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1.
机器人标定技术研究   总被引:19,自引:1,他引:18  
刘振宇  陈英林  曲道奎  徐方 《机器人》2002,24(5):447-450
机器人标定是离线编程技术实用化的关键技术之一,测量手段是制约其发展的一个重 要因素. 本文提出了一种简单实用的测量方法.同时建立了具有完备性、比例性、连续性的 RH6 A型机器人的真实运动学模型.并根据测量结果,成功地辨识出了机器人的几何结构参 数,提高了机器人的绝对精度.  相似文献
2.
蚁群算法在系统辨识中的应用   总被引:18,自引:0,他引:18       下载免费PDF全文
汪镭  吴启迪 《自动化学报》2003,29(1):102-109
将传统用于离散空间问题求解的蚁群算法引入连续空间内的系统参数辨识问题求解, 定义了各智能单蚁的信息量分布函数和相应的系统辨识求解算法,并在线性系统参数辨识的实 例仿真中得到了很好的结果,显示了蚁群算法在连续空间优化问题中的应用前景.最后,对蚁群 算法在连续空间优化领域中的适用特征作了总结,并指出了今后进一步工作的方向.  相似文献
3.
基于MATLAB的最小二乘法参数辨识与仿真   总被引:18,自引:0,他引:18  
本文介绍了基于MATLAB/Simulink的使用最小二乘法进行参数辨识的设计与仿真方法.首先简述参数辨识的概念和最小二乘法的基本原理,然后介绍如何采用Simulink建立系统的仿真对象模型和运用MATLAB的M语言编写最小二乘递推算法,最后结合实例给出相应的仿真结果和分析.本文的仿真方法克服了传统编程语言仿真时繁杂、难度高、周期长的缺点.  相似文献
4.
二阶加滞后连续模型的直接辨识   总被引:17,自引:0,他引:17       下载免费PDF全文
1 引言本文提出了一种新的基于阶跃响应数据直接辨识二阶连续模型参数的算法 ,对文献 [1 ]中的算法进行了推广 ,适用于解决实际工业系统辨识问题 .2 直接法阶跃响应辩识考虑有滞后环节的过阻尼二阶对象G(s) =K(T1 s+ 1 ) (T2 s+ 1 ) e-θs. (1 )阶跃输入幅度为 α时 ,阶跃响应为y(t) =αK 1 -T1 T1 -T2 e- t-θT1+ T2T1 -T2 e- t-θT2 ,t≥θ. (2 )令 T1 =βT2 ,加入白噪声 ω(t) ,则y(t) =αK 1 -ββ -1 e- t-θβT2 + 1β -1 e- t-θT2 +ω(t) ,t≥θ. (3)由于 0≤t<θ时 ,y(t) =ω(t) ,从而∫τ0 y(t) dt=∫τθy(t) dt+ ∫θ…  相似文献
5.
一种基于T-S模型的快速自适应建模方法   总被引:16,自引:0,他引:16  
在分析Takagi-Sugeno模型的网格法(即ANFIS方法),聚类法和模糊树法的基础上,提出一种新的改进的建模方法,它划分的空间的个数与分布和采样数据的特征密切相关,具有自适应能力。应用国际标准例题进行仿真,说明了该方法的有效性。  相似文献
6.
基于模糊似然函数的模糊辨识方法   总被引:13,自引:0,他引:13  
曾凡锋  马润津 《控制与决策》1998,13(5):581-584,588
提出一种基于模糊似然函数的模糊辨识方法。该方法利用模糊似然函数对样本数据进行聚类,并使模糊模型的结构辨识和参数辨识能同时完成,从而实现模糊模型的在线辨识。仿真结果证明了该方法的有效性。  相似文献
7.
变结构预测控制   总被引:12,自引:0,他引:12  
郑尚德 《信息与控制》1993,22(6):347-352
在变结构滑模控制的基础上,引入参数辨识和状态预估,形成了一种新的控制技术-变结构预测控制,变结构预测控制增强了变结构没模控制的鲁棒性,使之对具有大滞后和变参数的对象也能进行有效的控制,有较强的自适应能力。一般自适应控制技术闭环参数不完全辨识问题,在变结构预测控制中获得了解决,这就使控制更为精确和有效。本文探讨和研究了变结构预测控制技术的实同及其控制特性,并由仿真和实验结果加以验证。  相似文献
8.
一类动态大系统的协调控制模型   总被引:12,自引:0,他引:12  
汤兵勇 《控制与决策》1995,10(2):104-108
讨论了一类离散动态大系统的协调控制问题,提出了相应的模型辨识方法及自适应协调控制算法。通过仿真实例,说明效果是良好的。  相似文献
9.
具有参数自适应的交互式多模型算法   总被引:11,自引:1,他引:10       下载免费PDF全文
动态多模型估计(SMME)广泛应用于结构和参数的不确定/变化的估计问题中,比如目标跟踪和故障诊断与隔离,然而由先验信息选定的滤波参数是模式切换与模式未切换情况下的折衷,针对SMME,本文通过在每个滤波循环开始处起始多个状态预测器实时辨识滤波参数,包括模式切换概率和基于模型的过程噪声方差,考虑到交互式多模型(IMM)是SMME中比较有效的方法,我们将上述的参数辨识与IMM相结合,提出了一种自适应IMM(AIMM),在跟踪一个机动目标的仿真中,AIMM表现出了比IMM更高的估计精度。  相似文献
10.
基于T—S模糊模型的辨识算法   总被引:10,自引:0,他引:10  
王守唐  高东杰 《控制与决策》2001,16(5):630-632,636
提出一种新的基于T-S模糊模型的辨识算法。该算法可分为2步,第1步是比较粗糙的辨识,按子空间的线性程度来划分输入空间,规则前件参数由于空间的中心和大小决定,规则后件线性参数由最小二乘法确定2步是模的精细调整,利用梯度下降法调节隶属函数和规则后件的线性参数,仿真实验说明了该算法的有效性。  相似文献
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