本文首先建立了航天器姿态动力学及运动学方程,该方程具有较强的非线性特性。通过将状态耦合部分作系统干扰项的处理,使原来的非线性模型转化为线性模型加非线性干扰的形式,从而得到了更加简单明了的姿态控制系统的表达式。 在应用滑模变结构原理对系统进行控制器设计时,首先通过二次型最优法求出了最优滑动面,在此基础上,利用自适应滑模控制原理,设计出了合适的系统控制律。 最后,运用所设计的姿态控制系统对某航天器进行数值仿真,并对仿真结果进行了分析。仿真结果很好地体现出所设计的变结构控制器的优点,并成功地对该航天器姿态进行了控制。
上传时间: 2014-01-06
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《SPSS 11统计分析教程》(高级篇)样章,第一章:征服一般线性模型――General Linear Model菜单详解(上)第一节:方差分析模型简介,PDF格式。
上传时间: 2016-02-04
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输入信号为谐波信号,用brug算法运算线性模型系数。
上传时间: 2013-12-23
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有关无人机编队飞行的,里面还给出了无人机的线性模型,对研究编队飞行的同行应该有所帮助。
上传时间: 2016-12-27
上传用户:黄华强
双足步行机器人(Biped Walking Robot)是一种仿人机器人,是移动式机器人领域中一类重要的仿生系统。双足步行机器人作为一种移动式机器人,它与轮式,履带式机器人相比有许多优点与优越性。由于双足步行机器人的行走具有独特的适应性和拟人性,其行走控制成为当今研究的热点。步行运动模式与运动控制是影响双足步行机器人技术进步的重要问题,也是双足步行机器人成功而有效地实现稳定步行的理论基础和技术关键。本文针对双足步行机器人步行模式生成与步行控制相关问题进行了研究,并在虚拟现实的实验环境中实现了机器人以给定步行模式的行走。取得的主要科研成果有:第一:基于平面倒立摆线性模型的双足步行机器人步行运动模式生成。本文对双足步行机器人的动力学模型进行了简化,采用平面倒立摆的线性化模型作为双足步行机器人步行模式生成的简化模型。设计了基于倒立摆线性化模型步行模式生成算法,对双足步行机器人前向行走,侧向行走与拐弯行走的腰部重心位置轨迹与速度轨迹进行了规划。对于双足步行具有双脚作支撑期的特点,本文采用了七次多项式插值,分两阶段对具有双脚支撑期的步行运动的腰部运动轨迹进行规划,实现了期望的运动模式。第二:基于小脑模型控制器的双足步行机器人逆运动学控制系统。本文针对双足步行机器人腿部逆模型求解问题,提出一种基于小脑模型连接控制网络CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)的机器人逆运动学控制方法。机器人腿部正运动学模型采用Denavit-Hartenberg方法进行建模,在建立双足步行机器人正运动学模型基础上,设计了基于CMAC的控制系统。系统采用两个CMAC直接控制机器人的腿部运动。两个CMAC逆模型控制器分别逼近步行机器人支撑腿与摆动腿的逆模型,实现了对腰部运动轨迹的跟踪控制。第三:基于虚拟现实环境的双足步行机器人行走控制实验。
上传时间: 2022-06-19
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神经网络神经网络是指用大量的简单计算单元构成的非线性系统,它在一定程度上模仿了人脑神经系统的信息处理、存储和检索功能,是对人脑神经网络的某种简化、抽象和模拟。1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了神经元的数学模型M-P神经元模型,证明了单个神经元能执行逻辑功能,从此开创了神经科学理论研究的时代。M-P模型,是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的神经元模型。权重当输入进入神经元时,它会乘以一个权重。例如,如果一个神经元有两个输入,则每个输入都将具有分配给它的一个关联权重。随机初始化权重,并在模型训练过程中更新这些权重。偏置除了权重之外,另一个被应用于输入的线性分量被称为偏置。它被加到权重与输入相乘的结果中。添加偏置的目的是改变权重与输入相乘所得结果的范围。激活函数激活函数的主要作用是加入非线性因素,以解决线性模型表达能力不足的缺陷,在整个神经网络中至关重要。常用的激活函数有Sigmoid、Tanh、ReLU。
上传时间: 2022-06-24
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LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言,可以简便地表达大规模问题,利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。
上传时间: 2013-12-08
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线性化和整理命令: 性模型(状态方程) 高级方法 性模型 的状态参数
上传时间: 2014-01-06
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matlab仿真命令集 包括仿真命令、线性化和整理命令、构建模型命令等
上传时间: 2013-12-24
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simulink命令集(仿真命令 线性化和整理命令 构建模型命令 封装命令 诊断命令 硬拷贝和打印命令: )
上传时间: 2014-11-07
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