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车辆采用自适应神经网络进行编队控制。

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简介：
为了应对车辆编队控制的挑战，我们设计了一种自适应神经网络编队控制器。该控制器在面对跟随车辆无法获取领航车辆速度的情况时，通过综合考虑位置误差、角速度误差以及前一时刻跟随车辆的速度，巧妙地利用神经网络实现神经元权重的自适应在线调整，从而精确地控制跟随车辆的速度。 经过精心选择的控制器参数设置，能够有效降低跟随误差，使其保持在一个极小的范围内。 通过对六边形队形进行的仿真实验结果表明，该编队控制器的性能表现十分出色，并验证了其有效性。 这项研究的成果对车辆编队控制领域具有重要的意义，因为它打破了传统方法中对跟随车辆必须已知领航车辆速度这一限制条件，从而有助于显著降低对速度传感器的依赖程度。

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  • 车辆的自适应神经网络编队控制
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    车辆的自适应神经网络编队控制研究利用先进的自适应神经网络技术优化车队行驶过程中的协调与控制策略，实现高效、安全的自动驾驶编队行驶。 为解决车辆编队控制问题，设计了一种自适应神经网络编队控制器。在未知领航车辆速度的情况下，通过位置误差、角速度误差以及前一时刻跟随车的速度信息，利用神经网络在线调整权重的方法来调节跟随车的速度。合理选择控制器参数可以确保跟踪误差足够小。六边形队形的仿真试验验证了该方法的有效性。这项研究突破了传统编队控制中必须已知领航车辆速度的限制，有助于减少对速度传感器的需求。
     
  • 神经网络控制：神经网络在控制中的应用
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    本著作探讨了神经网络技术在控制系统设计与优化中的应用，深入分析其原理及实践案例，旨在为自动化领域提供创新解决方案。 神经网络控制涉及将神经网络与控制系统相结合的技术。这种方法利用神经网络的自学习能力来优化和改进传统控制系统的性能。通过结合两者的优势，可以实现更智能、适应性更强的自动化系统。
     
  • 基于BP神经网络的神经元网络与自适应PID控制算法
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    本研究探讨了将BP神经网络应用于神经元网络，并结合自适应PID控制算法优化控制系统性能的方法。通过模拟实验验证其在动态系统中的有效性及优越性。 在当前的 Simulink 模块库中找不到关于 BP 神经网络的封装模块，因此单独使用这些模块无法完成完美的设计仿真。这时需要用到 S 函数来连接 MATLAB 和 Simulink 的程序，并在此构造神经网络的学习算法。学习速率设为 xite，惯性因子设为 alfa；隐含层加权系数记作 wi，输出层加权系数记作 wo。 在进行仿真之前需要先初始化参数和变量。当仿真开始后，首先建立一个传递函数模型，并对其进行离散化处理以提取分子分母项。三个输出值分别对应 PID 控制器中的比例增益 Kp、积分增益 Ki 和微分增益 Kd 参数。 接下来是不断更新这些参数的过程：通过反复进行数据方向传播和误差对比，每次循环后都会自动调整每个神经元的权值和阈值，直到找到最佳解或达到预定迭代次数为止。
     
  • 基于神经网络的自适应PID控制方法 结合RBF（BP）神经网络与PID控制器构建了神经网络PID控制器，并利用传递函数进行分析。
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    本文提出了一种结合径向基函数(BP)神经网络和传统PID控制器的自适应控制系统，通过优化PID参数提高了系统的响应性能。采用了传递函数方法对系统稳定性进行了深入研究与验证。 基于神经网络的自适应PID控制器通过结合RBF（BP）神经网络与PID控制器建立了神经网络PID控制器，并利用传递函数进行系统建模。该方法能够自动调整PID参数，从而实现对方波信号的有效跟踪。程序中包含了详细的注释以方便理解。
     
  • consensus-formation-control-master_编队控制_编队保持_UUV_车辆编队_车辆.zip
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    本资源包含UUV（无人无缆水下航行器）编队控制与编队保持的相关算法和仿真代码，适用于研究及工程实践。 consensus-formation-control-master1111_编队_编队保持_UUV_车辆编队_车辆
     
  • 基于MATLAB的RBF神经网络自适应控制仿真
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    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BP神经网络的自适应PID控制仿真
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    本研究探讨了基于BP神经网络优化PID控制器参数的方法，并通过仿真验证其在控制系统中的应用效果。 基于BP神经网络的自整定PID控制仿真已经成功运行并通过了测试，可以放心下载。
     
  • 基于RBF神经网络的自适应控制MATLAB仿真
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    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
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    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。
     
  • RBF_SMC.rar_RBF滑模控制_smc滑模自适应_神经滑模_神经网络滑模
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    本资源提供一种基于径向基函数（RBF）的滑模控制方法，结合了滑模控制器与自适应神经网络技术，旨在提高系统的鲁棒性和响应速度。适用于复杂系统中的非线性控制问题解决。 本程序采用基于RBF神经网络的上界自适应学习滑模控制方法，适用于实际无法测量上界值的情况。