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Dynamic Coordination of Uncalibrated Hand/Eye Robotic System Based on Neural Network 被引量:1
1
作者 Su, J. Pan, Q. Xi, Y. 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2001年第3期45-50,共6页
A nonlinear visual mapping model is presented to replace the image Jacobian relation for uncalibrated hand/eye coordination. A new visual tracking controller based on artificial neural network is designed. Simulation ... A nonlinear visual mapping model is presented to replace the image Jacobian relation for uncalibrated hand/eye coordination. A new visual tracking controller based on artificial neural network is designed. Simulation results show that this method can drive the static tracking error to zero quickly and keep good robustness and adaptability at the same time. In addition, the algorithm is very easy to be implemented with low computational complexity. 展开更多
关键词 Adaptive algorithms Computational complexity Computer simulation Coordinate measuring machines Error detection Mathematical models neural networks Robotic arms Robustness (control systems) Stereo vision
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一种基于CMAC的自学习控制器 被引量:24
2
作者 蒋志明 林廷圻 黄先祥 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第4期542-546,共5页
现有的基于 CMAC的自学习控制器能够有效地减小跟踪误差 ,但是在跟踪连续变化信号如正弦波时 ,由于累积误差的影响会产生过学习现象 ,进而导致系统的不稳定 .为此 ,提出一种新的基于 CMAC的自学习控制器 ,它以系统的动态误差作为 CMAC... 现有的基于 CMAC的自学习控制器能够有效地减小跟踪误差 ,但是在跟踪连续变化信号如正弦波时 ,由于累积误差的影响会产生过学习现象 ,进而导致系统的不稳定 .为此 ,提出一种新的基于 CMAC的自学习控制器 ,它以系统的动态误差作为 CMAC的激励信号 ,从而避免了累积误差的影响 .仿真结果表明 ,该控制器不仅是有效的 ,而且具有很强的鲁棒性 .此外 ,它可以使用较高的学习速率 ,实时性强 . 展开更多
关键词 神经网络 稳定性 自学习控制器 cmac
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基于CMAC神经网络的康复机器人的智能控制技术 被引量:8
3
作者 吕广明 孙立宁 沈刚 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期662-665,共4页
康复机器人是目前的热点方向之一.建立了五自由度上肢康复机器人的CMAC神经网络控制模型.在此模型基础上,通过对正常人肌电信号的训练学习,修正了网络的权值,得到了较为理想的控制模型.最后,通过病人的肌电信号,得到了良好的输出结果.... 康复机器人是目前的热点方向之一.建立了五自由度上肢康复机器人的CMAC神经网络控制模型.在此模型基础上,通过对正常人肌电信号的训练学习,修正了网络的权值,得到了较为理想的控制模型.最后,通过病人的肌电信号,得到了良好的输出结果.仿真实例表明,CMAC方法比其他神经网络方法收敛快,学习精度高,且具有更好的网络泛化能力,可以用于五自由度上肢康复机器人的智能控制. 展开更多
