针对模型未知的多机械臂系统，利用多个独立的 ＲＢＦ神经网络，对每个子机械臂系统进行逼近，基于图论原理定义了每个子系统之间的同步耦合关系，结合滑模控制方法设计出一种机械臂无模型自适应同步控制器。通过神经网络权值的不断在线迭代过程，随机械臂工作任务的变化可以实现对其动力学模型的实时逼近，摆 脱 了 数学模型的限制，扩大了控制器的应用范围，在初始误差较大的情况下也可以保证对期望轨迹实现快速跟踪，并且系统在载荷发生改变等不确定的情况下依然能够实现同步，提高了控制器的鲁棒性。最 后 通 过 Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳 定 性 分析和 Ｍａｔｌａｂ仿真对所设计的同步控制器进行了验证
2021-03-22 09:08:41
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提出了一种基于卡尔曼滤波和AR模型的、针对由于移动台高速移动而引起的信道状态变化的信道预测方法。在研究传统的LRP信道预测算法的基础上抽取采样数据,通过训练序列得到AR模型系数,采用LRP信道预测算法进行信道预测,并引入一个决策模块,当信道状态变化较大时,采用Kalman滤波进行替代预测,可获得较好的预测性能。
2021-02-24 09:08:55
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MFAC代码。参考与百度文库wjzwly123， 希望对大家略有帮助。应用了北京交通大学侯忠生教授的无模型自适应控制。
2021-01-20 21:36:42
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北京交通大学侯忠生教授的无模型自适应控制的实际应用和理论研究应用，详细介绍了无模型自适应控制的主要应用领域。附录为无模型自适应控制书中的MATLAB程序代码，运行可以复现书中的仿真图。
2021-01-20 21:29:47
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北京交通大学侯忠生教授的无模型自适应控制的实际应用和理论研究应用，详细介绍了无模型自适应控制的主要应用领域。附录为无模型自适应控制书中的MATLAB程序代码，运行可以复现书中的仿真图。
2019-12-21 21:52:47
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