞后于障碍物动作变化
上传时间： 2022-02-12
上传用户：得之我幸78
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标签： 神经网络
上传时间： 2022-02-17
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上传时间： 2022-02-17
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标签： 神经网络
上传时间： 2022-03-14
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随着微电子技术和电力电子技术的发展，伺服运动控制系统已经从模拟控制发展到全数字控制，其性能不断提高，在工业机器人、数控机床等设备中获得了广泛应用.基于现场总线网络的伺服运动控制系统以其高可靠性、快速性和稳定性成为伺服运动控制系统的发展趋势。德国倍福公司提出的EtherCAT工业以太网技术在数据链路层采用了实时调度的软件核，并提供了过程数据传输的独立通道，提高了系统的实时性：该网络还具有灵活的拓扑结构，简单的系统配置，较低的构建成本等特点，适合应用于运动控制领域。目前，该网络受到了运动控制开发商的广泛关注。本文以海洋研究领域的造波机系统开发为背景，利用EtherCAT从站接口控制器ET1100和DSP芯片TMS320F28335开发了EtherCAT从站设备，构建了一主一从的EtherCAT网络结构实现了伺服系统精确的位置控制。论文首先对伺服运动控制系统的概念、特点进行了介绍，对其各个组成部分进行了详细分析，并结合实践经验给出了自己的观点，就目前广泛应用于网络运动控制中的两种总线网络进行了介绍。其次，详细分析了EtherCAT网络的原理、技术特点及主从站关键技术。结合本文的系统设计，介绍了1公司最新推出的用于1业控制的DSP片-TMS320F28335，分析了系统设计中用到的几个运动控制模块与通讯模块，并给出了相应寄存器配置。最后在对EtherCAT网络和DSP芯片TMS320F28335研究基础上，开发了EtherCAT从站设备，避免了造波机系统中脉冲+方向位置控制方式长线传输的缺点，给出了开发系统的总体框架及主从站实现的关键细节，并给出了相应的实验结论。本设计充分发挥了EtherCAT工业以太网络实时数据传输的功能和TMS320F28335 DSP芯片运动控制功能，实现了运动系统高精度的位置控制。
上传时间： 2022-06-01
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标签： Labview
上传时间： 2022-07-20
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该文主要研究的是感应电动机无速度传感器矢量控制变频调速及参数辨识.首先,利用坐标变换的方法推导出感应电动机在两相殂止和两相同步旋转坐标系中的数学模型,并对电机动态特性进行了仿真.用矢量控制理论和电压解耦的方法建立了转差型电压乔量解耦控制系统.利用神经网络的方法和模型参考自适应(MRAS)的方法实现转速辨识,仿真结果验证了辨识方法是可行的.利用系统固有了硬件资源(如PWM逆变器、微机控制系统)发出一定规则的脉冲实现电动机参数的静态测试,仿真结果表明它能为矢量控制系统提供较高精度的电机参数,具有一定的实际意义.为了实现电机转速高速响应的目标,用大规模数字信号处理器DSP产现系统控制,文中给出了控制思想.
上传时间： 2013-04-24
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