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1.
基于模糊神经网络的机器人自学习控制   总被引:5,自引:0,他引:5  
研究了一种模糊神经网络与传统PD控制相结合的机器人学习控制系统,该控制系统具有自学习、自适应、控制精度高等特点。  相似文献
2.
磁阻电机的模糊自学习控制   总被引:4,自引:0,他引:4  
磁阻电机由于其转矩是各相电流与转子位置的高度非线性函数,要获得高性能的控制必须借一个非线性的补偿表格以补偿以其非线性。本文给出了一种在转矩反馈的基础上,经由模糊自学习系统学习非线性转矩补偿的方法。该方法克服了以往离线制作补偿表费力且精度不高缺点。学习系统和算法被精心设计使学习收敛速度最快,仿真和实验证明此方法快速有效。  相似文献
3.
模糊逻辑控制在磨机负荷控制中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
唐耀庚 《电气传动》2002,32(5):31-33
由于磨机负荷与许多因素有关,负荷特性非线性,采用常规的PID控制难以取得满意的效果,因此设计了一种具有实时学习能力的模糊控制器。实验情况表明该控制器具有较好的适应能力和稳态性能,保证了磨机负荷状态稳定,获得了要求的产品粒度分布特性。  相似文献
4.
本文研究了多变量系统的自适应神经元网络智能控制,基于神经元无模型控制的特点[1],提出了一种非常简单的工程控制方法,这种方法通过粗略计算静态解耦矩阵,对多变量系统进行静态解耦,使用自适应神经元网络对解耦系统进行学习控制。仿真实验表明了这种新方法的有效性。  相似文献
5.
本文提出了一种新的自学习模糊控制算法。利用改进的pi-sigma神经网络,对模糊控制器的结论参数进行辨识,并不断修正隶属函数,实现了模糊规则的自动更新。这种方法被用于机器人解耦控制,取得了满意的仿真结果。  相似文献
6.
董玮  秦忆 《电气自动化》2005,27(1):6-7,10
提出了一种结合了零相位跟踪控制与预测自学习控制的零相位跟踪预测自学习复合控制方案,并将它在运动控制系统中进行了实验研究,结果表明,对于周期性的位置指令信号输入,这种控制系统能够从第一个指令周期开始就具有比较小的跟踪误差,而且误差还会周期性减小,具有比单独的零相位跟踪控制或者预测自学习控制更好的控制性能。  相似文献
7.
利用M CG S组态化编程技术,设计了基于RPOF IBU S现场总线的煤粉制备分布式控制系统,该系统综合了可编程控制器(PLC)、分散控制系统(DCS)、模糊控制和自学习控制算法的优势,使其在投产后操作简便,运行稳定可靠,提高了生产率和产品质量。同时对其他制备控制系统设计具有较强的现实指导意义。  相似文献
8.
介绍了迭代自学习控制的原理,将其用于FACTS为暂态稳定控制;比较了固定串补、PI控制和迭代自学习控制的可控串补对系统暂态稳定的影响;指出迭代自学习控制具有一系列常规控制算法所没有的优点,是值得进一步深入的控制方法。  相似文献
9.
从提高系统的跟踪精度出发,在研究了常用的几种控制方案的基础上,提出了智能集成运动控制系统,并在运动控制系统中进行了应用。实验结果表明,采用智能集成化的方法,系统可以自动辨识被控对象参数并选择控制方案、调整控制器参数以达到控制要求。  相似文献
10.
提出一种利用控制性能标准(control performance standard,CPS)的统计信息进行自动学习,从而为调度端自动发电控制(automatic generation control,AGC)的比例积分控制参数进行自动调整的自适应控制策略。CPS标准的提出一方面是为提高区域电网对整个电网频率的支援作用,另一方面其统计特性放宽对区域控制偏差控制的要求。该自适应控制策略充分利用CPS的统计特性,对电网结构、参数和运行方式具有良好的适应性,其自学习机制简单实用,易于在现有大多数电网调度AGC系统上实现。以广东电网为对象的实例研究显示,该AGC自适应控制可在保证CPS考核合格率的同时有效减轻发电厂的调节压力。  相似文献
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