针对柔性触觉传感器模型高度非线性、解耦难度大等问题，提出一种有效的方法来模拟柔性触觉传感器在实际应用中含噪声的情形。首先在理想条件下的传感器模型上添加不同幅度的高斯白噪声并建立其数学模型，之后通过K-均值和递归最小二乘法优化RBF神经网络，并利用优化后的RBF神经网络算法逼近受噪声干扰的传感器阻值与形变之间的高维非线性映射关系，最后基于不同的展开幅度通过行列阻值解耦出传感器三维形变信息，获得了较好的解耦精度。解耦结果表明，RBF神经网络算法具有较强的鲁棒性和抗噪声能力，能够很好地逼近含噪声的传感器高维非线性数据之间的映射关系。
2022-04-28 22:24:32
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PID输出均匀分配，对应一个被控对象通过多个阀组共同调节情形【假设设定值60、过程值50、增量PID输出1，这个4对应四个阀组加1；假设投入阀组两个，则增量PID输出为2，投入两个阀组加2！】
例如蒸汽压力是通过四个阀组调节煤气流量来实现蒸汽压力的稳定,但是主PID输出是一个，要通过四个阀调节煤气流量，也就是说副PID有四个，岗位工可能选择了两个阀组，这时候为了加快系统响应速度，原来调节四个阀组的力度要加在被选择的两个阀组上面。
2022-04-28 21:06:04
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安全技术-网络信息-模糊演化卡尔曼滤波及其在RBF神经网络中的应用.pdf
2022-04-28 19:00:26
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