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A Double-Interactively Recurrent Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller Model Combined with an Improved Particle Swarm Optimization Method for Fall Detection
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作者 Jyun-Guo Wang 《Computer Systems Science & Engineering》 2024年第5期1149-1170,共22页
In many Eastern and Western countries,falling birth rates have led to the gradual aging of society.Older adults are often left alone at home or live in a long-term care center,which results in them being susceptible t... In many Eastern and Western countries,falling birth rates have led to the gradual aging of society.Older adults are often left alone at home or live in a long-term care center,which results in them being susceptible to unsafe events(such as falls)that can have disastrous consequences.However,automatically detecting falls fromvideo data is challenging,and automatic fall detection methods usually require large volumes of training data,which can be difficult to acquire.To address this problem,video kinematic data can be used as training data,thereby avoiding the requirement of creating a large fall data set.This study integrated an improved particle swarm optimization method into a double interactively recurrent fuzzy cerebellar model articulation controller model to develop a costeffective and accurate fall detection system.First,it obtained an optical flow(OF)trajectory diagram from image sequences by using the OF method,and it solved problems related to focal length and object offset by employing the discrete Fourier transform(DFT)algorithm.Second,this study developed the D-IRFCMAC model,which combines spatial and temporal(recurrent)information.Third,it designed an IPSO(Improved Particle Swarm Optimization)algorithm that effectively strengthens the exploratory capabilities of the proposed D-IRFCMAC(Double-Interactively Recurrent Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller)model in the global search space.The proposed approach outperforms existing state-of-the-art methods in terms of action recognition accuracy on the UR-Fall,UP-Fall,and PRECIS HAR data sets.The UCF11 dataset had an average accuracy of 93.13%,whereas the UCF101 dataset had an average accuracy of 92.19%.The UR-Fall dataset had an accuracy of 100%,the UP-Fall dataset had an accuracy of 99.25%,and the PRECIS HAR dataset had an accuracy of 99.07%. 展开更多
