李二超
- 作品数：7 被引量：29H指数：4
- 供职机构：燕山大学更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺机械工程更多>>
- 基于改进神经网络的不确定性X-Y定位平台自适应控制被引量：4
- 2006年
- 描述了X-Y平台实验系统的组成及其模型的建立过程。针对X-Y定位平台中存在的载荷以及摩擦参数的不确定性问题,提出了一种基于改进神经网络来补偿X-Y定位平台不确定性的方法。采用自适应遗传算法调整神经网络的权值系数,增强了神经网络的学习能力,使该定位平台的控制精度、鲁棒性和动态特性得到了改善。计算机仿真结果表明这种控制设计方案具有很好的动态特性。
- 王洪瑞李二超魏立新
- 关键词：遗传算法神经网络
- 基于神经网络的定位平台非线性摩擦补偿
- 本文提出一种基于复合神经网络的机械伺服系统非线性摩擦的补偿方法.根据该方法设计出一种经典的PID控制与神经网络控制相结合的控制器,该控制器既有PID控制的优点,又有神经网络逼近非线性函数的能力,较好地补偿了系统中的非线性...
- 魏立新李二超王洪瑞
- 关键词：BP神经网络CMAC神经网络PID控制
- 文献传递
- 自适应模糊与CMAC并行的机器人力/位置控制被引量：6
- 2006年
- 为提高机器人系统对机器人末端操纵器与外界工作环境接触时,其接触刚度不确定性的自适应能力,在机器人力/位置混合控制的基础上,设计出了一种基于自适应模糊与CMAC并行控制的机器人力控制器,采用小脑模型神经控制器实现前馈控制,实现被控对象的逆动态模型,自适应模糊控制器实现反馈控制,保证系统的稳定性,且抑制扰动。以平面两关节机器人进行仿真,仿真结果表明,系统的自适应能力和力跟踪能力有显著的提高,机械手在其末端操纵器与刚性变化范围较大的外界工作环境接触时,具有较强的适应能力,较好地完成了机器人的力/位置控制。
- 魏立新李二超王洪瑞
- 关键词：自适应模糊控制CMAC
- 基于混合优化神经网络的机器人力/位置控制被引量：11
- 2006年
- 针对机器人在参数变化和外界工作环境的刚度变化时,系统的控制质量会因常规PID控制器没有自适应能力而明显变差,甚至无法工作,提出了一种具有混合H2/H∞性能指标的CMAC控制方法,采用CMAC神经网络加强系统对参数不确定性的补偿,引入混合优化策略来优化CMAC神经网络的结构和权值,保证了系统对外界干扰在给定干扰衰减度下具有鲁棒稳定性的同时,还能使系统达到良好的动态性能,满足一定的H2最优性能指标。仿真结果表明,本文所提控制方案在大量参数不确定性及外部扰动存在的情况下,仍能满足性能要求。
- 魏立新李二超王洪瑞
- 关键词：机器人混合H2/H∞混合优化策略CMAC
- 基于CMAC在线自学习模糊自适应控制的机器人力/位置鲁棒控制被引量：6
- 2005年
- 针对机器人系统的未知、不确定、时变和非线性特性,在传统误差学习法的基础上,提出一种CMAC在线自学习模糊自适应控制结构,利用模糊推理机产生的分目标学习误差代替反馈控制器的输出信号训练CMAC,使CMAC的学习与系统的实际跟踪过程相适应,避免了控制器的输出产生振荡或进入饱和状态。仿真结果表明这种控制方案实现了对未知不确定非线性机器人系统的高精度实时力/位置控制。
- 魏立新李二超王洪瑞
- 关键词：模糊推理机
- 基于X-Y平台的力/位置神经网络控制研究
- 随着工业生产自动化程度的提高，X-Y平台在工业生产中的应用也越来越广泛，己广泛用于冶金、机械制造、汽车工业以及军事、航天等各个领域。当X-Y平台的末端执行器与外界环境接触时，工作环境对控制性能也有较强的影响。近十几年来，...
- 李二超
- 关键词：混合控制阻抗控制神经网络控制位置控制器
- 文献传递
- X-Y数控平台运动及力位置控制研究
- 王洪瑞魏立新肖金壮陈卫东温淑焕王霞李二超
- 该课题以X-Y数控平台为研究对象，展开数控机床的高精度控制和智能化研究：针对高精度控制中的摩擦问题，基于静态和动态摩擦模型、将摩擦视为扰动，分别采用鲁棒、模糊和神经网络等控制策略，有效地实现了X-Y数控平台系统的高精度控...
- 关键词：
- 关键词：神经网络补偿
