火箭炮位置伺服系统的神经网络自抗扰控制.pdf下载

weixin_39821260 2021-10-19 10:24:57

火箭炮位置伺服系统的神经网络自抗扰控制.pdf , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/jiebing2020/24602524?utm_source=bbsseo

...全文

20 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

此为示例代码，详细讲解请参考博文： http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/16919859 如对资源内容有疑问，请到博客中留言。

ESO是自抗扰控制器的核心 .ADRC仅需要系统的输入量和输出量作为信息来源, 通过扩张状态观测器不仅可以得到各个状态变量的估计, 而且能够估计出不确定模型和外扰的实时作用量, 并在反馈中加以补偿, 从而达到重新构造对象的目的 自抗扰控制入门之ESO篇一：ESO的理论基础（状态观测器）1.0 相关资源和B站视频连接（先看视频后看我的讲解，视频只有8分钟）1.1 状态观测器的工作原理二: ESO...

内容简介：BP神经网络在一级倒立摆控制系统中的应用设计，毕业论文，共38页。摘要倒立摆系统是研究控制理论的一种典型实验装置，它深刻揭示了自然界的一个基本规律，即一个自然不稳定的非线性被控对象，运用有效的控制手段可使其能够处于稳定状态。倒立摆系统作为一个控制装置，价格低廉、结构简单，便于用多种不同的控制方法进行控制，使其稳定。作为一个被控对象，它是一个不稳定、高阶次、非线性、多变量、强耦合的...

基于一阶倒立摆系统的模糊神经网络PID控制 1.1 研究背景模糊系统、神经网络和遗传算法被认为是21世纪人工智能最具发展前途的三个重要领域。它们构成了所谓的“智能计算”。随着科学技术的飞速发展，现代工业控制系统变得越来月复杂，基于精确数学模型的传统控制已经达不到理想的控制效果。智能控制是一种模拟人类智能的高级控制系统，它是基于知识的控制，是将控制者和专家经验与知识作为被控对象的模型。倒立摆系统...

人工神经网络,是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统,就是使用人工神经网络方法实现模式识别.可处理一些环境信息十分复杂,背景知识不清楚,推理规则不明确的问题,神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变.神经网络的类型很多,建立神经网络模型时,根据研究对象的特点,可以考虑不同的神经网络模型. 前馈型BP网络,即误差逆传播神经网络是最常用,最流行的神经网络.BP网络的输入和输出关系可以看成是一种映射关系,即每一组输入对应一组输出.BP算法是最著名的多层前向网络训练算法,尽管存在收敛速度慢,局部极值等缺点,但可

下载资源悬赏专区

13,656

社区成员

12,674,760

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

其他技术论坛（原bbs）

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章