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merz.tar
- nn modelling and auto-pid controller
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
NNPID
- 采用S函数写的多变量单神经元PID控制的SIMULINK仿真-NN PID CONTROLLER WRITED BY S FUNCTION
cmac
- 本控制器采用CMAC前馈控制，CMAC采用有导师的学习算法-a controller based CMAC nn
PID_NN
- code for pid controller using bpn -code for pid controller using bpn nn
lovesh
- NN CONTROLLER FOR UPQC
RBF-NN_GA
- 基于MATLAB编写的基于遗传算法的RBF-NN训练程序-Based on the PID controller based on genetic algorithm RBF-NN MATLAB_SIMULINK prepared
NN
- adaptive nonlinear controller Synthesis and Flight Test Evaluation On an Unmanned Helicopter
BP
- 基于BP神经网络的PID控制器结构,控制器由两部分组成：一是常规PID控制器，用以直接对对象进行闭环控制，且3个参数在线整定；二是神经网络NN，根据系统的运行状态，学习调整权系数，从而调整PID参数，达到某种性能指标的最优化。-基于BP神经网络的PID控制器结构,控制器由两部分组成：一是常规PID控制器，用以直接对PID controller structure BP neural network, the controller consists of two parts: First, a c