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网站没有关键词库,国外网站 dns,响应式网页设计是什么,网红营销英文✅作者简介#xff1a;热爱科研的Matlab仿真开发者#xff0c;擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 #x1f34e; 往期回顾关注个人主页#xff1a;Matlab科研工作室 #x1f34a;个人信条#xff1a;格物致知,完整Matlab代码获取及仿…✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。内容介绍在工业生产、精密制造、医疗手术等领域机器人操纵器的精准控制直接决定了任务完成质量。无论是机械臂的平稳抓取还是手术机器人的微米级操作都对控制系统提出了极高要求——不仅要应对负载变化、摩擦干扰等外部不确定因素还要克服自身动力学模型误差带来的影响。传统控制方法如PID控制在模型精确、环境稳定的场景下表现尚可但面对复杂多变的工况时容易出现响应滞后、稳态误差过大甚至震荡等问题。而神经网络凭借强大的非线性逼近能力成为解决机器人操纵器复杂控制问题的核心技术之一。其中带有自适应偏置的RBF径向基函数神经网络更是通过对偏置项的动态调整进一步提升了控制的精准度和鲁棒性成为当前机器人控制领域的研究热点。一、基础认知RBF神经网络与机器人操纵器控制的适配性一RBF神经网络的核心特性RBF神经网络是一种三层前馈神经网络由输入层、隐含层和输出层构成。其核心优势在于采用径向基函数如高斯函数作为隐含层神经元的激活函数具有局部逼近特性——即只有当输入信号落在神经元的“感受野”内时该神经元才会被激活并参与计算。这种特性使得RBF神经网络能够以较少的神经元实现对复杂非线性函数的高精度逼近且训练速度快、泛化能力强非常适合处理机器人操纵器这类非线性强、耦合性高的控制对象。二机器人操纵器的控制难点机器人操纵器的动力学模型包含惯性项、科里奥利力项、离心力项等复杂成分且在实际运行中负载变化如抓取不同重量的工件、关节摩擦、外部扰动如气流、碰撞等因素都会导致模型参数发生波动难以建立精准的数学模型。此外操纵器的各个关节之间存在强耦合关系一个关节的运动必然会影响其他关节的受力状态进一步增加了控制难度。传统控制方法由于对模型依赖性强难以应对这些复杂工况而RBF神经网络的非线性逼近能力恰好能够弥补这一短板。二、核心突破自适应偏置为何能提升控制性能一传统RBF神经网络的局限性常规RBF神经网络的隐含层偏置项多为固定值在训练过程中仅调整权重参数。这种设计在环境相对稳定的场景下能够满足基本需求但当机器人操纵器面临大范围的负载变化或强外部干扰时固定偏置的RBF神经网络容易出现逼近精度下降、响应速度变慢的问题。因为偏置项直接影响隐含层神经元的激活阈值固定偏置无法动态适配外部环境的变化导致神经网络对复杂工况的适应性不足。二自适应偏置的作用机制自适应偏置RBF神经网络的核心改进的是将隐含层偏置项设计为可动态调整的参数通过引入自适应律让偏置项能够根据系统的运行状态如跟踪误差、关节角速度实时更新。具体来说当机器人操纵器出现跟踪误差时自适应算法会自动调整偏置项的取值改变隐含层神经元的激活范围和灵敏度使神经网络能够更快、更精准地逼近操纵器的非线性动力学特性从而抵消模型误差和外部干扰的影响。打个比方传统RBF神经网络如同“固定焦距的相机”只能清晰拍摄特定范围内的物体而自适应偏置RBF神经网络则是“自动对焦的相机”能够根据物体的距离动态调整焦距始终保持清晰的成像效果——这正是其提升控制性能的关键所在。⛳️ 运行结果 部分代码clearclcclose all%define functionx_min-2.1;x_max2.1;step(x_max-x_min)/100;xlinspace(x_min,x_max,100);constansones(1,length(x));approximation_aim3*x.*(x-1).*(x-1.9).*(x0.7).*(x1.8);hidden_nodelinspace(x_min,x_max,25);number_nodelength(hidden_node);train_loop_number10;mode2;switch modecase 0bias-sum(approximation_aim)/length(approximation_aim);approximation_aimapproximation_aimbias;gamma6; %learning ratevariance0.15;test_bias_1[0,0.01];test_bias_2[0.1];case 1biasmax(abs(approximation_aim));approximation_aimapproximation_aimbias;gamma6; %learning ratevariance0.15;test_bias_1[0,0.04,0.045,0.05,0.055,0.06];test_bias_2[0.25,0.3,0.35,0.4,0.45,0.5];case 2bias2*max(abs(approximation_aim));approximation_aimapproximation_aimbias;gamma6; %learning ratevariance0.15;% test_bias_1[0,0.02,0.03,0.04,0.05,0.06];% test_bias_2[0.3,0.35,0.4,0.45,0.5,0.55];test_bias_1[0,0.03,0.04,0.05,0.055,0.06];test_bias_2[0.3,0.35,0.4,0.45,0.5,0.55];case 3bias4*max(abs(approximation_aim));approximation_aimapproximation_aimbias;gamma6; %learning