关键词 Double interactively recurrent fuzzy cerebellar model articulation controller(D-IRFcmac) improved particle swarm optimization(IPSO) fall detection
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四旋翼无人机滑模-CPCMAC联合控制半物理仿真系统
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作者 黄鹤 谢飞宇 +3 位作者 杨澜 王会峰 高涛 《复旦学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-17,共17页
针对四旋翼无人机强耦合、欠驱动、非线性等特点,以及在实际飞行过程中极易受到干扰的问题,对四旋翼无人机动力学模型进行分析,提出了一种基于联合的四旋翼无人机姿态控制算法,并在此基础上设计了四旋翼无人机半物理仿真系统。首先,针... 针对四旋翼无人机强耦合、欠驱动、非线性等特点,以及在实际飞行过程中极易受到干扰的问题,对四旋翼无人机动力学模型进行分析,提出了一种基于联合的四旋翼无人机姿态控制算法,并在此基础上设计了四旋翼无人机半物理仿真系统。首先,针对非线性系统设计滑模控制器,选择跟踪航迹和翻滚角设计位置控制率和姿态控制率。其次,滑模控制器在实际应用中易产生震荡,利用基于信用积分的小脑模型神经网络(CPCMAC)来学习滑模控制的方式。最后,搭建基于LabVIEW的控制站,同Matlab/Simulink进行数据收发控制。仿真结果表明,在跟踪目标相同时,提出的四旋翼无人机滑模-CPCMAC联合控制相比于传统的比例积分微分(PID)控制和积分反步法控制优势明显,能够抑制超调和余差,在快速性和鲁棒性方面都更加优越。同时,构建的四旋翼无人机半物理仿真平台能清晰反馈出无人机参数的变化,应用预留的参数接口和地面控制站,降低了无人机飞控算法的开发难度,提高了开发效率,具有明显的实用价值。 展开更多
关键词 无人机 小脑模型神经网络 滑模控制 半物理仿真 风场
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Self-Structured Organizing Single-Input CMAC Control for De-icing Robot Manipulator
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作者 Thanhquyen Ngo Yaonan Wang +1 位作者 Youhui Chen Zan Xiao 《Intelligent Control and Automation》 2011年第3期241-250,共10页
This paper presents a self-structured organizing single-input control system based on differentiable cerebellar model articulation controller (CMAC) for an n-link robot manipulator to achieve the high-precision positi... This paper presents a self-structured organizing single-input control system based on differentiable cerebellar model articulation controller (CMAC) for an n-link robot manipulator to achieve the high-precision position tracking. In the proposed scheme, the single-input CMAC controller is solely used to control the plant, so the input space dimension of CMAC can be simplified and no conventional controller is needed. The structure of single-input CMAC will also be self-organized;that is, the layers of single-input CMAC will grow or prune systematically and their receptive functions can be automatically adjusted. The online tuning laws of single-input CMAC parameters are derived in gradient-descent learning method and the discrete-type Lyapunov function is applied to determine the learning rates of the proposed control system so that the stability of the system can be guaranteed. The simulation results of three-link De-icing robot manipulator are provided to verify the effectiveness of the proposed control methodology. 展开更多
