嚴(yán)格按照BP網(wǎng)絡(luò)計(jì)算公式來設(shè)計(jì)的一個matlab程序,對BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì) 優(yōu)化1：設(shè)計(jì)了yyy，即在o(k)計(jì)算公式時，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入平坦區(qū)時(<0.0001)學(xué)習(xí)率加大，出來后學(xué)習(xí)率又還原 優(yōu)化2：v(i,j)=v(i,j)+deltv(i,j)+a*dv(i,j)
標(biāo)簽： matlab yyy BP網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算公式
上傳時間： 2014-11-30
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g a w k或GNU awk是由Alfred V. A h o，Peter J.We i n b e rg e r和Brian W. K e r n i g h a n于1 9 7 7年為U N I X創(chuàng)建的a w k編程語言的較新版本之一。a w k出自創(chuàng)建者姓的首字母。a w k語言（在其所有的版本中）是一種具有很強(qiáng)能力的模式匹配和過程語言。a w k獲取一個文件（或多個文件）來查找匹配特定模式的記錄。當(dāng)查到匹配后，即執(zhí)行所指定的動作。作為一個程序員，你不必操心通過文件打開、循環(huán)讀每個記錄，控制文件的結(jié)束，或執(zhí)行完后關(guān)閉文件。
上傳時間： 2014-01-02
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斯坦福大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)英文講義，Andrew ng 大神所寫。
標(biāo)簽： 機(jī)器學(xué)習(xí)
上傳時間： 2015-11-23
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基于傳感器和模糊規(guī)則的機(jī)器人在動態(tài)障礙環(huán)境中的智能運(yùn)動控制基于傳感器和模糊規(guī)則的機(jī)器人在動態(tài)障礙環(huán)境中的智能運(yùn)動控制 oIlI～0(、r> 王 敏 金·波斯科 黃心漢 ，O、l、L (華i 面面辜寫j幕．武漢，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一種基于傳感器和模糊規(guī)則的智能機(jī)器人運(yùn)動規(guī)劃方法 ．該方法運(yùn)用了基于調(diào)和函數(shù)分析的人 工勢能 場原 理 ．采用模糊規(guī)則 可減少推導(dǎo)勢能函數(shù)所 必須的計(jì)算 ，同時給機(jī)器人伺服 系統(tǒng)發(fā) 出指令 ，使它能夠 自動 地尋找通向目標(biāo)的路徑．提出的方法具有簡單、快速的特點(diǎn)，而且能對 n自由度機(jī)械手的整個手臂實(shí)現(xiàn)最碰．建立 在非線性機(jī)器人動力學(xué)之上的整 個閉環(huán)系統(tǒng)和模糊控制器 的穩(wěn)定性 由李雅普諾 夫原理 保證 ．仿真結(jié) 果證明 了該方 法 的有效性 ，通 過比較分析顯示 出文 中所提 出的最障算法的優(yōu)越性 ． 美t詞：基于傳感器的機(jī)器人運(yùn)動控制；模糊規(guī)則；人工勢能場；動態(tài)避障；機(jī)器人操作手 1 叫啞oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor詛sb inchasma~ia]b柚· 血 ， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al塒 IIovaland wa時 cut· ring 咖 ． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眥 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒 娜bj0ct鋤l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞r(nóng)I1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眥 ：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一絲 In conU~astto many n~ hods，rob
上傳時間： 2022-02-15
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W火電機(jī)組 儀控分冊
上傳時間： 2013-04-15
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局域網(wǎng)最常見十大錯誤及解決(一)
標(biāo)簽： 局域
上傳時間： 2013-04-15
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本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力，實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的無位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)可以逼近任意復(fù)雜非線性映射，具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能力，十分適合于解決復(fù)雜的非線性控制問題。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，得到了較為深入的研究，其結(jié)構(gòu)簡單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強(qiáng)、逼近精度高、實(shí)時性強(qiáng)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的調(diào)速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)自適應(yīng)調(diào)速控制策略，建立了一種包含辨識網(wǎng)絡(luò)和控制網(wǎng)絡(luò)的雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)。辨識網(wǎng)絡(luò)在線動態(tài)辨識系統(tǒng)輸出并對控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，控制網(wǎng)絡(luò)與PI控制方法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)自適應(yīng)轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)快、實(shí)時性較強(qiáng)、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓(xùn)練算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)永磁同步電機(jī)無位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結(jié)合的混合算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練后，將其用于永磁同步電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置角在線估計(jì)。結(jié)果表明，該訓(xùn)練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度，且估計(jì)的轉(zhuǎn)子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機(jī)調(diào)速控制系統(tǒng)，并進(jìn)行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計(jì)，為實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的各種控制策略奠定了實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。DSP控制系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供樣本，為研究永磁同步電機(jī)的自適應(yīng)調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計(jì)創(chuàng)造了條件。
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 永磁同步電機(jī) 自適應(yīng)控制
上傳時間： 2013-05-23
