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液压伺服系统辨识递归2型模糊小波神经网络和L2增益自适应变滑模鲁棒控制
研究一类包含不确定项和未知死区特性的严格反馈系统跟踪控制问题.首先,设计状态观测器估计不可测量的系统状态;然后,利用RBF神经网络逼近未知的系统动态;最后,基于Backstepping技术构造自适应神
针对区域互联电力系统受到风电及负荷扰动后,系统频率会出现大幅度波动的问题,提出一种基于云神经网络自适应逆系统的多区域互联电力系统负荷频率控制方法。在分析单一区域电力系统有功输出特性的基础上,建立计及多
针对一类单变量非线性离散时间系统, 提出一种零阶接近有界的多模型神经网络自适应控制器. 该控制器 包含一个非线性鲁棒自适应控制器和一个非线性神经网络自适应控制器. 当系统非线性项放宽到零阶接近有界时,
对含有模型非线性不确定性和外部扰动的多Euler-Lagrange 系统的分布式协调包含控制问题进行研究. 考虑通讯拓扑为有向图, 所有领航者均为动态, 且各智能体间相对速度信息不可测情况. 首先,
基于PSO优化神经网络的滚珠丝杠副进给系统自适应滑模控制,刘碧茜,汤文成,为了提高滚珠丝杠副进给系统的跟踪精度,针对被控对象具有摩擦和未知干扰的特征,采用了基于PSO优化神经网络的自适应滑模控制。因
传统矿井提升机的控制方法控制效率较低,难以实现动态控制。利用BP神经网络进行PID控制,将BP神经网络的学习能力、控制能力应用到系统控制中,能提升控制效率。介绍其控制原理与PID控制器的系统结构,并进
基于神经网络MIMO非仿射系统自适应输出反馈控制,赵品,,针对一类多输入多输出(MIMO)非仿射非线性系统,设计了一种基于神经网络的自适应输出反馈控制方案,使得输出信号能够跟踪给定光��
针对模型未知的多机械臂系统,利用多个独立的 RBF神经网络,对每个子机械臂系统进行逼近,基于图论原理定义了每个子系统之间的同步耦合关系,结合滑模控制方法设计出一种机械臂无模型自适应同步控制器。通过神经