关键词 cerebellar model articulation controller (cmac) DE-ICING Robot MANIPULATOR Gradient-Descent Method Self-Organizing Signed Distance
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基于小脑模型-模糊滑模控制的电力系统低频振荡控制策略研究
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作者 聂永辉 曲铭锐 +2 位作者 周恒宇 张瑞东 张杰 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期789-798,共10页
由于现代电力系统互联规模不断增大,柔性控制系统加入和长距离输电使得电网阻尼不断减小,运行方式的多变性不断改变系统潮流分布,极易引发低频振荡现象。针对此问题,该文提出一种基于小脑模型关节误差修正的模糊滑模附加阻尼控制策略。... 由于现代电力系统互联规模不断增大,柔性控制系统加入和长距离输电使得电网阻尼不断减小,运行方式的多变性不断改变系统潮流分布,极易引发低频振荡现象。针对此问题,该文提出一种基于小脑模型关节误差修正的模糊滑模附加阻尼控制策略。首先在模糊滑模控制(fuzzy sliding mode control,FSMC)的基础上,引入小脑模型关节控制(cerebellar model articulation control,CMAC)理论,构建CMAC-FSMC算法,提高滑模趋近阶段模糊逻辑对系统的补偿能力,最大程度提高系统稳定性能;其次通过构造CMAC-FSMC的调整指标与总控制率,减小控制误差,提高控制性能;最后通过线性降阶方法建立被控系统模型并确定区间振荡模态,采用几何测度法选择最佳反馈信号和安装位置,基于所提出的CMAC-FSMC方法进行广域阻尼控制器设计。通过对10机39节点系统进行仿真验证,结果表明CMAC-FSMC控制策略能够有效提高系统阻尼,显著抑制低频振荡。 展开更多
关键词 电力系统 小脑模型关节控制 模糊滑模控制 低频振荡
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神经计算中坐标变换的网络模型(CMAC)的泛化特性 被引量:16
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作者 欧阳楷 陈卉 +1 位作者 周萍 周琛 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第4期475-481,共7页
在神经计算中神经网络的泛化特性是一个非常重要的内容.该文简述了小脑模型(CMAC——CerebelarModelAreiculationControler)的原理和学习算法,并用仿真方法讨论了在机器人使用的坐标变换关... 在神经计算中神经网络的泛化特性是一个非常重要的内容.该文简述了小脑模型(CMAC——CerebelarModelAreiculationControler)的原理和学习算法,并用仿真方法讨论了在机器人使用的坐标变换关系(输入直角坐标值,输出机器手的关节角度)下CMAC的泛化性能:当泛化率为1∶100时CMAC仍能正常工作.系统的精度虽能满足需要,但是进一步提高却受到限制.本文还讨论了影响精度的各种因素及可能的改进方法. 展开更多
关键词 泛化性能 小脑模型 cmac 坐标变换 神经网络
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基于CMAC小脑神经网络的超磁致伸缩作动器高精度控制的仿真研究 被引量:9
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作者 胡世峰 朱石坚 +1 位作者 楼京俊 谢向荣 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期68-72,共5页
为了补偿超磁致伸缩作动器(GMA)内在的滞回非线性提高其精度,将小脑神经网络(CMAC)前馈和PID反馈控制器相结合,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以期实现GMA的高精度跟踪控制。由于CMAC神经网络不能够直接逼近滞回逆这种具有记忆性的多... 为了补偿超磁致伸缩作动器(GMA)内在的滞回非线性提高其精度,将小脑神经网络(CMAC)前馈和PID反馈控制器相结合,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以期实现GMA的高精度跟踪控制。由于CMAC神经网络不能够直接逼近滞回逆这种具有记忆性的多映射现象,通过引入一个滞回逆算子,将多映射的滞回逆转换成一一映射,然后运用CMAC神经网络控制器来逼近这个一一映射,从而建立一个基于CMAC神经网络的滞回逆模型。仿真结果表明该控制策略能适应GMA滞回特性随输入信号的变化,在线建立GMA的滞回逆模型,从而消除滞回非线性的影响,实现GMA的高精度控制。 展开更多
关键词 超磁致伸缩作动器 滞回非线性 小脑神经网络 滞回逆算子
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模糊CMAC及其在机器人轨迹跟踪控制中的应用 被引量:20
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作者 孙炜 王耀南 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期38-42,共5页
