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北京理工大学信息科学技术学院SMC技术中心 收藏

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研究主题:气动人工肌肉    机器人    BP网络    静态特性    数据拟合    

研究学科:自动化类    机械类    

被引量:26H指数:3北大核心: 6

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10 条 记 录,以下是 1-10

气动人工肌肉静态数学模型与实验研究
1
《液压与气动》北京理工大学信息科学技术学院SMC技术中心 张宏立 申珉珉 彭光正  出版年:2009
该文首先提出考虑气动人工肌肉端部影响、橡胶弹性力和摩擦力的改进的气动人工肌肉静态数学模型,然后设计了气动人工肌肉静态特性测试台,测得某公司生产的DMSP-40-450RM-RM型肌肉的静态特性。根据理论的改进模型和测量数...
关键词:气动人工肌肉 静态特性 数据拟合
基于BP网络的气动人工肌肉位置跟踪的研究
2
《液压与气动》北京理工大学信息科学技术学院SMC技术中心 高建英 彭光正 范伟 张玉平  出版年:2004
用BP神经网络对单支气动人工肌肉系统进行了阶跃信号及正弦波位置跟踪的研究 ,实验证明 ,运用BP神经网络PID控制器 ,与PID及神经网络控制器相比 ,有较好的跟踪效果。
关键词:气动人工肌肉 位置跟踪  BP神经网络 PlD控制  机器人 驱动器
单神经元自适应PID算法在气动人工肌肉位置控制中的应用研究
3
《液压与气动》北京理工大学信息科学技术学院SMC技术中心 高建英 张玉平 范伟 彭光正 柴森春  出版年:2004
文章以单支气动人工肌肉为研究对象 ,分别构造了PID控制器及单神经元自适应PID控制器进行位置控制。实验证明 :运用单神经元自适应PID控制器 ,系统响应时间快 ,稳态精度高 ,有较好的控制效果。
关键词:气动人工肌肉 位置控制 单神经元 自适应PID控制 HEBB规则 机器人
神经元自适应PSD控制在气动人工肌肉力控制中的应用
4
《机床与液压》北京理工大学信息科学技术学院SMC技术中心 范伟 彭光正 李英  出版年:2004
介绍了神经元自适应PSD控制器的设计方法 ,并将其应用到气动人工肌肉的力控制研究。研究表明 ,这种控制器的神经元学习和增益在线自调整算法使其对气动人工肌肉的力控制具有很强的自适应性 ,控制响应快、精度高。
关键词:神经元自适应PSD控制  气动人工肌肉 力控制  
跟踪微分器在减压阀流量特性测量新方法中的应用研究
5
《液压与气动》北京理工大学信息科学技术学院SMC技术中心 张宏立 范伟 高爽 彭光正 王涛  出版年:2008
在一种减压阀流量特性测量的新方法中,需要通过计算压力信号的导数来计算流量。如何在含有噪声的压力信号中准确提取压力微分信号是一个关键问题。该文借鉴控制领域研究成果,用跟踪微分器对压力信号的滤波并提取其微分信号。研究结果表明...
关键词:跟踪微分器 减压阀 流量特性  
声速排气法进行体积辨识方法的研究
6
《液压与气动》北京理工大学信息科学技术学院SMC技术中心 余麟 彭光正  出版年:2004
该文对采用声速排气法辨识容器体积的方法进行了理论分析与实验研究 ,从理论上推导出了声速排气过程中容器的体积与容器内的压力和多变指数值的关系 ,通过大量的实验 ,根据实验数据找出与实验数据最为匹配的多变指数值 ,从而确定体...
关键词:容器  体积辨识  声速排气法  多变指数  泄漏检测
神经元自适应PSD控制在气动人工肌肉力控制中的应用
7
机床与液压学术研讨会 2004范伟 彭光正 李英  出版年:2004
介绍了神经元自适应PSD控制器的设计方法,并将其应用到气动人工肌肉的力控制研究。研究表明,这种控制器的神经元学习和增益在线自调整算法使其对气动人工肌肉的力控制具有很强的自适应性,控制响应快、精度高。
关键词:神经元自适应PSD控制  气动人工肌肉 力控制  
神经元自适应PSD控制在气动人工肌肉力控制中的应用
8
第3届全国流体传动及控制学术会议 2004范伟 彭光正 李英  出版年:2004
介绍了神经元自适应PSD控制器的设计方法,并将其应用到气动人工肌肉的力控制研究.研究表明,这种控制器的神经元学习和增益在线自调整算法使其对气动人工肌肉的力控制具有很强的自适应性,控制响应快、精度高.
关键词:PSD控制 气动人工肌肉 力控制  
神经元自适应PSD控制在气动人工肌肉力控制中的应用
9
第三届全国流体传动及控制工程学术会议 2004范伟 彭光正 李英  出版年:2004
介绍了神经元自适应PSD控制器的设计方法,并将其应用到气动人工肌肉的力控制研究。研究表明,这种控制器的神经元学习和增益在线自调整算法使其对气动人工肌肉的力控制具有很强的自适应性.控制响应快、精度高。
关键词:神经元自适应PSD控制  气动人工肌肉 力控制  
基于BP网络的气动人工肌肉位置跟踪的研究
10
中国气动技术发展研讨会 2003高建英 彭光正 范伟 张玉平  出版年:2003
本文用BP神经网络对单支气动人工肌肉系统进行了阶跃信号及正弦波位置跟踪的研究,实验证明,运用BP神经网络PID控制器,与PID及神经网络控制器相比,有较好的跟踪效果.
关键词:气动人工肌肉 FBP算法 神经网络 PID控制
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