《一种基于神经网络感知器的双足行走机器人稳定性控制方法》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《神经网络在双足机器人稳定性研究中的应用》PDF+DOC 设计了一个感知器神经网络，并利用安装在机器人双脚底的力传感器，测得其重心的位置，通过训练感知器网络来感知重心的偏移程度，使执行机构产生相应的动作，以达到双足机器人稳定性控制的目的。仿真结果表明，该方法结构简单，易于实现。...
2. 《多维力/力矩传感器静态解耦的研究》PDF+DOC 多维力 /力矩传感器的静态耦合是影响其测量精度的主要因素之一。在研究基于最小二乘理论的多维力传感器静态线性解耦方法的同时 ，提出了一种基于 BP神经网络的静态非线性解耦方法。以 HIT灵巧手的微型五维指尖力 /力矩传感器为对象进行了实验 ，结果表明 ，基于神经网络的非线性解耦方法可以明显地提高传感器......
3. 《一种基于神经网络的力传感器的数据融合方法》PDF+DOC 电阻应变式测力传感器是目前国内外广泛使用的一种传感器。但它在使用的过程中，经常由于载荷分布不均，造成其精度的降低，使其输出特性呈现严重的非线性。引起这种误差的主要原因有：传感器的高度不足、斜载、偏心等。人工神经网络是由大量处理单元(神经元)组成的非线性大规模自适应系统，能够表达任意复杂的动态特性。因......
4. 《基于神经网络的多维力传感器静态解耦的研究》PDF+DOC 提出了基于人工神经网络进行多维力传感器静态解耦的方法。维间耦合是制约多维力传感器测量精度的主要因素，为克服传统线性解耦方法的局限性，利用BP神经网络的强非线性逼近能力研究了多维力传感器的非线性静态解耦。以研制的微型5维指尖力/力矩传感器为对象进行了解耦实验，结果表明，与基于最小二乘的线性解耦方法相比......
5. 《基于径向基函数神经网络的压电式六维力传感器解耦算法》PDF+DOC 针对四点支撑结构的压电式六维力传感器线性度差，维间耦合严重的问题，提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的解耦算法。分析了耦合产生的主要原因，建立了RBF神经网络模型。通过对六维力传感器进行标定实验获取解耦所需的实验数据，并对实验数据进行处理。然后采用RBF神经网络优化传感器输出系统的多维非线性解耦......
6. 《基于BP网络的热力系统参数仿真》PDF+DOC 针对热力系统的传感器损坏率较高，导致有些分析软件失效的现状，提出了一种改进ＢＰ算法的人工神经网络，对一些重要的热力参数进行了仿真研究．在该方法中，网络学习过程通过同时调整学习率和动量修正因子两个参数，使得收敛速度沿着最佳方向进行．经实例计算结果表明，真实值和仿真值之间的误差在１％以内，可以满足工程应......
7. 《基于神经网络的非线性系统故障诊断》PDF+DOC 本文对非线性系统的故障检测与诊断提出了一种新的方法。利用神经网络对非线性系统进行辩识与建模 ，通过比较实际输出与模型的输出 ，可在线辩识出故障幅值的大小。...
8. 《基于人工神经网络的柴油机喷油量检测研究》PDF+DOC 利用外卡式压力传感器测量的高压油管压力波，在提取压力波特征参数后，利用经训练的人工神经网络可实现对喷油量的检测识别。...
9. 《传感器》PDF+DOC Y2001-62724-497 0117353基于神经网络的传感器线性化的一般方法=A generalmethod for sensor linearization based on neural networks[会，英]/Medrano-Marques，N.J.&amp；...
10. 《人工神经网络在多传感器信息融合中的应用研究》PDF+DOC 本文通过严格控制的试验和对采样数据的细心处理，将人工神经网络运用于油品水分检测的多传感器信息融合中。BP网络和RBF网络被公认为比较擅长函数逼近处理，大量的试验数据表明，这两种网络确实能够改善信息融合的性能。最后，作者指出，神经网络训练是否成功，除了神经网络的结构设计之外，数据的预处理也同样是十分重......