田学静
- 作品数：7 被引量：11H指数：2
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- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程自然科学总论更多>>
- 基于自适应模糊控制的X-Y平台滑模控制被引量：6
- 2009年
- 首先描述了X-Y数控平台系统及模型建立,然后提出了一种自适应模糊滑模控制的力/位置控制方法。在位置控制部分采用自适应模糊控制去逼近不确定项,用滑模控制器对逼近误差及外部的干扰进行补偿控制;力控制回路采用小脑模型神经网络(CMAC)确定相应模糊调整因子的模糊控制器,把力控制器输出作为位置控制的修正值,通过提高位置的控制精度达到控制力的目的。仿真结果表明,该方法使平台系统的控制精度得到了改善,并对外界环境接触刚度的变化具有一定的自适应性和鲁棒性。
- 魏立新田学静王洪瑞赵静波
- 关键词：自适应模糊滑模控制
- 一类非线性系统的直接自适应模糊鲁棒控制
- 2009年
- 针对一类含有不确定项的非线性系统,以Wang Lixin提出的自适应模糊算法为基础,设计了一种新的直接自适应模糊鲁棒控制算法。首先利用直接自适应模糊控制器代替原有的监督控制器,在控制增益函数未知的情况下,设计出了一种在线调节的自适应律;之后加入鲁棒补偿项,放宽了有界参数的要求,达到了控制目的;利用Lyapunov稳定性理论分析证明,保证控制系统跟踪误差渐进收敛到0,且所有变量信号一致有界性。仿真结果证明了控制算法的有效性。
- 王洪瑞赵静波田学静宋洋
- 关键词：自适应模糊自适应律鲁棒补偿稳定性
- 神经网络在仿生机器马速度预测中的应用被引量：2
- 2009年
- 本文首次提出将神经网络应用于生理信息的融合,针对仿生机器马运动过程中,系统如何根据使用者自身的身体素质,实时监控运动过程中人体生理信息变化,自动变换运动方式,从而获得最优锻炼效果的问题,本文提出了用BP神经网络来实现最优虚拟速度值的预测,通过改变虚拟速度使骑乘者改变骑乘姿势,从而获得最佳的运动量,经过实验表明,控制效果可以满足所要求的精度,训练后的模型可以用于速度预测。
- 王洪瑞宋洋赵立兴田学静
- 关键词：神经网络
- 仿生机器马逆运动学分析与模糊PID控制被引量：1
- 2009年
- 主要研究了基于新型正交六自由度并联机构设计的仿生型机器马系统的运动学特性。首先分析了机器人的逆运动学方程,然后设计了模糊自适应PID控制器,最后给出了动平台做一定曲线运动时各支链杆长变化曲线,用模糊自适应PID控制器对支链杆长变化进行跟踪,结果表明了模型的正确性和控制器的有效性,为该仿生型机器马的控制奠定了基础。
- 王洪瑞赵静波赵立兴田学静
- 关键词：仿生机器人逆运动学模糊控制自适应PID
- 基于改进型模糊聚类的模糊系统辨识方法
- 结合减法聚类和模糊c-均值(FCM)算法,提出了一种改进型聚类方法,通过优化T-S模型结构,实现非线性系统的辨识。首先利用减法聚类初始划分输入空间,得到规则数及初始聚类中心,再利用改进型FCM算法进一步优化聚类中心;然后...
- 魏立新田学静王洪瑞宋阳
- 关键词：模糊聚类减法聚类最小二乘
- X-Y数控平台模型辨识及力/位置控制研究
- 数控系统是先进制造技术的核心,数控技术和数控机床的整体水平是一个国家工业现代化程度和综合国力强弱的标志之一,它关系到一个国家科学技术的发展。由于X-Y数控平台是一种典型的数控设备,因此我们将其作为研究对象,本文针对如下几...
- 田学静
- 关键词：数控系统模型辨识自适应模糊小脑模型神经网络专家PID
- X-Y数控平台的智能力/位置混合控制被引量：2
- 2009年
- 提出了一种力/位置混合控制方法。在位置控制部分,采用专家PID位置控制器;在力/位置控制回路,采用基于自适应模糊滑模控制的力控制器,利用第一类模糊逻辑系统逼近控制系统中的不确定项,然后结合滑模控制,设计鲁棒补偿项,并采用切换模糊化滑模控制来抑制外部环境的变化及干扰,仿真结果表明该控制方案使平台系统的鲁棒性和自适应性得到了明显改善。
- 魏立新田学静王洪瑞赵静波
- 关键词：专家PID自适应模糊鲁棒控制滑模控制
