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文中着重研究了神经网络、模糊理论和PID控制的融合方式及其可行性,介绍了一种复合式控制方案——神经网络模糊PID控制算法,并将此算法与PID控制进行了仿真比较。结果表明,在超调量、稳态误差和抗干扰性等
介绍了神经网络的基本结构,论述了它和其他算法的结合及发展现状,展望了神经网络的发展前景
直接转矩控制与矢量控制相比,具有结构简单和鲁棒性强等优点。但直接转矩基于两点式控制原理,不可避免地产生转矩脉动,在控制精度要求较高的工业领域,传统的直接转矩控制技术无法满足控制要求。提出一种基于模糊神
提出一种基于神经网络智能控制的直接转矩控制系统,神经网络控制是智能控制一个重要的分支,它能够处理非线性、不确定性等问题,具有强大的学习能力。利用神经网络控制代替传统直接转矩控制中的矢量优化选择表,神经
提出了基于Elman神经网络(简称ENN)的动态矩阵控制(简称DMC)算法,因为ENN可以表征动态非线性系统。 基本思想是通过ENN预测系统进一步输出,估计系统动态矩阵,然后执行动态矩阵控制算法。 该
基于滑模控制的永磁同步电机系统模型预测转矩控制。
很好的关于bp在matlab中的实现,对于bp网络是一种多层前馈型神经网路
基于滑模控制的永磁同步电机伺服系统的研究
提出了一种基于无速度传感器运行的永磁同步电机非线性控制方法。针对电机速度和位置观测,设计了一种新颖的级联式滑模观测器,解决了传统滑模观测采用低通滤波器的相位延迟问题。前级电流滑模观测器得到反电动势,后
这是一本很好的学习神经网络算法的教材,里面很具体的介绍了神经网络的算法和它的应用实例
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