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机器人模糊自适应控制
机器人模糊自适应控制
模糊自适应
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设计模糊自适应控制器实现机器人位置的跟踪,并在matlab中编程实现
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基于Backstepping的高超声速飞行器模糊自适应控制
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基于Backstepping的高超声速飞行器模糊自适应控制
机器人力_位置自适应模糊控制_谢光汉.pdf
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机器人力_位置自适应模糊控制。在机器人力/ 位置混合控制的荃础上. 提出一种对力控制回路采用自适应模糊控制的方法,有利于提高系统对机器人末端操纵器与外界工作环境接触时, 其接触刚度不确定性的自适应能力. 仿真结果表明. 该控制方法与常规P ID 控制相比, 系统的自适应能力和鲁棒性有显著的改善。
模糊补偿的机械臂模糊自适应控制
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给出基于模糊补偿的机械臂模糊自适应控制方案,获得Simulink仿真结果。
模糊自适应控制(遗传算法simulink实现的)
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模糊控制PID又叫模糊自适应PID,因为三个PID参数能够实时调整。 模糊PID控制,即利用模糊逻辑并根据一定的模糊规则对PID的参数进行实时的优化,以克服传统PID参数无法实时调整PID参数的缺点。 模糊PID控制包括: 模糊化 确定模糊规则(模糊推力) 解模糊(清晰化) 例如小车通过传感器采集赛道信息,确定当前距赛道中线的偏差E以及当前偏差和上次偏差的变化ec,根据给定的模糊规则进行模糊推理,
基于matlab和simulink的模糊自适应控制仿真
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matlab开发-基于被动性的机器人自适应控制
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matlab开发-基于被动性的机器人自适应控制。基于无源性的自适应控制算法
模糊自适应控制(MATLAB实现)
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MATLAB实现的模糊自适应控制函数的源代码
自适应模糊控制matlab实现
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自适应模糊控制matlab算法实现 隶属度函数 控制规则 ,阶跃响应,目标函数的优化
自适应模糊控制及MATLAB仿真
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模糊控制的突出优点是能够比较容易地将人的控制经验溶入到控制器中,但若缺乏这样的控制经验,很难设计出高水平的模糊控制器。而且,由于模糊控制器采用了IF-THRN控制规则,不便于控制参数的学习和调整,使得构造具有自适应的模糊控制器较困难
基于改进模糊自适应方法的机械手控制
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针对具有不确定性特点的非线性系统控制问题,利用模糊系统的通用逼近能力,提出了一种模糊自适应控制的设计策略。它将模糊基函数的元素量扩展为平方倍并排列为元素方阵,取此方阵对角最优元素重新构成基函数,选取单力臂机械手为研究对象进行仿真分析。仿真结果表明,该控制系统能够较好地对模型不确定部分进行逼近,并实现了对机械手的自适应控制,减少了系统参数的估计误差,增强了系统稳定性。
模糊PID自适应控制电机系统
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模糊PID自适应控制器应用,控制电机转速,包含模糊工具箱模糊规则设计,matlab simulink仿真应用,智能控制课程,电机系统控制
机器人自适应控制_机器人自适应控制_
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5星 · 资源好评率100%
《自适应控制》是自适应控制的基础教材。全书分成四部分:第1章是引论,对自适应控制做了简单介绍。第2章和第3章介绍学习自适应控制必需的线性控制系统理论。紧接着的3章是自适应控制的经典内容,包括递推最小二乘估计、模型参考自适应控制和自校正调节器理论。
模糊自适应控制的异步电动机系统研究
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针对异步电动机调速系统的非线性和结构参数易变等特点,采用矢量变换,将模糊控制和PID控制结合起来,建立了模糊自适应PI调速系统的双闭环模糊控制仿真模型,对异步电动机模型参数进行分析整定。MATLAB仿真结果表明该控制器与常规PID相比较,具有良好的稳态精度和自适应能力,没有超调和振荡,明显改善了系统的动态性能,并且具有较强的鲁棒性,为煤矿安全生产发挥了重要的作用。
模型参考模糊自适应控制程序
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模型参考模糊自适应控制程序,包括控制对象,控制器以及绘图三个子程序。
高超声速飞行器离散模糊自适应控制
