方浩
- 作品数：17 被引量：98H指数：6
- 供职机构：西安交通大学更多>>
- 发文基金：河南省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程电子电信理学更多>>
- 3-RSR并行机器人正向运功学闭式解
- 2000年
- 针对并行机器人的结构特点，提出一种新的自观、简便姿态描述，并对一类3－RSR并行机器人进行几何分析，给出一种新的解法：应用Mathematica软件编程进行符号运算得到该类平台的闭式解，闭式解便于实现实时控制，同时用算例进行校验，结果表明计算速度快，达到秒级，为实时控制和实际应用创造厂条件。
- 周冰方浩冯祖仁
- 关键词：机器人并行机器人正向运动学
- 一种基于小波网络的自校正控制方法被引量：14
- 2001年
- 依据小波的非线性逼近能力和神经网络的自学习特性 ,提出了一种基于小波神经网络模型的自校正控制算法 .文中系统由两个小波网络组成 ,分别实现未知对象的建模与控制 .仿真结果表明所提控制方法可行 。
- 王忠勇张端金方浩蔡远利
- 关键词：小波网络系统辨识自校正控制学习算法神经网络
- 层迭CMAC网络在系统辨识中的应用
- 将两个量化单位和泛化参数不同的子CMAC网络构成具有层迭结构的组合CMAC网,其中粗CMAC网的泛化特性强,收敛速度快;而细CMAC网的收敛精度高.利用层迭CMAC网所兼顾的二者的优良特性,对一个二维系统进行基于层迭CM...
- 方浩周冰冯祖仁薛培鼎
- 关键词：神经网络系统辨识仿真自适应学习系统
- 文献传递
- 一种基于小波神经网络的自适应控制方法被引量：22
- 2000年
- 提出了一种基于小波神经网络的自适应控制方法,该方法利用两个小波神经网络作为自适应控制系统的辨识器和控制器来构成自适应控制系统.由于小波函数具有紧支性以及神经网络的非线性映射能力,因而在所构成的控制系统中,辨识器能更准确地近似具有较强非线性被控对象的动态特性,控制器能产生较为复杂的控制规律.仿真结果表明。
- 方浩薛培鼎冯祖仁
- 关键词：自适应控制神经网络仿真辨识器
- 自回归模型的时变小波包分解被引量：2
- 2001年
- 该文提出了一种基于动态规划的时变小波包分解算法。利用此算法进行小波包分解可以解决以往分解算法如单树算法无法进行时频分解而双树算法只能进行二叉树分解的问题。通过对时变自回归模型的分解仿真实验,表明在处理时变信号方面,此分解算法比其它算法更具有灵活性。
- 方浩周冰薛培鼎冯祖仁
- 关键词：小波包动态规划自回归模型
- 基于一种新的姿态描述的并行结构机器人工作空间解析解被引量：14
- 2001年
- 本文针对并行结构机器人的结构特点建立一种新的姿态描述 ,给出了相应的定义 ;并基于这种描述及Grassm ann线几何对 6 - 3并行结构机器人工作空间的奇异问题进行分析 ,得到一个简单而有效的非奇异边界 ,及该区域内的杆长约束条件下保守的工作空间解析解 .且与模型结构无关 ,具有普适性 .因此只要并行结构机器人的模型描述采用了新的方法 ,那么它的运动学研究就可以通过这种方法来进行 .
- 周冰方浩冯祖仁
- 并行机器人安全机构设计与控制问题的研究
- 该论文共分为两个大的研究方面:并行机器人机构设计与优化,以及不确定并行机器人控制策略的研究.1.借助顶点空间的概念,首次将正向运动学引入到机构设计中,进行3-6 Stewart平台安全机构的设计.2.利用自然正交补法,并...
- 方浩
- 关键词：并行机器人STEWART平台CMAC速度观测器
- 文献传递
- 一类3-3 Stewart平台的正向运动学闭式解被引量：7
- 2001年
- 针对 Stewart平台机器人的结构特点 ,提出一种新的姿态描述 ,这种描述直观、简便 ;并对一类 3- 3RSR并行机器人进行几何分析 ,给出一种新的解法 ;应用 Mathe-m atica软件编程进行符号运算得到该类平台的闭式解 ,闭式解便于实现实时控制。同时用算例进行校验 ,结果表明计算速度快 ,为实时控制和实际应用创造了条件。
- 周冰方浩冯祖仁
- 关键词：并行机器人位置正解
- 基于层迭CMAC网络的6-DOF机器人自适应控制被引量：16
- 2001年
- 研究了标称自适应 +迭代学习控制算法的稳定性 ,并利用层迭 CMAC网络的优良特性 ,提出了基于层迭 CMAC的标称自适应 +迭代学习控制方法 .此方法将标称自适应控制中确定的模型信息与未知的信息分离 ,充分利用模型中确定的信息进行前馈控制 ;而对于未知信息 ,则利用层迭 CMAC进行自适应学习 .仿真实验表明用本文所设计的控制系统对 6 - DOF并行机器人进行轨线控制 ,可获得比以往的普通 CMAC+PD控制系统更好的控制效果 .
- 方浩周冰冯祖仁
- 关键词：CMAC神经网络并行机器人自适应控制鲁棒控制
- 基于小波变换的系统辨识方法的研究
- 方浩
- 关键词：小波变换系统辨识脉冲响应神经网络
