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多神经元神经网络算法的DSP无人侦察车伺服控制系统

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多神经元神经网络算法的DSP无人侦察车伺服控制系统
A Multi-Neuron Neural Network Algorithm for DSP Servo Control System of Unmanned Reconnaissance Vehicle
投稿时间:2018-09-26
DOI:10.15918/j.tbit1001-0645.2019.02.016
中文关键词:改进型多神经元神经网络算法无人侦察车DSP伺服控制
English Keywords:improved multi-neuronNeural network algorithmunmanned reconnaissance vehicleDSPservo control
基金项目:九七三国家重点基础研究发展规划前期项目(2011CB612204);山西省重点研发计划(指南)项目(201603D121040-1)
作者单位
岳光中北大学 机电工程学院, 山西, 太原 030051
潘玉田中北大学 机电工程学院, 山西, 太原 030051
张华君太原科技大学 重型机械教育部工程 研究中心, 山西, 太原 030024
刘学杰中国人民公安大学 国际警务执法学院, 北京 100038
李宇峰北京德源博汇科技有限公司, 北京 102208
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中文摘要:
提出一种改进型多神经元神经网络算法的DSP无人侦察车伺服控制系统,对多神经元PID控制器进行交叉并联构建并在DSP中运行,解决国内无人侦察车单片机伺服控制系统数据处理速度慢、设计不灵活、智能算法应用受限问题.结果表明该方法收敛速度快、无需人工干预实现自主调节系统被控量,仿真及试验验证了算法的有效性,为无人侦察车应用于战场侦察、突发灾害紧急救援等提供理论基础和借鉴.
English Summary:
To solve the problem of slow data processing speed, inflexible design and application restriction of intelligent algorithm in domestic single-chip servo control system, a new method was proposed based on an improved multi-neuron neural network algorithm for DSP servo control system of the unmanned reconnaissance vehicle. The multi-neuron PID controller was constructed in a parallel connection and intercross form, and operated in DSP. Experiment and simulation results show that the method can converge quickly and can realize self-adjusting of the system controlled quantity without human intervention, validating the validity of the algorithm. The basic research provides a theoretical basis and a reference for further application of the unmanned reconnaissance vehicle in battlefield reconnaissance and emergency rescue of unexpected disasters.
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