75、控制领域研究成果概览

控制领域研究成果概览

1. 引言

在控制领域,众多研究成果不断涌现,推动着相关技术的发展。本文将对一系列控制领域的研究进行介绍,涵盖电力巡检机器人、机械臂系统、车辆安全、水面舰艇以及高超声速飞行器等多个方面。

2. 部分研究成果介绍

2.1 电力巡检机器人的质心位置控制

L. Chen、G. Liu、H. Dong、S. Hoang 和 S. Dion 进行了关于电力巡检机器人质心位置控制的研究。该研究聚焦于如何对电力巡检机器人的质心位置进行有效控制,相关成果发表于 2016 年 7 月在中国成都举办的第 35 届中国控制会议(IEEE CCC 2016)的会议论文集中。这一研究对于提高电力巡检机器人的稳定性和工作效率具有重要意义,通过对质心位置的精准控制,能够使机器人在复杂的电力线路环境中更稳定地运行,减少因质心不稳定而导致的故障和事故。

2.2 单连杆柔性关节机械臂系统的滑模容错跟踪控制

Y. Chen 和 B. Guo 致力于单连杆柔性关节机械臂系统的滑模容错跟踪控制研究。在机械臂系统中,故障可能会影响其正常运行,而滑模容错跟踪控制技术可以在系统出现故障的情况下,依然保证机械臂能够准确跟踪目标。该研究成果发表于 2019 年的 IEEE Access 期刊,第 7 卷,页码为 83046 - 83055。通过这种控制方法,能够提高机械臂系统的可靠性和鲁棒性,使其在工业生产等领域更好地发挥作用。

2.3 双挂车和三挂车卡车横向特性的基于仿真的对比研究

Y. Chen、A.W. Peterson、C. Zhang 和 M. Ahmadian 开展了双挂车和三挂车卡车横向特性的基于仿真的对

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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