关键词 康复机器人 肌电信号 cmac神经网络 网络泛化能力 cmac仿真实例
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小脑模型关节控制器(CMAC)理论及应用 被引量:17
4
作者 苏刚 陈增强 袁著祉 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期269-273,共5页
CMAC神经网络因具有收敛速度快、泛化能力强、结构简单、易于软、硬件实现等特点 ,而得到广泛的应用。本文系统地综述了 CMAC神经网络的结构、算法、收敛性以及在控制中的应用。指出
关键词 cmac 神经网络 学习算法 收敛性 建模 控制
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基于聚类的超闭球CMAC混煤燃烧污染物析出软测量模型 被引量:6
5
作者 李慧 段培永 +1 位作者 王桂荣 魏建平 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期1119-1125,共7页
针对CMAC神经网络的网络节点随输入维数的增大呈几何级数增加的问题,基于模糊聚类提出一种改进的超闭球CMAC神经网络算法,用于电站锅炉混煤燃烧污染物析出软测量模型的建立。以电站锅炉实际运行工况的煤质特性数据和炉内燃烧条件为输入... 针对CMAC神经网络的网络节点随输入维数的增大呈几何级数增加的问题,基于模糊聚类提出一种改进的超闭球CMAC神经网络算法,用于电站锅炉混煤燃烧污染物析出软测量模型的建立。以电站锅炉实际运行工况的煤质特性数据和炉内燃烧条件为输入参数,通过软测量实现大型电站锅炉混煤燃烧硫、氮污染物生成浓度的精确预估和在线测量,用于指导电厂运行人员进行锅炉燃烧调整,以控制污染物的超标排放。与超闭球CMAC算法比较,提出的改进算法可以大大降低高维神经网络节点数并提高神经网络软测量精度,实验结果表明该方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 燃烧 污染物析出 cmac神经网络 软测量 学习 混煤
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船舶发电机励磁系统的CMAC神经网络并行控制 被引量:7
6
作者 施伟锋 陈子顺 汤天浩 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期31-35,共5页
结合CMAC神经网络控制算法与PID控制算法设计了船舶发电机励磁并行控制系统。在控制过程中CMAC神经网络控制器经过不断学习,最终在控制系统中发挥主要控制作用。在网内投入发电机额定负载的15%和75%时,用某大型船舶电力仿真系统对该控... 结合CMAC神经网络控制算法与PID控制算法设计了船舶发电机励磁并行控制系统。在控制过程中CMAC神经网络控制器经过不断学习,最终在控制系统中发挥主要控制作用。在网内投入发电机额定负载的15%和75%时,用某大型船舶电力仿真系统对该控制系统进行了仿真试验,并对电网的单相接地短路和三相接地短路故障进行了仿真试验,结果表明该船舶发电机CMAC神经网络励磁控制系统具有良好的稳定性、准确性、快速性和一定的鲁棒性。 展开更多
关键词 船舶 发电机 励磁系统 cmac神经网络 并行控制
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基于CMAC神经网络测温传感器的非线性校正 被引量:7
7
作者 李阳春 罗志浩 蒋静坪 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期519-523,共5页
本文充分利用 CMAC神经网络的非线性函数逼近功能 ,并结合电站数据采集和监测系统 ,提出一种校正电站测温传感器非线性输出特性的新方法。研究表明 ,该方法简单实用、速度快、精度高。
关键词 测温传感器 cmac神经网络 非线性校正
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电站锅炉汽包水位的CMAC神经网络与PID复合控制 被引量:10
8
作者 杨平 彭道刚 +1 位作者 王志萍 杨艳华 《动力工程》 CSCD 北大核心 2004年第6期805-808,共4页
