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- 移动机器人自主避障系统的设计方法多种多样，其中基于模糊控制的机器人避障系统主要是利用模糊逻辑控制器对机器人周围环境信息进行分析和判断，并规划出一条到达目标点的无碰撞路径。该方法有着占用资源小，反应迅速，并能应对相对复杂的外部环境。本文主要以基于模糊控制原理对移动机器人避障路径规划所作的相关研究为主要内容。(There are many ways on autonomous mobile robot obstacle avoidance system designing, which bas
程序
- 根据所学过的BP网络设计及改进方案设计实现模糊控制规则为T = int((e+ec)/2)的模糊神经网络控制器，其中输入变量e和ec的变化范围分别是：e = int[-2, 2]，ec = int[-2, 2]。网络设计的目标误差为 0.001。(According to the BP network design and improvement plan that we have learned, we design a fuzzy neural network controller with
work2.6
- 实现控制规则为T=int（(e+e1)/2）的模糊神经网络控制器(A fuzzy neural network controller with T=int ((e+e1) /2) control rule is implemented.)
Fyzzy logic controller
- 模糊逻辑控制器的谐波最小化。出现了给用户提供优质电能的问题。这是由于网络中非线性负载的增加，构成了电网的谐波污染源，产生了许多干扰，干扰了电气设备的优化运行。本文提出了消除非线性负载引入的谐波的解决方案。利用Matlab Simulink对有源电力滤波器（APF）在稳态和暂态过程中对非线性负载产生的谐波和无功功率进行了补偿和分析。仿真方法对有源电力滤波器的实用性得到了证明，利用MATLAB SIMULINK具有更好的电能质量洞察力，以开发基于有源电力滤波器的新型模糊逻辑控制器(This is d
机械臂轨迹跟踪
- 模糊规则优化的滑模控制器实现两连杆机械臂的轨迹跟踪控制(Sliding mode controller optimized by fuzzy rules realizes trajectory tracking control of two-link manipulator)