广东省自然科学基金(10451802904006328)
- 作品数：4 被引量：13H指数：2
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- 一种基于虚拟仪器的通用测控系统被引量：1
- 2012年
- 为了满足信号处理设备的测试需求,克服人工测试的不足,本文设计了一种通用自动测试系统,可同时接入多种型号的信号处理设备。利用Labwindows/CVI开发的软件系统和虚拟仪器技术,通过PCI和GPIB总线实现了对测试仪器的自动测量与控制,并自动生成测试报告。
- 葛李周学才穆效江
- 关键词：GPIBPCI虚拟仪器LABWINDOWS/CVI
- 基于自组织神经网络的机械臂全局滑模控制
- 2013年
- 针对滑模控制具有抖振的缺点,提出了一种基于自组织神经网络的全局滑模控制方法;该方法首先设计了一种全局滑模面,使系统的轨迹一开始就在滑模面上,消除了传统滑模控制的趋近阶段,使系统从初始状态到平衡点的全过程都具有鲁棒性;其次,针对全局滑模变结构控制器系统存在抖振的缺点,利用自组织神经网络的在线学习,自适应地补偿建模误差和外界干扰,削弱了滑模控制的抖振;自组织神经网络能够根据控制目标自适应调节其结构和参数,提高了系统的控制精度;将该方法应用到机械臂控制中,仿真结果表明了其有效性。
- 穆效江
- 关键词：全局滑模控制神经网络抖振滑模面
- 基于FPGA的机器视觉设计被引量：2
- 2012年
- 为实现系统快速更新,在此设计了一种新的机器视频解决方案,借助FPGA技术,实现视频输入端口与Gige Vi-sion IP的使用以及系统与计算机主机的连接。设计方案中采用了新的Gige Vision标准及Gige Vision IP核,使系统相比其他现有相关标准更简单、速度更快,是未来的发展方向。
- 葛李穆效江
- 关键词：机器视觉FPGAGIGEVISION
- 机械臂的自适应神经滑模控制方法研究被引量：10
- 2015年
- 针对具有建模误差和不确定干扰的机械臂轨迹跟踪控制,提出了一种改进的自适应神经滑模变结构控制方法。该方法在传统神经滑模变结构控制的基础上,设计了一种对神经网络学习误差的自适应补偿控制,以补偿神经网络在初始阶段可能出现的误差,增强了系统的稳定性,实现了滑模变结构控制的切换控制增益对建模误差和不确定干扰的自动跟踪,削弱了抖振。利用李亚普诺夫定理证明了控制系统的稳定性,并利用仿真实验比较和分析了所提出方法与传统神经滑模变结构控制的运行结果。仿真结果表明该方法有效地削弱了滑模变结构控制的抖振,并具有更好的控制性能。
- 穆效江
- 关键词：神经网络滑模控制抖振滑模面
