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当用户使用助行器过程中有跌倒趋势时,需要使人体能快速恢复正常的站立体态并缓冲助行器紧急制动的惯性力。但是大部分柔顺控制运用机械臂模型较多,运用于助行器模型的防跌倒控制策略较为欠缺。针对此问题,文中提出了一种基于自适应滑模阻抗控制的新型防跌倒柔顺控制策略,并将其用于助行器模型,通过阵列式薄膜压力传感器与超声波传感器融合来达到提升助行器性能的目的。该策略能提高助行器的轨迹跟踪效果,实现对用户的安全防护。两种不同运行情况下的仿真和两种不同地形的模拟实验结果表明,人体可在4 s左右恢复正立,证明该策略能实现助行器运动的柔顺性。 相似文献
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燃气-蒸汽联合循环机组燃烧室温度模型具有非线性、强耦合的特点,难以建立其精确的过程控制模型.针对这一问题,文中提出了一种基于Elman神经网络的燃烧室温度模型建模.该模型利用不同输入下的输出响应作为训练集数据,利用了Elman神经网络具有以任意精度逼近非线性系统的优点对Elman神经网络进行训练.该模型还利用BPTT算... 相似文献
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针对非最小相位系统右半平面零点所造成的负调问题,文中以抑制非最小相位系统的负调和时滞问题为目的,将两步PID参数整定法与Smith预估控制器相融合,提出了一种复杂控制算法.该算法通过调整系统前置系数和PID参数,达到抑制非最小相位负调的作用,并将其作用于Smith预估控制结构中,达到提升系统响应时间的目的.利用MATL... 相似文献
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