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针对遥控水下机器人(ROV)需要长时间稳定可靠工作的问题,提出递归模糊神经网络及可容错分配推力的控制方法.使用扩展函数链改进递归模糊神经网络控制器,提高了控制器对机器人非线性特性的识别和处理能力;基于反向梯度传播原理,由能量函数设计了该网络的学习算法,并根据微粒群优化确定学习率参数,从而保证整个网络的收敛性;在推力分配方面,针对开架式遥控水下机器人的两种推力器布置形式进行建模,将容错问题转化为对偶优化问题,建立能量函数实现故障条件下的推力优化分配.实验结果表明,所设计控制器不仅增强了遥控水下机器人对干扰的反应能力,并且提高了对机器人非线性特性的控制能力,减少了控制误差.当部分主推或侧推等推力器失效时,仍可以通过推力优化分配实现机器人在水平面上的准确位置控制,从而保证了遥控水下机器人长时间可靠工作. 相似文献
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前/后向空间平滑算法与修正MUSIC算法对相关信源DOA估计性能的比较 总被引:6,自引:0,他引:6
前/后向空间平滑技术(Forward/Backward Spatial Smoothing Technique)与修正MUSIC算法(MMUSIC)是两种估计相关信号DOA(Direction of Arrival)的有效方法.文中分别分析了它们去相关的基本原理及各自优缺点.仿真了它们的分辨性能随信噪比以及相关系数增加的情况. 相似文献
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