简介:为克服常规PID算法不能实时调整参数、非线性逼近能力差的问题,提出了直流电机的小脑模型神经网络(CMAC)与PID复合控制的策略。运用Matlab软件设计了CMAC—PID白适应智能控制器,证明了该算法的可行性、有效性,并得到了较为理想的控制效果。
简介:在这份报纸,适应backstepping模糊cerebellar-model-articulation-control为活动操纵者的机器人(MMR)的运动/力量控制的神经网络的控制(ABFCNC)系统被建议。由在轨道位置控制器使用ABFCNC,MMR控制系统的未知动力学和参数变化问题被放松。另外,一个适应柔韧的赔偿者被建议消除由近似错误组成的无常,不明确的骚乱。基于追踪的position-ABFCNC设计,适应柔韧的控制策略也为MMR的nonholonomicconstraint力量被开发。适应联机的学习算法的设计被使用Lyapunov稳定性定理获得。因此,建议方法证明那是它能不仅保证稳定性和坚韧性而且MMR的追踪的表演控制系统。建议控制系统的有效性和坚韧性被比较模拟结果验证。