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针对直流伺服驱动电机的网络控制系统的非线性控制系统特性和神经网络多包传输的特性,提出一种基于滑动窗口策略的多核LS-SVM神经网络PID趋近滑模控制器。该控制器可以在线控制和预测丢包补偿,并将其控制系统实现为一种具有延迟和丢包的多包数据传输直流控制器的伺服驱动电机神经网络自动控制补偿系统。其主要方法为,首先基于等效变换、无延迟和滑动窗口相结合的LS-SVM在线数据包损耗预测,建立系统的延迟补偿模型。其后通过神经网络的非线性映射对PID参数进行在线调整,实现稳态并进行分析。仿真结果表明,组合内核LS-SVM预测策略可以提高数据包损失补偿的准确性,减少系统抖振,在响应速度较快的情况下完成整定。 相似文献
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为了实现作战模拟训练效能评估自动化,将人工智能的机器学习技术作为解决自动评估的途径,针对主观评定指标提出一种自动评估方法。依据指标数据相关性,替换主观指标并重新构建近似客观评估体系,基于训练集数据而构建的评估算法模型用来为新的评估指标进行效果自动评分。通过实例表明:自动评估模型在保证泛化能力的同时提高了精度和稳定性,在评估模型应用时无需再依靠主观实施评定,为作战模拟训练自动评估提供了可行思路。 相似文献
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为探求OPNET仿真平台下悬浮式弹载通信干扰系统的模型构建方法,确定了干扰机工作频段,对干扰对象的天线类别、信号传播方式、跳速和频率间隔、调制解调方式以及干扰机拟采用的干扰种类等5个方面进行了明确。以此为基础,具体围绕OPNET平台下的3层建模机制建立了悬浮式弹载通信干扰系统仿真模型,并对仿真参数做了解释和说明,对被干扰电台信号自由环境传输下的仿真场景进行了验证。仿真结果间接证明了所构建仿真模型的可行性。 相似文献