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1.
下肢假肢的膝关节是一种具有高度非线性、时变、强耦合的阻尼系统,传统控制方法很难达到良好控制效果.针对这一问题,提出将神经网络(NN)应用于下肢假肢控制.以学习矢量量化(LVQ)神经网络为基础,提出神经网络模型参考自适应控制方法.该方法通过选择适当的参考模型和自适应算法,利用参考模型输出与实际系统输出之间的误差信号,由自适应算法计算当前的控制量以控制智能下肢假肢,达到自适应控制的目的.该方法不需要进行性能指标的变换,容易实现且自适应速度快,仿真结果表明了该方法的有效性. 相似文献
2.
为了提高下肢肌电控制系统中多运动模式识别的准确性,提出一种基于多核学习(MKL)和小波变换尺度间相关性特征提取的多类识别方法.根据多核学习理论,采用二叉树组合策略构造基于多核学习的多类分类器.对下肢4路表面肌电信号进行离散平稳小波变换,用小波系数尺度间的相关性提取特征向量输入构造的多类分类器,对水平行走时划分的支撑前期、支撑中期、支撑末期、摆动前期、摆动末期这5个细分运动状态进行分类.实验结果表明,所提的多模式识别方法能够以较高识别率区分多个细分运动状态,得到比标准的单核支持向量机(SVM)分类器更好的准确性. 相似文献
3.
共同空间模式(Common spatial pattern,CSP)是运动想象脑机接口(Brain-computer interface,BCI)中常用的特征提取方法,但对多类任务的分类正确率却明显低于两类任务.通过引入堆叠降噪自动编码器(Stacked denoising autoencoders,SDA),提出了一种多类运动想象脑电信号(Electroencephalogram,EEG)的两级特征提取方法.首先利用一对多CSP(One versus rest CSP,OVR-CSP)将脑电信号变换到使信号方差区别最大的低维空间,然后通过SDA网络提取其中可以更好表达类别属性的高层抽象特征,最后使用Softmax分类器进行分类.在对BCI竞赛IV中Data-sets 2a的4类运动想象任务进行的分类实验中,平均Kappa系数达到0.69,表明了所提出的特征提取方法的有效性和鲁棒性. 相似文献
4.
5.
基于机电能量转换原理和坐标变换理论,证明了转子磁场定向不仅实现了电磁转矩和磁链的解耦,而且实现了转子变压器电动势和旋转电动势的解耦,转矩和速度控制可以通过控制转子旋转电动势来实现.提出了基于旋转电动势控制的转子磁场定向控制系统,该系统在磁场恒定时可以实现恒转矩控制,在弱磁时可以实现恒功率控制.仿真结果表明该控制方法具有良好的动态性能,这为感应电动机的高性能速度控制提供了一条新的有效途径. 相似文献
6.
7.
化工设备种类繁多,一些基础设备比如贮罐等,生产这些化工设备需要消耗大量的资源。而生产化工设备的成本和质量,很大程度上取决于化工设备的设计,化工设备的设计如果不合理,就会造成巨大的浪费。所以,在如今化工设备的设计中,需要引进最优化设计的方法,让化工设备的设计方案,无限接近于理论存在的最优值,在最大程度地缩减生产成本、节省资源的同时,也能提高设备的使用质量。 相似文献
8.
9.
异步电动机运动电动势控制 总被引:1,自引:0,他引:1
根据机电能量转换原理和坐标变换理论,证明通过相坐标系到两相正交坐标系的变换异步电动机实现了变压器电动势和运动电动势作用的解耦;转子磁场定向不仅实现了电磁转矩和磁链的解耦,而且实现了转子变压器电动势和运动电动势的解耦;转矩控制可以通过控制转子运动电动势来实现;异步电动机变频调速可以归结为对转子运动电动势的控制.并进一步提出基于运动电动势控制的转子磁场定向控制系统,仿真结果证明该方法的动态性能与传统的矢量控制相同,为异步电动机的速度控制提供了一条有效途径. 相似文献
10.