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郭少彬

作品数：2 被引量：8H指数：1
供职机构：西南电子设备研究所更多>>
发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 1篇神经网络自适...
  • 1篇水下
  • 1篇水下航行
  • 1篇水下航行器
  • 1篇自适应神经
  • 1篇自适应神经网...
  • 1篇自适应输出
  • 1篇位置跟踪控制
  • 1篇无人水下航行...
  • 1篇李雅普诺夫
  • 1篇李雅普诺夫方...
  • 1篇基于神经网络
  • 1篇机械臂
  • 1篇跟踪控制
  • 1篇航速
  • 1篇航速控制
  • 1篇航行
  • 1篇航行器

机构

  • 2篇哈尔滨工程大...
  • 2篇东北林业大学
  • 2篇西南电子设备...

作者

  • 2篇贾鹤鸣
  • 2篇郭少彬
  • 1篇杨立新
  • 1篇宋文龙
  • 1篇周佳加
  • 1篇张宏瀚

传媒

  • 1篇船舶工程
  • 1篇应用科学学报

年份

  • 2篇2013
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于神经网络的机械臂自适应输出反馈控制设计被引量：7
2013年
研究了机械臂的位置跟踪问题,提出了基于神经网络的自适应输出反馈控制方法.该方法无需系统精确的数学模型,适用于具有非线性不确定性和外界干扰的机械臂控制系统.设计的控制器由三部分组成:基于动态补偿器的输出反馈控制项、神经网络自适应控制项和鲁棒控制项.神经网络的权值自适应学习率由Lyapunov稳定性理论得出.仿真结果表明设计的控制器能驱动机械臂精确跟踪期望的位置,验证了该控制方法的有效性.
贾鹤鸣宋文龙郭少彬杨立新
关键词：机械臂位置跟踪控制神经网络自适应
基于自适应神经网络的UUV航速控制仿真研究被引量：1
2013年
针对无人水下航行器(UUV)在水动力参数变化和外界不确定干扰下的航速控制问题,提出一种基于李雅普诺夫方法的自适应神经网络控制算法。引入RBF神经网络来估计建模误差和海流干扰,并设计自适应学习律来保证神经网络权值的最优估计,保证了系统的航速误差收敛到零。仿真试验结果表明设计的控制器在航速控制过程中可有效抑制UUV载体的模型不确定性及海流干扰,且控制参数易于调节。
周佳加郭少彬贾鹤鸣张宏瀚
关键词：无人水下航行器航速控制自适应神经网络李雅普诺夫方法
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