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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
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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
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非线性控制，在matlab中进行二阶对象的非线性仿真，研究其阶跃响应。-non-linear control
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Adaptive and non linear Excitation control of synchronous generator’s stability
through Neural Network
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nonlinear control 2 power points and lectures of the class 2011
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nonlinear control power points 5 and lectures of the class 2011
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nonlinear control power points 6 and lectures of the class 2011
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1 基于遗传算法的TSP算法（王辉）
2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）
3 基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）
4 设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）
5 基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）(1 TSP algorithm based on genetic algorithm (Wang Hui)
2 Function optimization algorithm based on genetic algorithm and non
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田纳西-伊斯曼（TE）仿真平台
依据实际化工反应过程，美国 Eastman 化学公司开发了具有开放性和挑战性的化工模型仿真平台-Tennessee Eastman(TE)仿真平台，其产生的数据具有时变、强耦合和非线性特征，广泛用于测试复杂工业过程的控制和故障诊断模型。(Tennessee Eastman (TE) simulation platform
According to the actual chemical reaction process, Eastman Chemical Com
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