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931.
讨论了本体姿态受控、位置不受控制的漂浮基空间机械臂系统协调运动的动力学控制问题. 根据系统位置几何关系、动量守恒关系和第二类拉格朗日方程, 建立漂浮基空间机械臂系统的动力学方程. 在此基础上, 针对系统参数未知的情况, 设计了一种采用小波基函数作为模糊隶属度函数的模糊神经网络控制器, 以控制空间机械臂的本体姿态和机械臂两关节铰协调地完成各自在关节空间的期望运动. 其特点是不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系, 甚至不需要知道系统参数;而且网络权值是采用反向传播算法根据误差进行在线学习, 使模糊神经网络获得更强的自学习和自适应能力, 同时也节省了离线学习的时间. 系统数值仿真的结果证实上述控制方案是行之有效的. 相似文献
932.
脉冲耦合神经网络(PCNN,Pulse Coupled Neural Network)与传统神经网络不同,不经过训练即可用于图像处理.针对PCNN模型中结构参数较多,且需要人工反复试验进行设置的困难,改进模型结构,简化了馈送输入和连接输入,减少了待定参数;根据邻域灰度动态地计算内部连接系数,由邻域的欧氏距离计算权值矩阵,再由图像的灰度特征计算动态阈值.将改进的PCNN用于陀螺轴尖表面缺陷图像的分割,用基于完整性与正确性指标的缓冲区匹配方法评价所提方法、最大熵法及Canny方法.针对不同缺陷图像的实验表明:所提算法的完整性与正确性都高于0.9,证明所提方法更有效. 相似文献
933.
IP网络物理拓扑发现通常依据设备的地址转发表(AFT, Address Forward Table)实现,相关数据通过简单网管协议(SNMP, Simple Network Management Protocal)获取.但在实际网络中,由于各种因素这种方法发现的结果往往不精确甚至有错误.提出基于网络流量特征的拓扑发现算法.首先将网络设备接口流量随时间的变化看作随机过程,给出接口速率的相关函数定义;然后证明了物理直连的设备接口间的网络流量具有最高的线性相关性;进而提出了基于接口流量线性相关性的IP网络物理拓扑直连关系的发现算法,实现对物理拓扑的最似然估计.最后,在实际网络中对该算法进行了验证. 相似文献
934.
以小展弦比飞翼布局飞机为研究对象,其本体的优化增稳控制器由3个气动舵面(连续控制面)构成.为增加操纵能力,基于神经网络设计了主动涡流(bang-bang型控制面)优化控制器.为加快网络的训练速度和收敛精度,采用三层反馈神经网络,通过改变每层网络权重和隐层神经元单元个数对网络进行优化.最后给出了增加主动涡流控制器的飞机闭环系统的响应结果.与仅采用气动舵面闭环响应结果的对比仿真表明,增加主动涡流控制器后闭环系统可获得更好的响应特性,系统达到稳态的时间和所需气动舵面的控制量均明显减小. 相似文献
935.
针对基于模型的故障诊断流程中故障检测和故障识别两个关键问题,提出了一种基于神经网络的实现方法.首先利用BP神经网络进行参数估计,并结合系统模型进行故障检测;然后采用ART2神经网络进行数据聚类,并基于聚类结果进行系统故障识别;最后,设计实现了基于BP/ART2神经网络的故障诊断系统.基于BP神经网络的参数估计方法可以准确地估计诊断对象在不同状态下的参数,为故障检测提供有效依据;基于ART2神经网络的数据聚类不仅可以识别对象的已知故障类型,还可以识别出未知故障,对先验信息较少的系统进行故障识别更具有效性.通过永磁直流电机故障诊断案例的应用,证明方法能具有一定的工程实用性. 相似文献
936.
针对高超声速巡航导弹的高空巡航飞行段,采用虚拟目标的定义方法,结合微分几何知识以及运动学方程建立了导弹与目标的相对运动模型,并在此基础上视其与虚拟目标之间的运动为单目标微分对策问题。利用哈密尔顿函数求解方法推导了开环微分对策中制导律,同时建立了一种新的闭环微分对策中制导律结构图,并对反向传播神经网络的训练样本进行了设计。通过反向传播神经网络的函数逼近功能实现了高超声速巡航导弹微分对策中制导律的智能化。仿真验证表明了其有效性。 相似文献
937.
本文以各向异性层合阻尼结构为研究对象,设计一种基于BP集成神经网络的智能分析模型。该模型中的集成神经网络由两个子系统神经网络并联融合而成,学习算法主要采用Sigmoid函数。同时,该模型设计针对各向异性层合阻尼结构参数的扰动性问题综合采用结构模式归类、学习算法的改进、小波分析方法予以处理。计算结果表明:该BP集成神经网络模型,较好地解决了各向异性层合阻尼结构参数的扰动性问题,并能有效量化结构参数的变化影响。 相似文献
938.
939.
940.
针对涡轴发动机气路故障模式识别精度不高的问题,提出了一种基于ReliefF-LMBP故障特征提取的发动机故障模式识别方法。应用ReliefF算法对发动机传感器参数赋予权值,对传感器参数特征权重值进行迭代更新和排序,聚集好的特征样本,离散异类样本。根据筛选出的特征子集,利用LMBP神经网络算法进行发动机故障模式识别。以涡轴发动机为对象进行气路故障诊断验证,结果表明所提方法能提取特征传感器参数并实现有效的故障模式识别。 相似文献