搜索资源列表
yongfenjishenjingwangluoxuexijiqirendedonglixueted
- 摘要：给出了解决机器人控制问题一种神经网络方法。使用一个分级神经网络(NN)结构学习刚体机器人动力学特点。对于一般类别的机械手，使用前训练一系列的三层前馈网络模块，然后把这些基函数实时地用于第四层。使用线性控制原理，辅以非线性补偿控制机械手，使学得的机械手动力学知识创建一个在整个工程中高速控制机械手的控制器。模拟结果表明控制器的性能得到了大大提高。-Abstract: This paper presents a solution to the issue of robot control neu
1
- 带搅拌釜式反应器是一种最为常见，具有代表性的反应器，广泛的应用于化工生产的各个领域。带搅拌釜式反应器有一些非常重要的过程参数，如：反应压力、反应温度、冷却水阀流量等等。对于这些参数的控制至关重要，它们不但决定着产品的质量和生产的效率，也很大程度上决定了生产过程的安全性。由于非线性和温度滞后等很多因素，使得常规方法对釜式反应器的控制效果不是很理想。本文以带搅拌釜式反应器的工业生产过程作为被控对象，结合模糊 PID 控制、变比值控制、串级控制、前馈控制等多种控制方式，设计了一套基于西门子 PCS7
BP
- BP神经网络是指基于误差反向传播(Error Back Propagation)算法的多层前馈神经网络-tool-state classification using multi-layer perception neural networks
ProcessControlEngineeringBasedCourseware
- 共十章内容：绪论，串级控制系统，比值控制系统，均匀控制系统，前馈控制系统，选择性控制系统，分程及阀位控制系统，非线性控制系统，新型控制系统，流体输送设备的控制。-A total of 10 chapters: Introduction, cascade control, ratio control system, even control, feedforward control, selective control systems, sub-process and valve position
elm_example
- 极限学习机（extreme learning machine）ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。2006年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法（如BP算法）需要人为设置大量的网络训练参数，并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数，在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置，并且产生唯一的最优解，因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。-Extreme Learning Machine (extreme learn
feedforward
- 前馈串级控制系统，对动态及静态前馈控制器作用前后做了结果比较-A feedforward cascade control system, compare results before and after the dynamic and static feedforward controller
gudaodianyafankui3
- 电压前馈正反馈的孤岛检测方法。无盲区检测速度快，-Voltage feedforward positive feedback islanding detection method. No blind spot detection speed,
MMSE_RISIC
- 判决反馈均衡器，前馈滤波器在频域实现，反馈消除干扰-DFE equaliter ，the forward filter is in frequency domain ，the feedback filter can estimate ISI
PI-inverse-feedforward-pid-feedback
- 这是2dof（pi-逆前馈加pid反馈），单纯pid反馈，单纯pi模型逆前馈对应的仿真结果。 其中系统模型采用前面根据pi模型与n4sid算法结合得到的综合模型。-This is 2 dof (PI- inverse feedforward pid feedback), pure pid feedback, pure PI inverse model feed-forward corresponding simulation results. In front of the system
STATCOM_PI
- 采用载波移相和PI控制器的（电流前馈解耦）STATCOM仿真，电路拓扑为H桥级联，实现了直流侧电压的平衡控制-Using STATCOM simulation of carrier phase shift and the PI controller, the circuit topology for the H bridge cascade, the realization of DC side voltage balance control
BP_sinx
- BP神经网络 曲线 是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络-BPNeural network curve
liuliu2
- 直线电机的，带加速度前馈，速度前馈的希望有所帮助-Linear motor acceleration feedforward
liulu
- 直线电机的，带速度、加速度前馈的、里面包含三个小的 可以-Linear motor acceleration feedforward
liulu0317
- 直线电机的 pid 和速度加速度前馈的，对比，还可以-Linear motor acceleration feedforward
active-power-filters
- 谐波抑制的一个重要趋势是采用有源电力滤波器，有源电力滤波器也是一种电力电子装置，且相关技术的研究也日渐成为研究的热点。本文阐述了几种常见APF的拓扑结构及各自的优缺点，详细分析了基于瞬时无功功率理论的谐波检测方法，比例控制和前馈控制两种电流环控制策略以及SPWM和SVPWM两种调制策略。-the harmonic suppression is an important trend of active power filters, active power filter is a power el
ELM
- 超限学习机：单隐层的前馈人工神经网络，特别之处在于训练权值的算法: 在单隐层的前馈神经网络中，输入层到隐藏层的权值根据某种分布随机赋予，当我们有了输入层到隐藏层的权值之后，可以根据最小二乘法得到隐藏层到输出层的权值-Overrun learning machine: feed-forward artificial neural network single hidden layer, is unique in that algorithm training weights: Before a s
FeedforwardandfeedbackControl
- 前馈控制仿真，对初步理解前馈控制有一定的帮助(Feedforward control simulation)
PI实现
- 基于改进的PI模型对非线性曲线进行拟合，二次寻优算法进行参数辨识，用逆模型前馈补偿(classical PI modeling)
前推回代潮流计算程序
- 前推回代法已知配电网的始端电压和末端负荷，以馈线为基本计算单位。 最初假设全网电压都为额定电压，根据负荷功率由末端j向始端k逐段推算，仅计算各元件中的功率损耗而不计算节点电压，求得各支路上的电流和功率损耗，并据此获得始端功率，这是回代过程。 再根据给定的始端电压和求得的始端功率，由始端向末端逐段推算电压降落，求得各节点电压，这是前推过程。如此重复上述过程，直至各个节点的功率偏差满足允许条件为止。(The forward and backward substitution method
机侧控制的pid算法，
- 永磁同步电机电机pid控制的一种前馈控制法，解耦控制，(A feedforward control method for PID control of permanent magnet synchronous motor, decoupling control)