建模误差相关论文
针对四旋翼飞行器姿态模型建模误差以及外部扰动不确定性的特点,提出了一种基于自适应滑模的非线性控制器。采用参数自适应控制方......
地震波的衰减可以用品质因子Q表示。本文使用高频区域波Lg波来获得川滇地区及其邻近地区的Q层析成像。Lg波的振幅衰减对地壳的温度......
本文针对机床进给传动系统中存在的参数变化和建模误差等问题,提出了相应的在线参数估测和伺服控制方法,旨在提高进给传动系统在不......
随着工业的不断发展，利用实验数据修正有限元模型的模型修正技术日益受到重视。模型修正中往往要是使用模型缩聚技术。现有的一些模......
由于传统小型飞行器导航制导控制器对于飞行器的飞行状况调查完善度较低,数据收集力度较小,勘查条件较少。因此,本文基于建模误差......
基于SAP5结构分析程序的板壳单元，推导了结构固有振动频率的一阶摄动量公式。通过改变板壳单元厚度，模拟动力装置中离合器壳两端螺栓......
提出了一种修正有限元模型的方法。将模型修正分为两步，首先用矩阵型方法求出系统质量、刚度矩阵的误差矩阵，通过定义的误差百分比确......
本文证明了，在多通道自适应宽带有源噪声控制中，由于误差通道建模误差的存在，多误差LMS算法是条件收敛的，并推导了保证算法收敛的条件，......
调制转台的到位精度以及速度平稳性直接影响舰载旋转调制激光陀螺惯性导航系统的导航定位精度。摩擦会使调制转台产生极限环现象，进......
针对具有不确定建模误差和外界干扰的多关节机械人的轨迹跟踪控制，提出了一种基于神经网络的滑模控制方法。该方法采用非线性的......
适应性类神经模糊推论系统被用来进行CO2雷射加工机之切削深度、进给速率与雷射源功率工作周期间关系之建模。建模之结果提供CO2雷......
基于目标图片进行目标体三维重建是计算机视觉领域最新研究的热点，而根据目标回波特性预报则是水声领域的重点研究内容。本文从图像......
本文研究了一类具有未知输入和建模误差的不确定线性系统的鲁棒故障检测灵敏性问题。首先，将故障检测滤波器的设计问题转化为H00模......
本文针对一类不确定非线性系统,综合了模糊T-S 模型和自适应模糊逻辑系统,提出一种二次稳定控制方案。首先,应用模糊T-S模型对非线......
故障检测和分离是故障诊断中的重要内容。本文提出了一个基于未知输入观测器(UIO)加动态神经网络的复合故障诊断方法.使用未知输入......
本文利用动态递归神经网络对由线性模型作为系统的预测模型而产生的非线性建模误差进行了有效补偿,将线性预测控制算法应用于非线......
采用模糊神经网络逼近一类开环稳定非线性系统,构造了基于模糊神经网络的非线性内模控制,模糊神经网络模型可视为线性时变模型,将......
提出了基于虚拟现实技术的临场感遥操作机器人系统研究平台的新的设计策略 ,简述了其系统的设计框架 ,详细描述了其中重要的核心技......
本文从统一的角度给出了四种机器人的自校正控制方案,并通过仿真研究和算法的在线计算量估计,就控制性能和易实现性两个方面对各方......
本文研究相对阶(传递函数分母和分子阶之差)为一和二的乃伦局(Narendra)方案用于有建模误差的模型参考自适应控制系统(MRAC)的鲁棒......
本文提出基于误差预测的机器人鲁棒控制器。考虑到机器人的动力学建模误差影响其控制性能,本文建立机器人的误差模型,给出预测建模......
本文提出了一种用于机械手轨迹跟踪的变结构控制方案,通过引入特殊的滑动状态误差修正项和模型偏差补偿项,控制系统对系统的参数变......
本文将文献[1]的任意相对阶数从模型取状态 MRAC 方案推广到含已知确定扰动和未建模动态的系统中去,提高原方案的鲁棒性和应用范围......
本文首先讨论了机器人动力学的特殊性，提出了一种基于神经网络的模糊控制方法，该方法借助于一类新型的神经网络结构，实现了模糊规则的......
基于阶梯化脉冲响应模型，进行一种简单预测控制器的再设计，提出了一种鲁棒预测控制器，证明了建模误差在一定范围内，可保证预测控制器是......
该文用人工神经网络对电力系统负荷动态特性进行建模，并提出用人工神经网络建立自然扰动激励下的负荷动态模型。现场和动模试验的仿......
ＬＱＧ／ＬＴＲ（线性二次高斯／环路传递恢复）设计方法仅适合于最小相位系统。本文对单臂弹性机器人系统（非最小相位系统），进行适当的处理和对方法进行改......
针对结构和参数未知的非线性系统，提出了一种具有神经网络的超稳定鲁棒自适应控制器．控制器基于一阶线性模型，采用Ｐｏｐｏｖ超稳定理论设计，其建......
针对建模误差对非线性系统预测控制鲁棒性的影响，提出了一种基于动态BP网络的广义预测控制算法。该算法运用动态BP网络对模型预测误......
对一类不确定非线性系统，提出一种基于Ｔ－Ｓ模型的自适应ＦＮＮ控制器。首先用权值固定的ＦＮ作非线性系统的近似模型，然后再应用自适应网络逼近建模......
本文推导了广义Narendra模型参考自适应控制(MRAC)方案。对负载干扰和建模误差的影响,该方案比现存的MRAC方案有较强的鲁棒性。本......
静态映射神经网络和动态递归神经网络是两种重要的神经网络，前者在系统辨识和控制中得到了广泛的研究和应用；后者能够逼近系统的动态......
为避免未建模误差对系统性能的影响，本文采用滑模面的频域整形方法提出了一种基于Ｈ∞理论设计滑模面的变结构控制器，并将它运用到一泵......
在ＣＡＲＩＭＡ模型基础上，推导出预测状态空间实现．建立了预测状态与系统模型结构参数之间的直接关系，并据此得出前馈ＧＰＣ控制律，形成递推算法
Based ......
通过定义一模型参数误差界δ，给出了推理控制参数Ｑ、误差界δ与推理控制系统稳定性间的关系，并得到了推理控制参数Ｑ与模型参数误差界之......
介绍神经网络理论在机器人控制与应用中的研究进展，讨论具有代表性研究成果的特点与局限性，并提出可能的研究方向．
This paper intro......
针对一类仿射非线性动态系统，提出一种基于神经网络非线性观测器的鲁棒故障检测与隔离的新方法．采用ＲＢＦ神经网络逼近观测器系统中的非线......
提出一种非线性系统的自适应神经跟踪控制方案 .通过利用RBF神经网络对未知非线性系统建模 ,并用一个滑模控制项消除网络建模误差......
本文推导了广义Narendra模型参考自适应控制(MRAC)方案。对负载干扰和建模误差的影响,该方案比现存的MRAC方案有较强的鲁棒性。并......
