22、嵌入式系统应用开发:从家居自动化到机器人控制

嵌入式系统应用开发:从家居自动化到机器人控制

家居自动化应用

家居自动化系统为开发者提供了一个很好的学习工具。在相关实践中,我们完成了一系列练习,构建了一系列应用。

首先是eBoxPhidget OS设计,该设计专门配置以支持I/O外设和Phidget设备,为家居自动化应用练习提供了基础。

接着是使用VB2005开发的VBTempSensor应用。最初只是一个读取温度传感器数据的简单项目,随后添加了控制继电器和自动读取额外传感器数据的代码。以下是从 chkboxRelay_CheckStateChanged 事件中提取的代码:

Private Sub chkboxRelay_CheckStateChanged(ByVal sender As System.Object, ByVal e As 
System.EventArgs) Handles chkboxRelay.CheckStateChanged
        ‘
        If chkboxRelay.Checked Then
            ‘
            m_PhidgetIO.outputs(2) = True
            ‘
        Else
            ‘
            m_PhidgetIO.outputs(2) = False
            ‘
        End If
        ‘
End Sub

完成代码编写后,需要编译代码以生成更新后的应用可执行文件,用于部署和测试添加的代

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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