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带有模型不确定性补偿的RBF网络机器人自适应控制-Simulink仿真及操作指南.zip

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简介：
本资源提供了一种基于RBF网络的机器人自适应控制方法，并引入了模型不确定性补偿机制。包含Simulink仿真实验和详尽的操作指南，适用于研究与学习。 1. 版本：MATLAB 2014、2019a、2021a，内含运行结果，如无法运行可私下联系。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理和路径规划等领域的MATLAB仿真。更多内容请查看博主主页的博客文章。 3. 内容：标题所示的内容介绍，请点击主页搜索相关博客了解详情。 4. 适合人群：本科及硕士阶段的学习与研究使用。 5. 博客介绍：热爱科研工作的MATLAB仿真开发者，致力于技术进步和个人修养同步提升。如需合作项目请私下联系。

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  • 带有模型不确定性补偿的RBF网络机器人自适应控制-Simulink仿真及操作指南.zip
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    本资源提供了一种基于RBF网络的机器人自适应控制方法，并引入了模型不确定性补偿机制。包含Simulink仿真实验和详尽的操作指南，适用于研究与学习。 1. 版本：MATLAB 2014、2019a、2021a，内含运行结果，如无法运行可私下联系。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理和路径规划等领域的MATLAB仿真。更多内容请查看博主主页的博客文章。 3. 内容：标题所示的内容介绍，请点击主页搜索相关博客了解详情。 4. 适合人群：本科及硕士阶段的学习与研究使用。 5. 博客介绍：热爱科研工作的MATLAB仿真开发者，致力于技术进步和个人修养同步提升。如需合作项目请私下联系。
     
  • 含有Prandtl-Ishlinskii磁滞特性的不确定系统的自适应补偿与控制
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    本研究探讨了具有Prandtl-Ishlinskii磁滞特性的复杂系统中不确定性因素的影响，并提出一种有效的自适应补偿与控制策略，以提高系统性能和稳定性。 采用Prandtl-Ishlinskii模型来描述一类基于智能材料的执行器中的磁滞现象，并在间接自适应鲁棒控制框架下设计了相应的控制器。为了减少由这种特殊材料引发的磁滞效应，我们利用最小二乘法进行在线参数估计，同时使用近似的逆补偿模型加以修正。此外，对反演误差进行了详细的定量分析。之后，在考虑到系统中存在的不确定性和非线性的情况下，又进一步设计了一个鲁棒控制器以确保系统的稳定性。通过仿真研究证明了该自适应鲁棒控制策略不仅能够实现优秀的输出跟踪性能，同时也具备较高的参数估计准确性。
     
  • 基于RBF神经网络的自适应LMS滤波器SIMULINK仿真及操作录像
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    本研究利用MATLAB SIMULINK平台，设计并实现了一种结合RBF神经网络与LMS算法的自适应滤波器，并录制了详细的仿真操作过程。 通过simlink实现基于RBF神经网络的算法的自适应LMS滤波器。
     
  • 带有死区补偿的永磁同步电机Simulink仿真模型.zip
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    本资源提供了一个包含死区效应补偿机制的永磁同步电机（PMSM）Simulink仿真模型。该模型旨在研究和优化开关损耗及转矩脉动问题，适用于电力驱动系统的教学与科研工作。 在FOC控制下使用传统电流极性判断方法制作的永磁同步电机死区补偿Simulink对比仿真模型显示，死区补偿效果显著。该研究涵盖了MATLAB R2014b和R2018b版本。
     
  • 基于神经网络的不确定环境下机器人自适应滑模控制
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    本研究提出了一种基于神经网络技术的创新方法，旨在提高机器人在不确定环境下的自适应能力和稳定性，采用先进的滑模控制策略以实现精确操作和高效任务执行。 本段落提出了一种基于自适应神经滑模控制的机器人轨迹跟踪方法。该方案结合了神经网络的非线性映射能力和变结构控制理论的优势，利用径向基函数（RBF）网络来学习系统不确定性的未知上限，并通过调整控制器中的切换增益实现对这些不确定性因素的有效补偿。实验结果表明，这种新型控制器能够确保机械手的位置和速度跟踪误差最终收敛至零状态，从而验证了该方案的可行性与有效性。
     
  • 基于MATLAB的RBF神经网络自适应控制仿真
    优质
    本研究运用MATLAB软件平台，构建并仿真了RBF（径向基函数）神经网络在控制系统中的自适应控制算法，验证其有效性和优越性。 RBF神经网络自适应控制的MATLAB仿真介绍了该技术的基本原理与应用方法，并提供了多个具体的控制实例及详尽的代码示例。读者可以根据提供的程序复现书中描述的所有实验内容。
     
  • 基于RBF神经网络的自适应控制MATLAB仿真
    优质
    本研究运用MATLAB平台，基于径向基函数(RBF)神经网络技术，探讨并实现了系统的自适应控制策略，并进行了详细的仿真分析。 本书提供了RBF神经网络自适应控制的MATLAB仿真源码程序，并进行了详细的整理与注释。
     
  • 基于MATLAB的RBF神经网络自适应控制仿真
    优质
    本研究利用MATLAB平台，设计并实现了一种基于径向基函数（RBF）的神经网络自适应控制系统，并进行了详尽的仿真分析。 《RBF神经网络自适应控制MATLAB仿真》介绍了径向基函数（RBF）神经网络的原理与方法，并通过多个控制实例进行了详细阐述。书中还提供了详尽的MATLAB程序代码，读者可以根据这些代码复现书中的仿真实验。
     
  • Simulink中的模型参考自适应控制仿真
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    本简介探讨在Simulink环境中搭建与模拟模型参考自适应控制系统的方法，分析其性能并优化设计。 在撰写有关模型参考自适应控制（MRAC）的Simulink仿真论文时，我使用了一个基础的仿真实验作为参考。我的研究依据是刘兴堂于2003年编写的《应用自适应控制》一书中的P218页内容。 对于初学者来说，在选择参考模型和确定自适应律中正定矩阵的过程中可能会遇到困难。在构建参考模型时，我将被控对象的数学模型进行极点配置之后得到的方程作为参考模型；而在三个正定矩阵的选择上，除了P外其他可以直接选取为单位矩阵，但P的具体选择则需要通过反复尝试来确定合适的值。
     
  • MATLAB中的机器人独立PD控制：重力补偿、自适应及鲁棒性分析
    优质
    本文探讨了在MATLAB环境中实现机器人系统的独立PD控制器设计，并深入研究了其重力补偿机制、自适应调整策略以及系统鲁棒性的详细分析。 机器人独立PD控制、基于重力补偿的PD控制以及自适应PD控制，在此基础上进一步发展为鲁棒自适应PD控制。