小脑模型关节控制器(CMAC)具有结构简单,学习快速的优点,但是它的空间划分方式不能在线进行调整,影响了其自适应能力的提高.本文将模糊理论引入CMAC,提出了一种能够反映人类小脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型关节控制器(FCMAC).... 小脑模型关节控制器(CMAC)具有结构简单,学习快速的优点,但是它的空间划分方式不能在线进行调整,影响了其自适应能力的提高.本文将模糊理论引入CMAC,提出了一种能够反映人类小脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型关节控制器(FCMAC).该控制器对CMAC的空间划分方式进行了模糊化处理,可通过BP学习算法对CMAC的空间划分方式进行在线调整,大大提高了CMAC的自适应能力.所提出的FCMAC被应用于机器人的轨迹跟踪控制系统以克服机器人系统中非线性和不确定性因素的影响.仿真实验结果表明,所提FCMAC与传统的CMAC相比性能上有了很大的改善. 展开更多
关键词 小脑模型关节控制器 模糊小脑模型关节控制器 机器人
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CMAC辨识的CMYK到CIE L*a*b颜色空间转换模型的研究 被引量:4
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作者 智川 李志健 +1 位作者 冷彩凤 石毅 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期950-954,共5页
为了解决设备相关颜色空间CMYK与设备无关颜色空间之间的相互转换问题,利用小脑模型神经网络(cerebellar model articulation controller,CMAC)高度非线性拟合能力,研究CMYK颜色空间与CIE L*a*b*之间的转换关系,研究结果显示该方法具有... 为了解决设备相关颜色空间CMYK与设备无关颜色空间之间的相互转换问题,利用小脑模型神经网络(cerebellar model articulation controller,CMAC)高度非线性拟合能力,研究CMYK颜色空间与CIE L*a*b*之间的转换关系,研究结果显示该方法具有结构简单,易于软件和硬件的实现,将IT8.7/3标准色靶文件中104个专业色块值作为检验样本,检验样本的平均色差为1.6,完全适用于两种不同颜色空间之间的转换过程. 展开更多
关键词 cmac 颜色空间转换 CMYK颜色空间 CIE L*a*b*颜色空间
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提高电动加载系统输出平滑的CMAC复合控制 被引量:9
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作者 杨波 程龙 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期723-727,共5页
CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)和PD(Proportional Derivative)复合控制算法有时因输出不平滑会引起加载电机抖动而影响控制效果.通过对该输出不平滑问题进行分析,提出了一种新的提高输出平滑性的改进CMAC复合控制算法... CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)和PD(Proportional Derivative)复合控制算法有时因输出不平滑会引起加载电机抖动而影响控制效果.通过对该输出不平滑问题进行分析,提出了一种新的提高输出平滑性的改进CMAC复合控制算法,该方法通过新的权值更新公式,在权值更新时直接达到减小误差和提高输出平滑性的目的.仿真和实验结果表明:改进后的算法能够有效提高输出平滑性,降低了21%的稳态误差,且保证在加载时有良好的稳定性和抗干扰能力. 展开更多
关键词 电动加载系统 小脑模型神经网络 权值平滑 权值更新公式
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基于CMAC的图像融合快速算法 被引量:10
10
作者 刘桂雄 林绪虹 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期950-956,共7页
提出了一种基于CMAC数据融合模型的复杂智能图像融合快速算法。将多源传感器图像配准后的各源图像按相同标准分解成若干个J×J区域,通过量化编码,概念映射到关联存储空间的存储单元区域中,再用hash编码技术实际映射到权重存储空间... 提出了一种基于CMAC数据融合模型的复杂智能图像融合快速算法。将多源传感器图像配准后的各源图像按相同标准分解成若干个J×J区域,通过量化编码,概念映射到关联存储空间的存储单元区域中,再用hash编码技术实际映射到权重存储空间进行压缩,经过CMAC网络的迭代训练,得到CMAC图像融合结果。设计多聚焦图像的模型仿真实验,将CMAC图像融合方法、加权平均图像融合方法、像素灰度值选大图像融合方法以及像素灰度值选小图像融合方法进行了定性与定量的比较与分析。实验结果表明:CMAC图像融合方法比其它方法能更有效地逼近真实的融合模型,其均方根误差分别只有其它3种方法的30.4%、22.2%和20.9%,且具有实时性的优点。 展开更多
