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针对一般的具有时变且界未知的非线性不确定性的单输入多输出非线性系统,提出一种自适应滑模跟踪控制器的框架.在该框架内,系统的时变且界未知的非线性不确定性可以通过函数逼近技术(FAT)表示成为一组正交基函数序列的组合,并通过滑模控制技术和直接Lyapunov方法获得基函数系数的更新律以及对不确定性逼近误差的在线自适应补偿,从而得到自适应的滑模控制律.所提出的基于函数逼近技术的自适应滑模跟踪控制策略在直流电机跟踪控制系统实验装置上进行了实际控制实验,并进行了性能的对比与分析. 相似文献
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绘制任意图形的两自由度机器人软件系统 总被引:2,自引:0,他引:2
在两自由度机器人原有软件系统的基础上,开发出了独立的绘图面板的服务程序。利用标准化的Windows操作系统环境。以动态链接库的方式提供独立的、可方便扩展的人机交互界面以及便捷的操作功能,不仅使原来仅能作简单示教的功能扩展成可以绘制具有复杂数学关系式的二维图形,而且使操作者通过鼠标操作就可以便捷完成任意的手画图形曲线的绘制。所开发的软件操作系统具有良好的可扩展性和通用性,利用同样的思想,还可以进一步为控制系统添加网络和视觉功能。 相似文献
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多变量自适应PID型神经网络控制器及其设计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种PID型神经网络控制器(PID-like Neural Network Controller,PIDNNC)及其设计方法.基于PID的简单结构和良好性能优势以及神经网络的自调节和自适应的特长,创建一种具有PID结构的多变量自适应的PID型神经网络控制器.该网络控制器的隐含层由带有输出反馈和激活反馈的混合局部连接递归网络组成.通过定义误差函数作为设计目标,采用弹性BP算法,并用变化率以及弹性BP算法中的符号法来处理某些求导关系,获得适于实时在线调整网络权值的修正公式.根据李亚普诺夫稳定性定理推导出确保控制系统稳定的学习速率的取值范围.最后通过实例进一步说明所提出网络控制器的优越性. 相似文献
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针对无序、采样不均匀以及存在相互遮挡的工件点云分割效果不佳的问题,提出一种多尺度自适应通道维度注意力点云分割网络(PointECA)。该算法中的多尺度特征提取模块能够较好地融合不同尺度的局部邻域特征,得到较为丰富的全局特征信息;自适应性通道注意力模块能够对不同尺度局部特征的通道维度交互学习,实现较好的语义分割效果。此外,制作了用于语义分割实验的Workpieces数据集。大量实验数据表明:PointECA在无序且有相互遮挡场景下,对工件部件分割的平均交并比达到了95.42%,能够为无序工件的快速分拣提供较好的条件。 相似文献
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针对采用传统加速旋转不变性特征提取算法对图像进行特征提取时存在的特征点分布不均匀、冗余特征较多的问题,提出了一种ORB特征四叉树均匀化处理算法。该算法通过构建高斯图像金字塔,对每层图像进行八叉树网格划分,进而进行FAST角点检测;对较难提取的网格进行降阈值再检测,实现FAST角点自适应提取。根据角点进行四叉树划分,设计迭代算法计算节点;然后根据关键点的响应度,筛选出每个节点中最佳的关键点,从而大幅度降低冗余角点数。试验验证了所提算法得到的图像特征分布更均匀,且冗余特征明显减少,具有比传统算法更优越的性能。该算法可以用于不同研究领域,如视觉SLAM、三维重建、遥感超分辨率图像配准等对配准精度以及实时性要求较高的场合。 相似文献
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多窄路口的复杂环境路径规划中,快速扩展随机树(rapidly exploring random Trees,RRT)存在重复搜索和难以通过等缺点。提出改进的双向快速随机扩展树(bi-directional RRT,bi-RRT)的路径规划算法,在多路口来设置人工虚拟目标点,首先根据其连通域采用Dijsktra算法求出一组最短路径的虚拟目标点,再根据虚拟目标点构建采样区域,结合小车的非完整积分约束、环境约束和上述构建的采样区域,利用bi-RRT搜索可行路径。该算法解决了机器人在狭窄路口重复搜索的问题并提高全局搜索效率。通过仿真实验验证该算法的高效性、实时性和正确性。 相似文献
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本文结合机械领域的虚拟样机软件-ADAMS和当前使用最为广泛的数值计算软件-MATLAB,创建了一类典型的非线性自然不稳定系统-三级倒立摆的联合仿真平台。在此基础上,通过联合仿真研究被控对象在各种初始条件和参数条件下的运动控制问题,得到了非线性控制对象运动控制研究中的一系列结论。本文也为非线性系统的控制问题研究及控制理论验证提供了一种有效的途径。 相似文献
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对线性二次调节器LQR算法中Q和R矩阵的参数与控制系统反馈矩阵Ⅸ之间的关系进行了实验研究,并将所获得的最佳反馈矩阵作为所设计的神经网络控制器的权值初始值。该神经网络控制器是带有局部递归神经网络并具有PID结构的控制器,因而设计简单,尤其适合用于多变量非线性时变系统。通过对一级和二级直线倒立摆系统的具体控制器的设计以及实验,将LQR控制器与神经网络控制器分别在无干扰和有干扰情况下的控制效果进行了对比分析,设计并实现了具有控制精度以及鲁棒性比最优线性二次调节器更高的一级和二级直线倒立摆系统。 相似文献
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