基于改进BP神经网络的智能车PID控制研究
版权信息:站内文章仅供学习与参考,如触及到您的版权信息,请与本站联系。
信息
资料大小
7.00 MB
文件类型
PDF
语言
简体中文
资料等级
☆☆☆☆☆
下载次数
简介
为了解决传统PID控制在智能车控制中响应迟滞,稳态误差和敏感性较大等问题。在传统PID控制的基础上,引入了BP神经网络。BP神经网络算法可以自动识别数学模型,可以自我学习和训练,自动整定加权系数,能够让控制参数自我调节。多次试验结果表明,该控制算法提高了控制的稳定性和快速响应性。相关论文
- 2022-03-24面向飞机各设计阶段考虑静气动弹性效应的面元法飞行载荷分析方法
- 2024-11-14翼型前缘对风力机翼型气动性能的影响
- 2022-04-08结构参数对仿生翅片翼气动性能影响
- 2022-03-31基于外部气动力和片条法的静气动弹性方法研究
- 2022-04-01大型风力机叶片翼型的气动特性分析



请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。