神经网络 自适应控制

1、Power Engineering Society General Meeting, 2007. IEEE. IEEE, 2007: 17. 毕业设计论文外文文献翻译 毕业设计论文题目 翻译题目 与神经网络相关的动态电压恢复器用于控制电压干。

2、http:www.bisheziliao.comp134420.html中文3730span stylefontsize:24px;fontfamily:仿宋gb。

3、神经网路 PI 单元作为 LIM 的辅助驱动效果,驱动控制的数学模型的有效性通过模拟实验被证实. 关键字:线性鼠笼电机 LIM ,磁场定向控制,终端效应 前 言 线性鼠笼电机 是在低速磁浮系统中作为耐热系统,来驱动车辆. LIM之所以有终端。

4、lt;stronghttp:www.bisheziliao.comp134478.html 中文2527字stron。

5、整定的 PID控制器设计及仿真 基于 RBF 神经网络整定的 PID 控制器设计及仿真 摘 要 目前,因为 PID 控制具有简单的控制结构,可通过调节比例积分和微分取得基本满意的控制性能,在实际应用中又较易于整定,所以广泛应用于过程控制和运。

6、lt;span stylefontsize:18px;color:ff0000;http:www.bisheziliao.comp138011.html中文 2653 字 nbsp;外文翻译 nbsp; nbsp;外文资料名称: 汽车主动悬。

7、RBF 神经网络有很强的非线性映射能力 ,一个好的插值性能 ,价值和更高的训练速度.因此本文提出了一种两级 RBF 神经网络.将测量值与预测值 ,两级 RBF 神经网络用于在线预测最优控制的冷藏 温度.新方法的应用效果显示一个巨大的成功. 。

8、fhttp:www.bisheziliao.comp132752.htmlhttp:www.bisheziliao.comp132752.html中文 10778 字 nbsp; 毕业设计 论文 外文资料翻译 nbsp; 学 nbsp; n。

9、数学模型的控制理论和方法的局限性日益明显.无 模型控制能有效地提高系统的实用性和鲁棒性.因此,走向无模型控制是自动控 制发展的另一个重要方向. 在 1943 年,麦卡洛克和皮茨首次提出了脑模型,其最初动机在于模仿生物 的神经系统.随着超大规。

10、利用神经网 络的自学习非线性和不依赖模型等特性实现 PID 参数的在线自整定,充分利用 PID 和 神经网络的优点.本处用一个多层前向神经网络,采用反向传播算法,依据控制要求实 时输出 KpKiKd,依次作为 PID 控制器的实时参数,代替。

11、利用神经网 络的自学习非线性和不依赖模型等特性实现 PID 参数的在线自整定,充分利用 PID 和 神经网络的优点.本处用一个多层前向神经网络,采用反向传播算法,依据控制要求实 时输出 KpKiKd,依次作为 PID 控制器的实时参数,代替。