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本文以水下无人运载器(AUV)绕平面圆周航行速度、位置控制为例,推广到任何轨迹的控制问题。利用神经网络学习AUV运动的内在规律,预测未来一步的运行情况,并用改良的PID方式前馈与后馈相结合的控制其执行机构。系统学习、预测及PID各增益量利用GESA全局优化方法求得。本方法具有自适应性、强非线性及前馈控制等特点,优于其它一般的控制器。 相似文献
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本文提出了一种新型的制动能再生系统,对一种带有飞轮储能器的市区公共汽车的制动原理进行分析,并给出了在两种不同输入情况下制动过程中的车辆系统动态响应的计算机仿真结果。 相似文献