該文檔為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)講解文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
標簽： 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時間： 2021-11-21
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該文檔為自適應(yīng)PID控制綜述(完整版)總結(jié)文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
標簽： pid控制
上傳時間： 2021-12-11
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機器人導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境感知中的應(yīng) 用 對環(huán)境 的感 知 ，環(huán)境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環(huán)境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環(huán)境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內(nèi)存，并且采用柵 格法進行路徑規(guī)劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經(jīng)瞬絡(luò)為機器人對未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)的結(jié) 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮 。基于 網(wǎng)絡(luò) 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經(jīng)元 的 權(quán)向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網(wǎng)絡(luò)輸入，神經(jīng)嘲絡(luò)通 過對大量的輸八樣本的學(xué)習(xí)，其神經(jīng)元就會體現(xiàn)出一定的 分布形 式 學(xué)習(xí)過程如下：開 始時網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學(xué) 習(xí)： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經(jīng)元 1在t時刻對 應(yīng)的權(quán)值 ；a(∽ 謂整系 數(shù) ； (『l網(wǎng)絡(luò)的輸八矢量；Ⅳ()：學(xué)習(xí)的 I域。每個神經(jīng)元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經(jīng) 元權(quán) 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的鄰域 (，) 可 以動 態(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經(jīng) 元數(shù)量 的選取取 決 于環(huán)境 的復(fù)雜度 ，如果神 經(jīng)元 的數(shù)量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結(jié)果會導(dǎo)致節(jié)點穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點 妁數(shù)量太大 ．節(jié)點就會表示更多的區(qū)域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節(jié)點是對整個 自由空間 的學(xué) 習(xí)，而不是 學(xué)習(xí)最 小框架空 間 。節(jié) 點的數(shù) 量可 以動態(tài) 地定義，在每個學(xué)習(xí)階段的結(jié)柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節(jié)點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點來 重新學(xué) 習(xí) 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應(yīng)該采用較少的網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點升 始學(xué)習(xí)，逐步增加其數(shù)量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學(xué)習(xí)，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結(jié)構(gòu)表示 。 采用Kohonen~沖經(jīng)阿絡(luò)表示環(huán)境是一個新的方法。由 于網(wǎng)絡(luò)的并行結(jié)構(gòu)，可在較短的時間內(nèi)進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學(xué)習(xí)可用樹結(jié)構(gòu)表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術(shù)報容易地被找到 在機器人對環(huán)境的感知的過程中，可采用人】：神經(jīng)嘲 絡(luò)技術(shù)對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環(huán)境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)在局部路徑規(guī)射中的應(yīng) 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動吝避碰 規(guī)劃 ，足以全局規(guī)荊為指 導(dǎo) 利用在線得到的局部環(huán)境信息，在盡可能短的時問內(nèi)
標簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能機器人 導(dǎo)航
上傳時間： 2022-02-12
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兩輪自平衡小車通過三軸加速度傳感器ADXL345 獲取當前加速度，然后采用了PID控制算法輸出PWM,是小車快速達到穩(wěn)定狀態(tài)內(nèi)部包含PID控制算法教程，數(shù)字濾波算法和電機驅(qū)動模塊的使用，這份資料可以快速了解平衡車控制原理以及程序上所采用的實際控制方法，達到理論與實際相互驗證的效果，分享給大家
