龙晓林
- 作品数：9 被引量：97H指数：6
- 供职机构：武汉理工大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国防科技技术预先研究基金浙江省科技计划项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程交通运输工程机械工程更多>>
- 使用VB应用程序调用AutoCAD和Excel软件的方法被引量：8
- 2001年
- VB(VisualBasic)是一种通用性很强的程序设计语言 ,具有快速的程序开发环境 ,能迅速有效地编制程序界面 ,在VB环境下可以开发出许多应用软件。文中介绍了使用VB开发应用程序调用AutoCAD、Excel和OCX等软件的方法及调用时应注意的技术问题 。
- 龙晓林王国顺
- 关键词：VISUAL程序设计语言AUTOCAD程序代码
- 基于优化BP神经网络的PID控制器研究被引量：28
- 2003年
- 提出了一种新型的基于优化BP神经网络结构的PID控制器 (PID -NNC) ,该控制器将神经网络和PID控制规律融为一体 ,既具有神经网络自学习、自适应及逼近任意函数的能力 ,又具有常规PID控制器结构简单、可靠性高的特点。且控制器的算法采用的是优化的BP算法 ,可以避免网络陷入局部极小点 ,也可以加快网络的训练速度。所以该控制器可以对具有非线性、时变性和不确定性等复杂系统实行控制。利用MATLAB软件对非线性系统进行了仿真研究 。
- 龙晓林徐金方
- 关键词：BP神经网络PID控制器计算机仿真数学模型PID控制
- 基于USB总线的虚拟仪器设计
- 2004年
- 龙晓林
- 关键词：USB总线虚拟仪器系统结构模数转换器程序设计
- 汽车ABS滑模变结构控制的分析与仿真被引量：8
- 2004年
- 汽车防抱制动系统 (ABS)是改善汽车主动安全性的重要装置。本文介绍了滑模变结构控制方法 ,针对汽车ABS的特点利用此方法设计了控制器 ,并在MATLAB/Simulink的环境下进行了仿真 。
- 龙晓林杜小芳徐达
- 关键词：防抱制动系统滑移率滑模变结构控制
- 基于网络模型的多机器人编队优化研究被引量：2
- 2008年
- 多个机器人要形成一个稳定的队形,系统内必须有信息的传递和交换。根据多机器人的物理约束、信息交换和控制策略建立了多机器人编队的网络模型,提出了改进的粒子群多目标优化算法(MPSO),并利用该算法对多机器人编队系统实现了优化控制。从仿真结果看,6个机器人能快速地从三角形状变换到直线编队,且变换过程中没有相互的碰撞,队形误差也很小。
- 方丹辉丁秋峰龙晓林
- 关键词：多机器人编队代数图论网络模型粒子群优化算法优化控制
- 基于PID神经网络的控制器研究被引量：20
- 2002年
- 提出了一种基于PID神经网络的控制方法 ,给出了控制器的结构形式 ,分析了网络中采用附加动量项的BP学习算法 ,并利用MATLAB软件对带时滞的一阶对象进行了仿真 ,其仿真结果表明 ,该方法具有响应快、超调小。
- 龙晓林苏义鑫
- 关键词：PID神经网络控制器BP算法计算机仿真反传算法
- 基于SVM的机器人工件识别被引量：8
- 2005年
- 支持向量机(SVM)是一种崭新的机器学习方法,建立在结构风险最小化原理基础上,寻找一个最优分类超平面,引进核函数将低维空间向量映射到高维空间.此方法能解决小样本、非线性及高维模式识别中的问题.鉴于此,将SVM应用于多传感器信息融合,并针对多类型目标识别问题,采用“oneagainstall”方法构造多元分类器.实验中比较了采用不同核函数构造的SVM的分类效果,结果表明SVM具有较高的识别率,其中三项多项式核函数构造的SVM的识别率最高,可达到93.2%.另外,还比较了单传感器和多传感器融合的识别结果,单传感器的识别率只有63.7%,大大低于多传感器融合的识别率.
- 龙晓林蒋静坪
- 关键词：支持向量机数据融合目标识别
- 非线性控制及其先进控制策略被引量：18
- 2004年
- 介绍了非线性控制技术和几类先进控制策略的基本原理 ;综述了Lyapunov方法和反馈线性化方法(包括微分几何方法、直接反馈线性化方法和Backstepping方法 )与智能控制策略 (包括模糊控制、神经网络控制 )及与滑模控制、自适应控制、鲁棒控制和预测控制的综合应用。
- 龙晓林蒋静坪
- 关键词：非线性控制LYAPUNOV方法反馈线性化
- 基于Web的多机器人远程控制被引量：5
- 2005年
- 多机器人编队的远程控制会面临协作环境不确定、信号传输延迟等困难,在Web模式下采用基于事件的远程控制策略会克服这些困难并使系统具有稳定、安全、可靠和高效率等性能.编队控制时采用“领队跟随”的控制策略也可以使多机器人具有高度的自组织能力.3个Pioneer3机器人的三角形编队实验验证了所选用系统和控制策略的合理性和有效性.
- 龙晓林蒋静坪
- 关键词：远程控制多机器人编队