提出了电站锅炉汽包水位系统的CMAC神经网络与PID的复合控制策略。将蒸汽流量信号引入到CMAC神经网络中,考虑负荷变化对汽包水位的影响,使其具有前馈补偿能力,以消除"虚假水位"现象。总的控制输出由CMAC神经网络的输出和一个... 提出了电站锅炉汽包水位系统的CMAC神经网络与PID的复合控制策略。将蒸汽流量信号引入到CMAC神经网络中,考虑负荷变化对汽包水位的影响,使其具有前馈补偿能力,以消除"虚假水位"现象。总的控制输出由CMAC神经网络的输出和一个常规PID控制器的输出通过变参数加权综合后作用于被控对象,这样保证在控制初期以及对象特性变化的情况下系统仍然具有良好的调节品质。仿真试验结果表明了该控制策略的有效性和实用性。 展开更多
关键词 自动控制技术 电站锅炉 汽包水位 cmac神经网络 复合控制
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基于CMAC的双馈水轮发电机系统控制策略研究 被引量:11
9
作者 李辉 杨顺昌 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期187-192,共6页
针对可调速双馈水轮发电机系统的不确定性、非线性和参数时变的特点,提出了一种采用小脑模型(CMAC)神经网络的自适应控制策略。该控制策略以系统动态误差和给定信号量作为CMAC的激励信号,并与自适应神经网络控制器相结合构成系统的复合... 针对可调速双馈水轮发电机系统的不确定性、非线性和参数时变的特点,提出了一种采用小脑模型(CMAC)神经网络的自适应控制策略。该控制策略以系统动态误差和给定信号量作为CMAC的激励信号,并与自适应神经网络控制器相结合构成系统的复合控制。该文对双馈水轮发电机系统的稳态调节和暂态特性进行了数字仿真研究,并与常规的PID控制进行比较。结果表明,基于CMAC的自适应控制策略对系统模型结构和参数变化、负荷扰动都具有很好的适应性和鲁棒性,控制品质优良,是一种适于在线学习控制的双馈水轮发电机系统控制方法。 展开更多
关键词 双馈 水轮发电机 暂态特性 数字仿真 调速 cmac 控制器 自适应控制 小脑模型 鲁棒性
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位置伺服系统的单神经元PID/CMAC控制研究 被引量:5
10
作者 刘忠 李伟 +1 位作者 彭金艳 廖永忠 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第7期220-222,230,共4页
在分析了位置伺服控制系统基本原理和数学模型的基础上,提出了一种单神经元PID/CMAC复合控制算法和控制器的设计方法。用单神经元PID替代常规PID控制,由神经元来在线调整PID控制参数,利用CMAC神经网络的自学习和自适应能力,来完成系统... 在分析了位置伺服控制系统基本原理和数学模型的基础上,提出了一种单神经元PID/CMAC复合控制算法和控制器的设计方法。用单神经元PID替代常规PID控制,由神经元来在线调整PID控制参数,利用CMAC神经网络的自学习和自适应能力,来完成系统的实时控制。该算法直接应用于位置伺服控制系统,仿真结果表明,与传统PID控制算法相比较,该复合控制算法增强了系统的控制精度,提高了系统的响应速度,具有较强的鲁棒性和抗干扰能力。 展开更多
关键词 位置伺服系统 单神经元PID cmac神经网络 复合控制方法
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一种自适应CMAC神经元网络控制器及其在水轮机调速器中的应用 被引量:8
11
作者 金波 俞亚新 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期905-908,共4页
提出了一种自适应CMAC神经元网络控制器的结构 .该控制器的核心是一个两维的存贮区间 ,它采用一个参考模型和直接自适应律来获得在线训练信号 ,而相应存贮单元的更新采用一阶学习律 .最后以水轮机调速器仿真实验系统来检验它的控制性能 ... 提出了一种自适应CMAC神经元网络控制器的结构 .该控制器的核心是一个两维的存贮区间 ,它采用一个参考模型和直接自适应律来获得在线训练信号 ,而相应存贮单元的更新采用一阶学习律 .最后以水轮机调速器仿真实验系统来检验它的控制性能 ,并与普通的PID控制器比较 ,结果证明 ,该控制器有较强的学习能力及较强的鲁棒性 . 展开更多
关键词 神经元网络控制器 水轮机 调速器 应用 人工神经元网络 cmac模型 自适应控制
