基于人工神经网络( Artificial Neural Network)的控制(ann-based Control)简称神经控制(Neural Control)。神经网络是由大量人工神经元(处理单元)按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计 算能力的网络系统。它是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究的基础上提出来的,具有很强 的自适应和学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力

研究了具有控制输入约束和外部干扰的轮式移动机器人的轨迹跟踪问题.在轨迹跟踪位姿误差的T-S模型和并行分布补偿框架下,利用分段模糊Lyapunov理论给出了满足控制输入约束的H∞控制器设计方法,并证明了闭环系统的稳定性.仿真结果验证了所提方法的有效性

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6.1 数据通信基础 6.1.1 数据通信系统 6.1.2 数据传输编码 6.1.3 通信同步技术 6.1.4 常用传输介质 6.2 通信网络技术 6.2.1 网络拓扑结构 6.2.2 网络控制方法 6.2.3 差错控制技术 6.3 网络体系结构 6.4 串行通信总线 6.4.1 RS-232C通信总线 6.4.2 RS-422/485通信总线

数控机床是现代加工车间最重要的装备。本文概述数控机床控制器的发展趋势。随着信息技术(T) 和制造技术(MT)的发展,出现了更多功能、更高性能的控制器,诸如多坐标、多系统(通道)的控制:具有 高精、高速、5轴加工功能和复杂加工、数控复合机床、进网通信、高可靠性和安全性等功能

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（1)电力系统调度自动化系统即EMS能量管理系统主要由六个部分组成:计算机、操作系统、支持系统、数据收集(SCADA)能量管理(发电控制和发 电计划)和网络分析

与行驶速度较高的其他无人驾驶工况相比, 自动泊车时参考路径的曲率较大, 因此车辆转向轮转角速度的限制等系统约束条件会严重影响自动泊车路径跟踪控制器的性能. 为了解决这一问题, 提出了基于非线性模型预测控制的自动泊车路径跟踪控制器, 并在MATLAB/Simulink和PreScan联合仿真环境中将该控制器与基于线性时变模型预测控制的控制器进行了对比. 仿真结果表明非线性模型预测控制器可以实现多约束条件下的自动泊车, 泊车完成后车辆航向与车位中线的夹角为0.0189 rad, 车辆后桥中点与车位中线的距离为0.1045 m, 仅为车身宽度的5.56%. 相比线性时变模型预测控制器, 非线性模型预测控制器具有泊车精度更高、安全裕度更大、泊车耗时更少等优势. 在实时性方面, 该控制器也能够满足自动泊车的需求

第四章直接式数字控制器 4.1直接数字控制器的概述 4.2江森控制器的系统组成 4.3DX-9100系统配置和参数 4.4DX-9100的安装与接线