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根据高超声速飞行器的欧拉近似离散模型,提出基于Back-stepping的模糊离散自适应控制器设计方法. 结合模糊自适应控制和反馈线性化的方法, Back-stepping设计的每一步虚拟/实际控制量对系统非匹配的不确定性都能进行较好补偿. 稳定性分析表明,该控制方法能够保证系统跟踪误差和模糊自适应参数误差是一致终值有界的. 仿真使用了高超声速飞行器的纵向模型对算法进行了验证,得到了满意的控制效果
基于matlab和simulink的模糊自适应控制仿真.zip
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带分布式电源的有源滤波器的模糊自适应控制
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由于分布式电源逆变并网发电与有源电力滤波器(active power filter, APF)在结构功能上具有相似性, 本文提出了结合绿色分布式电源的有源电力滤波器拓扑结构, 这种结构使APF除了能够滤除谐波外, 还可以向负载供能, 拓展了APF的应用范围, 有利于电网的绿化和供能的多元化. 分布式电源通过逆变升压整流来维持APF直流侧的电容电压的稳定, 而不需要消耗电网中的能量. 针对畸变电压的
自适应控制在工业机器人中的应用
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自适应控制在工业机器人中的应用.pdf 介绍了关于自适应控制在工业机器人中的应用的详细说明,提供工业机器人的技术资料的下载。
III-9.模糊自适应控制1
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一、 间接模糊自适应控制 二、 直接模糊自适应控制 三、 鲁棒模糊自适应控制 四、 模糊舆情网络及其在金融预测中的应用 一、 间接模糊自适应控制 二、 直接模糊
模糊神经网络自适应控制 (1998年)
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为实现复杂生产过程的自适应控制,设计了一类基于模糊神经网络控制器的自适应控制策略.仿真结果表明,该算法对于复杂动态过程的控制具有良好的适应性。
自适应控制与机器人伺服驱动
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这是论文,不是书籍,是论文不是书籍。 自适应控制与机器人伺服驱动 自适应控制与机器人伺服驱动 自适应控制与机器人伺服驱动
机器人自适应控制研究.pdf
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模糊自适应控制的几个关键问题
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有关模糊自适应控制的几个关键问题的研究和讨论
模糊自适应控制理论及其应用
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胶皮防振法 有的洗衣机噪声较大,其原因之一,是由于机壳铁皮产生振动所造成,尤其是前箱板,噪声更大。如果在前箱板的内侧贴上两块胶皮或泡沫塑料,噪声就会明显减小,方法如下:用汽车的废内胎,剪两块400×150毫米大小的胶皮,擦干净表面,涂上万能胶,把洗衣机放平后,钭胶皮贴在内侧,用沙袋或其他有平面的重物压住,过24小时,胶皮粘牢后即可使用如用泡沫塑料代替胶皮,效果更好。
自适应控制在工业机器人中的应用.pdf
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本文介绍工业机器人的控制方法与应用。
四足机器人在小跑步态上的自适应控制
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一种新的模糊自适应控制方法 (2004年)
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针对未知的非线性不确定系统,提出了一种基于广义模糊双曲正切模型的模糊自适应控制方法。该方法采用广义模糊双曲正切模型作为未知的非线性对象的辨识器,以此为模糊自适应控制器提供参数自调整必需的梯度信息。通过与其他的辨识器比较,说明了广义模糊双曲正切模型辨识器具有辨识参数少,辨识复杂性较小,易于提高逼近精度的优点。自适应控制器的梯度算法使被控对象的输出能很好地跟踪期望输出。仿真结果表明,此控制方案对未知的
板球系统的模糊自适应控制方法
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针对板球系统模型复杂、控制算法复杂度高的问题,采用理论分析和实验的方法,推导并设计一种基于变论域模糊控制算法来对板球控制系统平台进行控制,实现了球体按照指定信号进行跟踪运动.研究结果表明:所设计的控制策略不仅能够提高控制算法的执行效率和降低功耗,同时也能够改善控制系统各个性能指标的动态品质因素.研究结论初步突破了对传统控制方法设计过程的认识,也有助于寻求最优闭环控制系统品质的有效控制途径.
连续搅拌釜的模糊多模型自适应控制
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多模型控制器是解决复杂非线性系统的控制问题的一个十分有效又易于实现的方法。针对<BR>化工过程连续搅拌釜的数学模型,在不同的工作点设计多个线性模型逼近被控对象的动态特性。并<BR>在此基础上,基于模糊控制器的设计原理,设计模糊多模型控制器,并对控制器的性能进行分析。<BR>仿真研究表明,此模糊多模型控制器作用于连续搅拌釜这个复杂的非线性被控对象,能够使系统的<BR>输出很好跟踪设定值。
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