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城市低空基于神经网络补偿的多雷达组网方法及系统
本发明提出一种城市低空基于神经网络补偿的多雷达组网方法及系统,该方法考虑城市树木和建筑物遮挡,将雷达探测子系统部署分为空域和地面两个方面,然后将基于神经网络补偿的方法将各雷达航迹融合形成全域无人机状态位置和态势信息,通过...
左涛王祥丽王晓艳刘露高敏王影张远李光辉焦平徐明飞
基于神经网络补偿的零力控制研究
2025年
针对机器人直接示教中摩擦力难以准确补偿的问题,文中提出了一种基于力矩指令下的零力控制方法,通过神经网络和摩擦力模型结合来提高摩擦力辨识精度,实现机器人的直接示教。首先,建立机器人动力学模型,确定数据测量方案,并进行数据采集;然后,针对采集到的电流数据含有高频噪声的问题,采用二阶巴特沃斯低通滤波器进行滤波;接着,针对机器人关节摩擦力在低速阶段的非线性的问题,采用傅里叶级数对机器人关节低速运行时的摩擦力进行建模,采用Stribeck模型对机器人关节高速运行时的摩擦力进行建模;最后,利用神经网络对重力和摩擦力补偿后的力矩残差进行再补偿,并在机器人关节模组上进行实验验证。结果表明,加入神经网络补偿后,机器人关节力矩补偿更均匀,可以消除关节力矩过补偿现象,且力矩补偿均方根误差可以降低20%以上,所需拖拽力更小。
江春林梁润黎华国环
关键词:摩擦力傅里叶级数神经网络
基于神经网络补偿的坦克全电双向稳定系统非线性滑模控制
2025年
传统坦克双向稳定系统的控制策略难以有效处理新一代全电双向稳定系统中的耦合性、非线性和不确定性,而基于模型的非线性控制能够充分利用系统动态模型的先验信息提升控制效果。因此,建立计及执行器动态的全电双向稳定系统机电耦合动力学模型,提出一种基于神经网络补偿的非线性滑模控制方法。引入滑模面和基于双曲正切函数改进的滑模鲁棒控制律设计非线性滑模控制函数,以有效地消除系统振荡,提高系统的稳态性能。同时,深度融合多层神经网络,准确估计系统的不确定性并进行前馈补偿,避免高增益反馈。基于Lyapunov理论严格证明了新控制策略可以实现连续控制输入下坦克全电双向稳定系统的渐近稳定性能。搭建了联合仿真环境与半实物实验平台,通过大量对比实验验证了新控制策略的优越性。
王一珉袁树森林大睿杨国来
关键词:坦克滑模控制神经网络动力学建模
一种基于自适应神经网络补偿的机械臂视觉伺服跟踪方法
本发明涉及机械臂控制技术领域,具体提供一种基于自适应神经网络补偿的机械臂视觉伺服跟踪方法,依据实时图像特征与理想图像特征之间的图像特征误差,对传统的机械臂控制率进行自适应神经网络补偿,获得补偿后的机械臂控制器,依据该控制...
朱明超李中灿周宇飞李昂吴清文
一种神经网络补偿电机负载力矩观测器实现方法
本发明涉及一种神经网络补偿电机负载力矩观测器实现方法,属于电机控制领域。本发明所述负载力矩观测器基于电机运动学模型,在分析其参数不确定性的基础上加入神经网络进行不确定性补偿,设计的力矩观测器以电机q轴电流和电机转速作为输...
彭志文陈威杜仁慧
用于基于人工神经网络补偿信道的设备及方法
一种用于基于人工神经网络补偿信道的设备及方法,用于基于人工神经网络补偿信道的设备包括:信道学习装置,学习信道的特性;以及信道补偿装置,基于信道学习装置的学习结果来补偿信道的错误。
金增一高荣铁丁在勋宋昌翼韩丞镐
基于存算一体电路的神经网络补偿方法、装置及电路
一种基于存算一体电路的神经网络补偿方法、装置及电路,涉及计算机技术领域,用于补偿存算一体电路进行神经网络计算时的计算误差,从而提高乘加计算的精度,保证神经网络的端到端效果。该方法包括:获取配置信息,配置信息用于指示网...