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基于CMAC的船舶操舵系统负载模拟器复合控制 被引量:7
12
作者 叶正茂 李洪人 王经甫 《工程设计学报》 CSCD 2002年第3期147-150,共4页
利用键合图建模与仿真方法 ,建立了某船舶操舵系统负载模拟器与操舵系统联动的扩展键合图模型 .针对多余力严重影响施力系统动态加载性能的特点 ,提出了基于 CMAC神经网络的复合控制来提高施力系统的动态加载性能 ,并给出了具体的控制... 利用键合图建模与仿真方法 ,建立了某船舶操舵系统负载模拟器与操舵系统联动的扩展键合图模型 .针对多余力严重影响施力系统动态加载性能的特点 ,提出了基于 CMAC神经网络的复合控制来提高施力系统的动态加载性能 ,并给出了具体的控制结构和算法 .通过对系统的动态仿真表明 。 展开更多
关键词 船舶 操舵系统 复合控制 负载模拟器 cmac神经网络 键合图模型
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CMAC神经网络用于一类不确定MIMO非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化 被引量:2
13
作者 杨旭 张友安 +1 位作者 崔平远 邹经湘 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期20-23,共4页
在已知标称系统的基础上 ,将CMAC神经网络用于一类状态反馈可线性化的多输入多输出 (MI MO)不确定连续时间非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化 ,使系统获得要求的跟踪性能 .在很弱的假设条件下 ,应用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统... 在已知标称系统的基础上 ,将CMAC神经网络用于一类状态反馈可线性化的多输入多输出 (MI MO)不确定连续时间非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化 ,使系统获得要求的跟踪性能 .在很弱的假设条件下 ,应用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统内的所有信号为UUB(一致最终有界 ) .仿真算例进一步验证了算法的正确与有效 . 展开更多
关键词 MIMO不确定非线性系统 cmac神经网络 鲁棒自适应控制 反馈线性化
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一种基于模糊CMAC自学习模糊逻辑系统及其在控制中的应用 被引量:2
14
作者 段培永 张玫 邵惠鹤 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期543-546,共4页
把 HCMAC(Hyperball Cerebellar Model Articulation Controller)与模糊逻辑理论有机结合起来 ,形成 FHCMAC(Fuzzy HCMAC) ,它便于从输入输出数据中提取模糊规则 ,直接用作控制器 .可以将 FHCMAC看作用基函数网络实现的模糊逻辑系统 ,兼... 把 HCMAC(Hyperball Cerebellar Model Articulation Controller)与模糊逻辑理论有机结合起来 ,形成 FHCMAC(Fuzzy HCMAC) ,它便于从输入输出数据中提取模糊规则 ,直接用作控制器 .可以将 FHCMAC看作用基函数网络实现的模糊逻辑系统 ,兼有 HCMAC神经网络和模糊逻辑两者的优点 ,既可以较容易表达定性或模糊的经验知识 ,又具有很好的学习性能 .应用仿真实例验证了其有效性 . 展开更多
关键词 小脑模型 模糊神经网络 FHcmac 模糊控制 自学习 模糊逻辑系统
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基于CMAC神经网络的泵控马达调速系统控制性能 被引量:2
15
作者 罗守华 王积伟 颜景平 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 2000年第3期58-60,共3页
提出了一种基于CMAC神经网络来控制泵控马达调速系统的方法 ,该方法对液压系统时变和动特性差的缺点能加以补偿和改善 .