关键词 多传感信息融合 图像融合 cmac网络
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基于CMAC的非线性逆滤波改善传感器的动态特性 被引量:4
11
作者 刘清 沈祖诒 王柏林 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期758-761,共4页
在测量系统中许多传感器存在着严重的非线性静态特性和响应滞后的动态特性,当被测量对象的变化率高于传感器的响应速度时,测量结果与真值之间存在较大的误差.为了补偿这个测量误差,采用了一个由无限响应的IIR滤波器和静态非线性环节构... 在测量系统中许多传感器存在着严重的非线性静态特性和响应滞后的动态特性,当被测量对象的变化率高于传感器的响应速度时,测量结果与真值之间存在较大的误差.为了补偿这个测量误差,采用了一个由无限响应的IIR滤波器和静态非线性环节构成的非线性滤波器去改善传感器的特性.IIR滤波器的系数通过实验数据得到,非线性静态环节采用单输入单输出小脑神经网络(SISO CMAC)实现.SISO CMAC具有学习简单、收敛速度快、函数逼近精度高等特点.最后,通过对热敏电阻动态测量误差的补偿,验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 测量误差 非线性逆滤波 cmac 补偿 非线性滤波器 多传感器 动态特性 逆滤波 动态测量误差 响应速度
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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
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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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一种新的CMAC函数逼近器及其再励学习方法 被引量:3
13
作者 张芳 颜国正 林良明 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第10期1439-1442,共4页
针对复杂再励学习系统状态空间存在维数灾问题 ,结合多移动机器人协调避障路径规划实际应用 ,用非均匀模糊分割方法将状态空间分解成模糊子空间 ,相应地将小脑模型连接控制器网络 ( Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC)函... 针对复杂再励学习系统状态空间存在维数灾问题 ,结合多移动机器人协调避障路径规划实际应用 ,用非均匀模糊分割方法将状态空间分解成模糊子空间 ,相应地将小脑模型连接控制器网络 ( Cerebellar Model Articulation Controller,CMAC)函数逼近器改进为模糊 CMAC( FuzzyCMAC,FCMAC)函数逼近器 ,并将 FCMAC函数逼近器置入滞后更新多步 Q( Postphoned- Up-dating Multi- Step Q- learning,PUMSQ)学习算法 ,提出 FCMAC- PUMSQ学习算法 .仿真实验证明 ,该算法有效且有较好的鲁棒性 。 展开更多
关键词 cmac 再励学习 函数逼近器 小脑模型连接控制器 多移动机器人 协调控制 避撞路径规划
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一种基于CMAC的图象恢复算法 被引量:8
14
作者 赵保军 史彩成 +1 位作者 沈胜宏 韩月秋 《中国图象图形学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2001年第8期780-783,共4页
由于影响成象和导致图象退化的因素具有模糊性和不确定性 ,很难准确地建立图象退化过程的数学模型 ,因而建立退化过程的逆过程图象恢复十分困难 .为了解决这一问题 ,提出了一种基于 CMC的图象恢复算法 ,该方法利用 CMAC神经网络的非线... 由于影响成象和导致图象退化的因素具有模糊性和不确定性 ,很难准确地建立图象退化过程的数学模型 ,因而建立退化过程的逆过程图象恢复十分困难 .为了解决这一问题 ,提出了一种基于 CMC的图象恢复算法 ,该方法利用 CMAC神经网络的非线性映射和综合能力 ,通过对影响成象和导致图象退化的过程进行反向学习来恢复图象 .仿真结果表明 ,用 CMAC神经网络能很好地恢复出已退化的图象 ,并且神经网络模型与学习方法十分简单 ,便于实时图象恢复 . 展开更多
关键词 图象恢复 cmac神经网络 图象退化 图象处理
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基于CMAC神经网络的永磁同步电机控制方法研究 被引量:9
15
作者 牛洪海 赵荣祥 +1 位作者 尚喆 吴茂刚 《电气传动》 北大核心 2006年第5期19-21,共3页
将一种基于CMAC神经网络的PID控制器引入到永磁同步电动机交流调速系统中,取代传统的PMSM双环控制系统中的转速外环PI控制器。实验结果表明,运用该控制方法的系统响应快、超调小、鲁棒性好,较常规PI控制具有更好的动、静态性能。
关键词 小脑模型关联控制器(cmac) 神经网络 永磁同步电动机
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双层混合隔振系统的CMAC和PID复合控制研究 被引量:3
16