標簽： 自平衡小車
上傳時間： 2022-02-12
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自抗擾控制，線性與非線性ADRC控制程序MATLAB仿真.適合新手學(xué)習(xí)參考
上傳時間： 2022-02-15
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該文檔為自適應(yīng)PID控制(精簡版)講解文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
標簽： pid控制
上傳時間： 2022-02-23
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一臺數(shù)控機床的先進程度衡量著一個國家制造業(yè)的先進水平，而數(shù)控機床最核心的部分就是數(shù)控機床控制系統(tǒng)。近年出現(xiàn)的ARM數(shù)入式系統(tǒng)具有硬件資源豐富、性能好、成本低和功耗低等優(yōu)點，F(xiàn)PGA技術(shù)具有可重復(fù)編程、在線升級、實時性好、可靠性高等優(yōu)點。為了克服傳統(tǒng)的數(shù)控機床成本高、控制精度低、實時性差，可靠性低等缺點，研究基于ARM+FPGA架構(gòu)的新型數(shù)控機床系統(tǒng)，具有重要的社會經(jīng)濟意義和重大的經(jīng)濟價值本文以數(shù)控機床為工程背景，以何服電機PMSM為具體對象以ARM+FPGA作為數(shù)控系統(tǒng)的實現(xiàn)平臺，從提高何服系統(tǒng)位置環(huán)控制的自適應(yīng)能力，提高位置環(huán)、速度環(huán)和電流環(huán)等復(fù)雜運算的處理速度，提高系統(tǒng)管理與控制程序開發(fā)的簡單性、界面的美觀性等方面開展了深入的研究。其主要研究工作和結(jié)論如下：（1）在對比分析了幾種控制系統(tǒng)架構(gòu)基礎(chǔ)上，提出了一種基于ARM+FPGA的數(shù)控機床自適應(yīng)模糊控制何服系統(tǒng)的設(shè)計方案。該系統(tǒng)采用以ARM作為系統(tǒng)主控與運動軌跡計算芯片，F(xiàn)PGA作為何服系統(tǒng)運動控制芯片，而其中的FPGA運動控制系統(tǒng)包括自適應(yīng)位置控制模塊、速度控制模塊、電流變換模塊三大部分（2）針對提出的 ARM+FPGA的數(shù)控機床自適應(yīng)模糊控制何服系統(tǒng)的設(shè)計方案，進行了有關(guān)數(shù)學(xué)模型的建立占推導(dǎo)，并借助MATLAB工具建立系統(tǒng)仿真模型進行仿真。系統(tǒng)仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)位置響應(yīng)超調(diào)量小，響應(yīng)時間短，系統(tǒng)性能優(yōu)越（3）為了提高運動控制的實時性、可靠性、靈活度，根據(jù)運動控制系統(tǒng)的模型，提出了一種FPGA實現(xiàn)的運行控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，井詳細進行了自適應(yīng)位置控制模塊、速度控制模塊、電流變換模塊等內(nèi)部各模塊的設(shè)計，之后利用HDL進行了有關(guān)模塊的程序設(shè)計和PGA實現(xiàn)仿真（4）針對基于ARM微處理器的主挖與運動軌跡計算系統(tǒng)，進行了系統(tǒng)控制界面的設(shè)計，F(xiàn)PGA與ARM芯片、FPGA與上位機等通信程序設(shè)計，進行了運動控制中加減速、插補方法的分析與設(shè)計關(guān)鍵字：數(shù)控機床：水磁同步電機：自適應(yīng)模糊控制：ARM:FPGA
上傳時間： 2022-03-11
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模糊自適應(yīng)整定PID控制系統(tǒng)設(shè)計
標簽： pid控制系統(tǒng)
上傳時間： 2022-03-19
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近年頻繁出現(xiàn)的霧霾天氣，加深了人們對肺癌的關(guān)注，迫切需要一種能對肺癌高危人群進行早期篩查和檢測的儀器。卟啉類化合物能與氣體中的某些分子發(fā)生明顯的顯色反應(yīng)，該方法能有效地檢測出肺癌呼出氣體中的標志物。軟件系統(tǒng)是各類儀器功能實現(xiàn)的前提。針對肺癌檢測，本文基于ARMI設(shè)計開發(fā)了一套嵌入式肺癌呼吸氣體檢測軟件系統(tǒng)。結(jié)合軟件工程開發(fā)的相關(guān)技術(shù)思想，通過需求分析，在嵌入式Lnux平臺下對軟件系統(tǒng)進行開發(fā)設(shè)計，最終軟件系統(tǒng)能通過串口正常控制LED燈、氣泵、電磁閥等硬件設(shè)備，還能通過圖像采集設(shè)備實現(xiàn)視頻監(jiān)控和圖像采集功能，并合理協(xié)調(diào)下位機微控制系統(tǒng)各部件的運作時間，最終實現(xiàn)了肺癌檢測系統(tǒng)的軟硬件一體化，實現(xiàn)了肺癌氣體檢測系統(tǒng)從進氣到檢測到結(jié)果處理全套控制功能。文章最后對軟件系統(tǒng)進行了相應(yīng)測試。文章主要內(nèi)容包括以下幾點：①結(jié)合下位機微控制系統(tǒng)的氣路設(shè)計，從用戶角度采用統(tǒng)一建模語言與用例圖對嵌入式系統(tǒng)軟件的設(shè)計進行需求分析與模型建設(shè)②搭建嵌入式 Linux系統(tǒng)環(huán)境并對其構(gòu)架進行剖析，完成系統(tǒng)開發(fā)核心的接口驅(qū)動程序—視頻傳輸驅(qū)動程序和串口驅(qū)動程序進行設(shè)計。③以α t-Creator作為開發(fā)平臺，對系統(tǒng)中氣體富集模塊，氣體檢測模塊，圖像處現(xiàn)模塊，氣體吹掃模塊進行了開發(fā)設(shè)計，并對各模塊的控制流程與核心技術(shù)進行了詳細描述①在6410目標板上搭建Linu系統(tǒng)環(huán)境，并移植交叉編譯后的肺癌檢測系統(tǒng)控制軟件。針對第二章中提出的開發(fā)需求對系統(tǒng)軟件設(shè)置相應(yīng)的測試用例，完成系統(tǒng)軟件測試得出測試結(jié)果。
上傳時間： 2022-03-31
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自抗擾控制是一種以PID控制為基礎(chǔ)，并對其做出改進的環(huán)路控制方式。理論上控制效果好于PID，且能夠替代PID控制
標簽： 自抗擾控制
上傳時間： 2022-04-19
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