摘要：提出一种用于多元非线性函数逼近的小波神经网络的训练算法,设计了网络拓扑结构和对其参数进行估计的混合递阶遗传算法。该方法避免了经典BP算法容易陷入局部极小和训练效率低的缺点,保持了较高的泛化精度,且收敛速度快,进而提高了测量精度。实验表明:应用小波神经网络多元非线性回归方法的含水率测量值与真实值间相对误差均方差为0.084,相对误差均值为0.117,相对误差最大值为0.159。

摘要：无模型控制方法在实际应用中收到了良好的效果,因为其具有适应性、抗干扰能力、解耦性能和强制稳定能力等一系列优秀的性能。从理论上对这些性能进行分析十分必要,但比较困难,因此,介绍对无模型控制方法某些重要性能通过仿真分析的结果。因为目前在工业过程控制中所应用的控制器90%以上是PID调节器,所以仿真采用了与PID调节器相应性能进行比较分析的途径。仿真结果说明了无模型控制方法在适应性、抗干扰能力、解耦性能和强制稳定能力等方面都强于PID调节器。另外,对所设计的仿真系统进行了简单的介绍。

摘要：针对一类非线性大时滞系统,提出了一种不需要精确已知系统的数学模型的无模型控制方法和一种改进的粒子群算法.该控制方法是在泛模型的基础上增加误差反馈修正项,将改进泛模型作为系统模型,根据二次型性能指标设计最优控制律,利用改进的粒子群算法优化控制律中的未知参数,粒子的取值范围通过对闭环系统的收敛性分析来确定.仿真研究表明,闭环控制系统的输出具有较好的响应速度和较小的跟踪误差的优点,证明了所提出方法的有效性.

摘要：在详细阐述了铺设草方格工作原理和工艺流程下,选择了PLC作为控制核心,并根据工作要求给出了软硬件的设计与实现方案,及对车用测距雷达进行改造实现横向自动调节功能的方法,经过现场试验证明了该系统是一套综合、高效的控制系统。它对PLC在机器人上的应用具有一定的指导意义和参考价值。