作者 钟民军 胡世峰 史铁林 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第13期1547-1551,共5页
为了提高双层被动隔振系统隔离低频结构噪声的效果,采用混合隔振思想,将小脑模型神经网络(cerebellar model articulation controller,CMAC)理论与PID控制算法相结合,设计了双层混合隔振系统CMAC与PID复合控制器,仿真分析了双层混合隔... 为了提高双层被动隔振系统隔离低频结构噪声的效果,采用混合隔振思想,将小脑模型神经网络(cerebellar model articulation controller,CMAC)理论与PID控制算法相结合,设计了双层混合隔振系统CMAC与PID复合控制器,仿真分析了双层混合隔振系统在不同低频正弦激励信号下的加速度和加速度功率谱。仿真结果表明,采用CMAC与PID复合控制的双层混合隔振系统的隔振效果要优于被动双层隔振系统的隔振效果。 展开更多
关键词 双层隔振 小脑模型神经网络 PID 复合控制 混合隔振
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基于CMAC在线自学习模糊自适应控制的机器人力/位置鲁棒控制 被引量:6
17
作者 魏立新 李二超 王洪瑞 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期40-44,共5页
针对机器人系统的未知、不确定、时变和非线性特性,在传统误差学习法的基础上,提出一种CMAC在线自学习模糊自适应控制结构,利用模糊推理机产生的分目标学习误差代替反馈控制器的输出信号训练CMAC,使CMAC的学习与系统的实际跟踪过程相适... 针对机器人系统的未知、不确定、时变和非线性特性,在传统误差学习法的基础上,提出一种CMAC在线自学习模糊自适应控制结构,利用模糊推理机产生的分目标学习误差代替反馈控制器的输出信号训练CMAC,使CMAC的学习与系统的实际跟踪过程相适应,避免了控制器的输出产生振荡或进入饱和状态。仿真结果表明这种控制方案实现了对未知不确定非线性机器人系统的高精度实时力/位置控制。 展开更多
关键词 机器人 力/位置控制 小脑模型联接控制 模糊推理机
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智能假腿的CMAC控制与实例仿真 被引量:2
18
作者 喻洪流 沈凌 +2 位作者 赵展 徐兆红 钱省三 《控制工程》 CSCD 北大核心 2010年第2期182-184,189,共4页
针对智能假腿系统模型的非线性与参数的不确定性等系统特性,提出了一种基于小脑模型神经网络控制器(CMAC)的假腿实时智能控制方法。该方法首先根据一种自制的假肢膝关节自适应结构,建立了智能假腿摆动相动力学数学模型,以描述智能假腿... 针对智能假腿系统模型的非线性与参数的不确定性等系统特性,提出了一种基于小脑模型神经网络控制器(CMAC)的假腿实时智能控制方法。该方法首先根据一种自制的假肢膝关节自适应结构,建立了智能假腿摆动相动力学数学模型,以描述智能假腿膝关节阻尼器控制参数与摆动运动参数之间的直接耦合关系。以此动力学模型为控制对象,设计了一种基于PD-CMAC的假腿系统智能控制器,并进行了实例仿真。仿真结果表明,假腿膝关节可以很快(约在0.5s时间内)跟踪好目标曲线,具有良好的实时性与精度;此外,膝关节阻尼器针阀开口位置与相应的假腿膝关节的角速度变化具有明显的负相关性;可以通过对假腿阻尼器针阀开口位置的调节,达到假腿跟踪健康腿摆动步态的目的。 展开更多
关键词 智能假腿 动力学模型 小脑模型控制器
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一种FCMAC及在Wiener模型辨识中的应用研究 被引量:10
19
作者 徐德 谭民 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2002年第2期159-163,共5页
本文将模糊算法和小脑模型神经网络有机地结合在一起 ,提出了一种单输入单输出 (SISO)的模糊小脑模型神经网络 (FCMAC) .它在对输入进行分级量化的同时进行模糊量化 ,利用 Takagi- Sugeno模糊算法进行推理 ,并将模糊算法引入 CMAC的权... 本文将模糊算法和小脑模型神经网络有机地结合在一起 ,提出了一种单输入单输出 (SISO)的模糊小脑模型神经网络 (FCMAC) .它在对输入进行分级量化的同时进行模糊量化 ,利用 Takagi- Sugeno模糊算法进行推理 ,并将模糊算法引入 CMAC的权值训练 ,具有输入量化级数少、函数逼近精度高等特点 .这种FCMAC用于 Wiener模型辨识具有结构确定、计算量小、训练速度快、辩识效果好等特点 . 展开更多
关键词 模糊小脑模型神经网络 参数辨识 学习算法 非线性系统 系统辨识 Fcmac WIENER模型
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电液速度伺服系统的 CMAC-1 积分控制 被引量:4
20
作者 何洪 孙薇 +1 位作者 周恩涛 周士昌 《机床与液压》 北大核心 1999年第1期12-13,共2页
本文提出了一种电液速度伺服系统CMAC—1(积分)神经网络控制算法,仿真及实验研究表明算法用于变轨迹速度跟踪控制具有良好的泛化能力,且对于交变外负载干扰具有良好的鲁棒性。
关键词 速度伺服系统 积分控制 cmac 电液伺服系统
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