关键词 cmac神经网络 泵控马达 调速系统
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基于新型CMAC神经网路的不确定性机器人鲁棒控制 被引量:3
16
作者 杨胜跃 樊晓平 杨晓峰 《长沙铁道学院学报》 CSCD 北大核心 2001年第3期64-68,共5页
基于文 [1 ]所给的新型 CMAC神经网络提出了一种机器人鲁棒控制策略 ,给出了新的网络权系数修正律 ,利用 Lyapunov稳定性理论得出了系统稳定性充分条件 。
关键词 神经网络 cmac 鲁棒控制策略 小脑模型关节控制器 不确定性 机器人
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一种自适应CMAC神经网络控制器的设计与仿真 被引量:19
17
作者 李辉 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期2233-2235,2243,共4页
为了消除常规前馈型CMAC神经网络控制器的过学习和振荡现象,基于常规CMAC结构的基础上,提出了一种自适应CMAC神经网络的控制器结构。该控制器以系统动态误差和给定信号量作为CMAC的激励信号,并与自适应神经网络控制器相并联构成系统的... 为了消除常规前馈型CMAC神经网络控制器的过学习和振荡现象,基于常规CMAC结构的基础上,提出了一种自适应CMAC神经网络的控制器结构。该控制器以系统动态误差和给定信号量作为CMAC的激励信号,并与自适应神经网络控制器相并联构成系统的复合控制。仿真实例表明,提出的自适应CMAC神经网络控制器具有良好的鲁棒性、抗干扰能力和自适应能力,是解决非线性和不确定性对象控制问题的一种简便有效的控制算法。 展开更多
关键词 cmac神经网络 自适应控制 仿真 鲁棒性
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基于CMAC的摆式列车倾摆控制研究 被引量:2
18
作者 董海鹰 李欣 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第5期103-107,共5页
摆式列车是具有诸多不确定因素的动态系统,其倾摆系统的控制是摆式列车成功的关键,利用传统控制方式很难得到倾摆系统较好的控制品质。本文针对摆式列车的特点提出一种基于CMAC神经网络与PID相结合的倾摆系统并行控制方法。该方法利用传... 摆式列车是具有诸多不确定因素的动态系统,其倾摆系统的控制是摆式列车成功的关键,利用传统控制方式很难得到倾摆系统较好的控制品质。本文针对摆式列车的特点提出一种基于CMAC神经网络与PID相结合的倾摆系统并行控制方法。该方法利用传统PID实现反馈控制,保证系统的稳定性,且抑制扰动;利用CMAC神经网络控制器实现前馈控制,确保系统的控制精度和动态响应速度。此外,该并行控制算法相对简单,实时性好,易于在倾摆控制系统中实现。通过对阶跃信号、正弦波信号和方波信号的跟踪仿真,表明该算法克服了传统控制的不足,增强了倾摆系统的控制精度,提高了系统的动态响应速度,并且使系统具有较强的抗干扰性和鲁棒性。 展开更多
关键词 摆式列车 cmac神经网络 PID控制 并行控制器 鲁棒性
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高斯基函数CMAC神经网络用于克服摩擦非线性的研究 被引量:2
19
作者 蒋志明 吴伟 林廷圻 《机床与液压》 北大核心 2000年第3期24-25,共2页
研究了一种高斯基函数CMAC神经网络用于克服液压伺服系统中摩擦非线性的控制器设计问题。该控制器不需要对摩擦力进行建模 ,而是采用学习的方法克服摩擦非线性 ,因此具有通用性。仿真结果表明 ,该种控制器不仅是有效的 。
关键词 摩擦 cmac神经网络 高斯基函数 学习控制 非线性
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基于BEV的AGV导航控制技术
20
作者 尹昊 高忱 +3 位作者 张旭堂 陈晓峰 马兴明 金天国 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第9期2562-2569,共8页
针对目前生产车间场景中AGV导航控制技术柔性差、部署成本高等问题,提出一种基于BEV的AGV导航控制技术。引入将多个相机视图转换为全局视图的方法,解决了单相机涵盖场景信息不全的问题;引入YOLO神经网络,对场景中的AGV标识码进行识别定... 针对目前生产车间场景中AGV导航控制技术柔性差、部署成本高等问题,提出一种基于BEV的AGV导航控制技术。引入将多个相机视图转换为全局视图的方法,解决了单相机涵盖场景信息不全的问题;引入YOLO神经网络,对场景中的AGV标识码进行识别定位,确定了全局场景中AGV的位置和姿态;引入改进A*路径规划算法和模糊自适应PID控制器,实现了AGV的路径规划和避障控制。实验结果表明,AGV的定位控制精度能够达到4 mm以内,方向误差达到3°以内,改进后的路径规划算法遍历的节点数量减少了48.65%,运行时间减少了65.81%,实现了高柔性、高精度、高效率的AGV导航控制。 展开更多
关键词 目标检测 神经网络 全局场景 鸟瞰视图 自动引导运输车 导航控制 路径规划
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