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机器人计算力矩不确定性的神经网络补偿控制 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种由计算力矩控制器和神经网络补偿控制器相结合的控制方案,探讨了用神经网络补偿机器人计算力矩不确定性的方法,推导了网络权值的自适应调整律,并证明了系统的稳定性和误差的收敛性.该方案结构简单、鲁棒性强,且神经网络补偿器有较好的适应性,无须事先知道机器人动力学参数和结构的精确值.对机器人轨迹跟踪的仿真结果表明,所提方案具有很好的鲁棒性和抗干扰能力. 相似文献
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多级降压收集极被广泛地应用于空间行波管的设计中,本文介绍了一种四级降压收集极的设计和模拟方法。通过对某一空间行波管互作用后的废电子注信息进行分析,得到电子注在收集极的入口条件,并且根据电子注入口条件确定各电极的电位,用行波管模拟软件模拟废电子注在收集极内的发射情况,计算出收集极的效率,通过分析电子注粒子运行轨迹和能量分布,优化收集极边界条件和各电极电位设置,提高收集极效率,降低电子回流率。结果表明:利用此方法计算得到的收集极效率达到80%以上,该模拟分析方法对行波管收集极的研究设计具有参考价值。 相似文献
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