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針對空間電壓欠量脈寬調(diào)制過程中存在的問題，采用理論推演與軟件設(shè)計(jì)方法，在介紹了s V P w M 的基本原理的基礎(chǔ)上，利用T I 公司的 D S P電機(jī)控制芯片 T M S 3 2 0 L F 2 4 0 7設(shè)計(jì)了S V P W M的實(shí)現(xiàn)方法，并給出 j - 變頻調(diào)速系統(tǒng)的全數(shù)字化實(shí)現(xiàn)。 通過對永磁同步電機(jī)進(jìn)行控制仿真實(shí)驗(yàn)，得到的結(jié)果表明此方法是切實(shí)可行V , J ，控制系統(tǒng)具有優(yōu)良的動靜態(tài)性能，較高的控制效果，有廣泛的應(yīng)用前景。
上傳時間： 2013-04-24
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無刷直流電機(jī)(BLDCM)是隨著電機(jī)控制技術(shù)、電力電子技術(shù)和微電子技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一種新型電機(jī)。它是在有刷直流電機(jī)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。無刷直流電機(jī)具有交流電機(jī)的結(jié)構(gòu)簡單、運(yùn)行可靠、維護(hù)方便等一系列特點(diǎn)，又具有直流電機(jī)的運(yùn)行效率高、無勵磁損耗以及調(diào)速性能好等諸多優(yōu)點(diǎn)，在很多場合有廣泛的應(yīng)用前景，成為了國內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。無刷直流電機(jī)傳統(tǒng)的理論部分分析和設(shè)計(jì)方法已經(jīng)比較成熟，因此對無刷直流電機(jī)控制策略的研究就顯得十分重要。 PID控制以其結(jié)構(gòu)簡單、可靠性高、易于工程實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)至今仍被廣泛應(yīng)用。在系統(tǒng)模型參數(shù)變化不大的情況下，PID控制性能優(yōu)良。但在工業(yè)上有許多無法建立精確數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜控制對象和非線性控制對象，若采用傳統(tǒng)的PID進(jìn)行控制的話，那么很難獲得比較理想的控制效果。 對于無刷直流電機(jī)而言，它是一個多變量、強(qiáng)耦合的非線性系統(tǒng)，固定參數(shù)的PID調(diào)節(jié)器無法得到很理想的控制性能指標(biāo)。基于以上原因，本文以無刷直流電機(jī)為控制對象，通過分析無刷直流電機(jī)的數(shù)學(xué)模型，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了應(yīng)用于無刷直流電機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器。 在MATLAB平臺上，先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器，給出相應(yīng)的控制算法，對典型的參數(shù)時變非線性系統(tǒng)的控制進(jìn)行了仿真研究。仿真結(jié)果表明，同傳統(tǒng)PID控制器相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器對模型、環(huán)境具有較好的適應(yīng)能力與較強(qiáng)的魯棒性，有效的改善了系統(tǒng)的控制結(jié)果，達(dá)到了預(yù)期的目的。隨后利用SIMULNK建立了無刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)的仿真模型。分別采用普通PID控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器對電機(jī)的不同運(yùn)行狀況進(jìn)行了仿真分析。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所建模型的正確性，并證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的優(yōu)越性。
標(biāo)簽： PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 無刷直流電機(jī)
上傳時間： 2013-08-04
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永磁同步電機(jī)(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強(qiáng)、控制性能優(yōu)良等優(yōu)點(diǎn)，在中小容量調(diào)速系統(tǒng)和高精度調(diào)速場合發(fā)展迅速。但由于永磁同步電機(jī)的磁場具有獨(dú)特的交叉耦合和交叉飽和現(xiàn)象，且其控制系統(tǒng)是一個強(qiáng)非線性、時變和多變量系統(tǒng)，要實(shí)現(xiàn)高精度調(diào)速就需對其控制策略進(jìn)行深入研究。 永磁同步電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)中，位置傳感器的存在使得系統(tǒng)成本增加、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、可靠性降低，所以永磁同步電機(jī)的無位置傳感器控制成為一個新的研究熱點(diǎn)。本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力，實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的無位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)可以逼近任意復(fù)雜非線性映射，具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能力，十分適合于解決復(fù)雜的非線性控制問題。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，得到了較為深入的研究，其結(jié)構(gòu)簡單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強(qiáng)、逼近精度高、實(shí)時性強(qiáng)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的調(diào)速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)自適應(yīng)調(diào)速控制策略，建立了一種包含辨識網(wǎng)絡(luò)和控制網(wǎng)絡(luò)的雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)。辨識網(wǎng)絡(luò)在線動態(tài)辨識系統(tǒng)輸出并對控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，控制網(wǎng)絡(luò)與PI控制方法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)自適應(yīng)轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)快、實(shí)時性較強(qiáng)、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓(xùn)練算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)永磁同步電機(jī)無位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結(jié)合的混合算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練后，將其用于永磁同步電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置角在線估計(jì)。結(jié)果表明，該訓(xùn)練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度，且估計(jì)的轉(zhuǎn)子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機(jī)調(diào)速控制系統(tǒng)，并進(jìn)行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計(jì)，為實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的各種控制策略奠定了實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。DSP控制系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供樣本，為研究永磁同步電機(jī)的自適應(yīng)調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計(jì)創(chuàng)造了條件。
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 永磁同步電機(jī) 自適應(yīng)控制
上傳時間： 2013-07-03
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