哪儿有路灯车出租, 路灯车出租价格, 佛山路灯车出租, 路灯车神经网络调平系统控制系统,   MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C，FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使MATLAB成为一个强大的数学软件。在新的版本中也加入了对C，FORTRAN，C++，JAVA的支持。可以直接调用,用户也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用，此外许多的MATLAB爱好者都编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载就可以用。

     MATLAB7对应的路灯车神经网络工具箱的版本号为Version4.0.3。它以路灯车神经网络理论为基础，利用MATLAB脚本语言构造出典型路灯车神经网络的激活函数，如线性、竞争性和饱和线性等激活函数，使设计者对所选定网络输出的计算，变成对激活函数的调用。另外，根据各种典型的修正网络权值的规则，再加上网络的训练过程，利用MATLAB编写出各种网络设计和训练的子程序。网络设计人员可以根据自己的需要去调用工具箱中有关36的设计和训练程序，将自己从繁琐的编程中解脱出来，集中精力解决其他问题，从而提高了工作效率。路灯车神经网络工具箱包含在nnet目录中，键入helpnnet可得到帮助主题。工具箱包含了许多示例。每一个例子讲述了一个问题，展示了用来解决问题的网络并给出了最后的结果。显示向导要讨论的路灯车神经网络例子和应用代码可以通过键入helpnndemos找到。安装路灯车神经网络工具箱的指令可以在下列两份MATLAB文档中找到：theInstallationGuideforMS-WindowsandMacintosh或者theInstallationGuideforUNIX。

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     控制系统仿真,  本文分别对刚性预测调平模型和基于路灯车神经网络误差补偿的预测调平控制模型在MATLAB7.8.0环境中进行了仿真分析。此处假设平台系统的长为6900hL=mm，2000vL=mm。要求系统经过有限次调整后，平台的水平倾角不能超过00(−0.02,0.02)的范围。BP网络采用三层结构，其中有2个输入节点  ixyx=θθ≤i≤，4个输出结点为()(14)iY=Δet≤i≤。在现实中，任何平台都可以认为其由刚性部分和非刚性部分这两部分组成的。假设平台的第i个支腿的变形量为(14)iΔe≤i≤uv，为了使平台最终达到水平状态，则平台的四个支腿的实际调整量可用下式计算求得： et+Δet≤i≤uururur.  另外由于平台具有刚度，所以当平台支撑起较轻的载荷时平台不会产生太大的转角Δθ。因此可以将平台四个支腿的扰度近似的写成： Δe=aΔθ+Δθuruur  其中xΔθ和yΔθ为平台发生形变后的水平和垂直方向上的角度增量。设调平平台的水平倾角分别为()xθt和()yθt，根据调平策略，侧向转角(平台绕Y轴旋转37过的角度)和纵向转角(平台绕X轴旋转过的角度)的变化趋势。因此可以将横向转角与纵向转角方程写成   xykk为待定系数，并且有maxminxxxkθθπΔ−Δ=，maxxΔθ为最大的侧向转角，minxΔθ为最小侧向转角；此外maxminyyykθθπΔ−Δ=maxyΔθ为最大纵向转角，minyΔθ为最小纵向转角。xyAA为待定系数，min2xxAπ=+Δθ，min2yyAπ=+Δθ。,xyBB为待定系数。 xyθθ分别为侧向倾角和纵向倾角的初始值。对式(3.14)中各个系数取值 ：转角变化趋势曲线水平倾角xθa038得到500个数据作为样本对BP网络进行训练。通过这些数据的训练，BP网络的权值会在一定的时候后收敛到某个确定的值。接下来利用BP网络的特点就可以得到对系统的补偿，为后续的闭环仿真打好基础。进行仿真之前，将平台的横向倾角和纵向倾角的初始值设为01和−1.50。经过MATLAB的仿真后可以得到刚性预测模型调平控制仿真图和基于路灯车神经网络误差补偿模型的预测调平控制仿真。

      可以看出，经过14次调整后，刚性预测调平控制器使平台系统在水平方39向上收敛到00(−0.02,0.02)精度范围内，随后随着调平精度的不断增加，系统收敛速度相对前14次而言较慢。从图3.6可以分析出基于路灯车神经网络误差补偿的预测调平只需短短的3次调整就可使平台收敛到00(−0.005,0.005)精度范围内，此外精度达到0±0.005时系统不会发生明显的振荡现象。因此可以得出这样的结论，利用路灯车神经网络误差补偿器能够有效的补偿由于各种因素造成的误差对调平精度的影响，可以提高调平的精度和加快系统的调平速度，但相对于前一种控制器，其缺点是控制器结构复杂。总体来说，这两种控制器都具有较强的抗干扰能力和稳定性。

     利用BP网络可以辨识未知函数和反向传播的特性，建立了基于BP网络的平台调平模型，其核心思想是利用BP网络对外界和系统自身引起的各种扰动进行补偿，将其和刚性系统的控制模型结合在一起，形成误差补偿预测模型。经过MATLAB的仿真，证明基于BP网络的误差补偿模型能够提高调平精度和加快调平速度。并在末尾对这两种控制模型的优劣做了对比。

  

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