梁晓豪杨文斌曾重
柔性空间机械臂RBF神经网络补偿滑模控制策略
2024年
柔性结构导致柔性空间机械臂的动态参数随着时间产生变化,从而降低了跟踪控制的准确性.质量轻和长径比大导致柔性空间机械臂在运动过程中出现振动现象.为了解决上述问题,本文建立了考虑二维变形和扰动转矩的柔性空间机械臂的动力学模型,推导出简化的非线性动力学方程.在此基础上,设计了控制律,利用RBF(radial basis function)神经网络对柔性空间机械臂中的时变项和扰动转矩进行识别和补偿.然后以双曲正切函数作为逼近率,提出了滑模控制策略.最后,通过仿真和地面物理样机控制实验可以得到,在柔性空间机械臂控制律的设计中,神经网络补偿的控制策略有效地减少了扰动转矩对柔性空间机械臂的影响.并且通过使用tanh函数来代替sgn函数,能够减少输入转矩的波动,更加验证了RBF神经网络补偿滑模控制策略的有效性.
李小彭付嘉兴刘海龙尹猛
关键词:柔性空间机械臂神经网络补偿动力学建模滑模控制
基于RBF神经网络补偿的ROV运动控制算法被引量:2
2024年
针对作业型遥控水下航行器(ROV)在模型参数不确定和外部环境干扰下的运动控制问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的自适应双环滑模控制策略。首先,对于ROV外环位置控制采用改进趋近律的积分滑模控制方法,对于ROV内环速度控制采用指数趋近律的积分滑模控制方法;其次,为进一步改善滑模控制的抖振问题,引入双曲正切函数作为滑模切换项;然后,利用RBF神经网络控制技术对ROV模型的不确定参数和外部扰动进行估计与补偿;最后,利用李雅普诺夫稳定性理论证明了整个闭环系统的稳定性,并对作业型ROV的运动控制进行了数值仿真。仿真结果验证了所设计的控制器可以实现ROV航行的精确控制,并能够有效抑制模型不确定参数和外部扰动对ROV运动的影响。
张帅军刘卫东李乐柳靖彬郭利伟徐景明
关键词:运动控制径向基函数神经网络
基于神经网络补偿的液压支架群推移系统直线度控制方法被引量:1
2024年
煤矿综采工作面的直线度控制是实现智能化开采的关键技术之一,液压支架推移油缸的位置控制性能直接影响着工作面直线度水平,但推移油缸电液系统的参数不确定性、建模误差和未知外部干扰等因素增加了液压支架推移系统的位置控制难度。针对此问题,首先,建立了液压支架推移油缸电液系统的数学模型,考虑到推移油缸仅有位置信息可测的实际工况,将其转化成Brunovsky标准型的形式。其次,设计了高阶滑模状态观测器利用可测的位置信息估计系统其他难以直接测量状态信息,同时,以系统状态信息为学习数据,设计了一种基于径向基神经网络的扰动观测器实时估计和补偿系统的未知扰动力。再次,结合反步设计原理,针对液压支架推移油缸拉架过程提出了一种鲁棒输出反馈控制器,并利用Lyapunov理论对整个闭环控制系统进行了稳定性验证。然后,基于ZY3200/08/18D液压支架推移油缸的实际物理参数建立了仿真模型,通过仿真测试发现所设计的鲁棒输出控制器的最终位置精度较传统比例积分控制器提高了77.19%,神经网络补偿器针对不同油缸载荷的估计精度分别为64.41%和75.38%。最后,为了进一步验证新型控制器的有效性,搭建了一个液压支架群多缸控制系统试验台,并开展了推移油缸拉架过程的模拟实验,实验结果表明:鲁棒输出反馈控制器较比例积分控制器的平均跟踪精度提高了47.23%,最终位置精度提高了75.00%,相邻推移油缸的平均同步误差提高了47.08%。研究结果为液压支架推移系统的动力学分析和直线度控制提供了一种思路。
王云飞赵继云张鹤张鹤王浩
关键词:液压支架神经网络位置控制

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孙宜标
作品数:165被引量:667H指数:17
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郭庆鼎
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