ratevariance0.15;% test_bias_1[0,0.02,0.03,0.04,0.05,0.06];% test_bias_2[0.3,0.35,0.4,0.45,0.5,0.55];test_bias_1[0,0.03,0.04,0.05,0.055,0.06];test_bias_2[0.3,0.35,0.4,0.45,0.5,0.55];endmean_ysum(approximation_aim)/length(approximation_aim);% for reduce the bias of function% biassum(approximation_aim)/length(approximation_aim);% test bias on time% test_bias_1[0,0.1,0.65,0.7,0.75,0.8];% test_bias_2[3,3.5,4,4.5,5];% reduce the bias% % original function% test_bias_1[0,0.01,0.014,0.018,0.022];% test_bias_2[0.15,0.017,0.2,0.023,0.25,0.3];% in term of bias is add for each activationnumber_bias_1length(test_bias_1);W1zeros(number_node,number_bias_1); % function_i W(:,i,j)*S(Z);for j1:train_loop_numberfor i1:length(x)S(:,i,1)RBF(x(i),hidden_node, variance,number_node);for k1:number_bias_1S1(:,i,k)S(:,i,1)test_bias_1(k);e1(i,k)approximation_aim(i)-W1(:,k)*S1(:,i,k);dotW1(:,k)gamma*S1(:,i,k)*e1(i,k);W1(:,k)W1(:,k)step*dotW1(:,k);endendend%test in same datafor k1:number_bias_1error1(:,k)approximation_aim-W1(:,k)*S1(:,:,k);end% in term of bias is add as another activation which is can be seen as PIDRBFnumber_bias_2length(test_bias_2);W2zeros(number_node1,number_bias_2);for j1:train_loop_numberfor i1:length(x)for k1:number_bias_2S2(:,i,k)[S(:,i,1);test_bias_2(k)];e2(i,k)approximation_aim(i)-W2(:,k)*S2(:,i,k);dotW2(:,k)gamma*S2(:,i,k)*e2(i,k);W2(:,k)W2(:,k)step*dotW2(:,k);endendendfor k1:number_bias_2error2(:,k)approximation_aim-W2(:,k)*S2(:,:,k);end% test datax_tlinspace(x_min,x_max,1000);y_test3*x_t.*(x_t-1).*(x_t-1.9).*(x_t0.7).*(x_t1.8)bias;% test for 1for i1:length(x_t)S(:,i,1)RBF(x_t(i),hidden_node, variance,number_node);for k1:number_bias_1S1(:,i,k)S(:,i,1)test_bias_1(k);error_test1(i,k)y_test(i)-W1(:,k)*S1(:,i,k);mean_error_1(i,k)y_test(i)-mean_y;endendfor k1:number_bias_1norm_test1(k)sqrt(sum(error_test1(:,k).^2)/length(x_t));%NRMSE_1(k)sqrt(sum(error_test1(:,k).^2)/sum( mean_error_1(:,k).^2));NRMSE_1(k)sqrt(sum(error_test1(:,k).^2)/sum(y_test(:).^2));end% test for 2for i1:length(x_t)S(:,i,1)RBF(x_t(i),hidden_node, variance,number_node);for k1:number_bias_2S2(:,i,k)[S1(:,i,1);test_bias_2(k)];error_test2(i,k)y_test(i)-W2(:,k)*S2(:,i,k);mean_error_2(i,k)y_test(i)-mean_y;endendfor k1:number_bias_2norm_test2(k)sqrt(sum(error_test2(:,k).^2)/length(x_t));% NRMSE_2(k)sqrt(sum(error_test2(:,k).^2)/sum( mean_error_2(:,k).^2));NRMSE_2(k)sqrt(sum(error_test2(:,k).^2)/sum(y_test(:).^2));endvecnorm(W1)vecnorm(W2)mean_yFblsum(W1,1).*test_bias_1FbgW2(26,:).*test_bias_2figureplot(e1);hold onplot(e2);legendfigureplot(error1);hold onplot(error2);legendfigureplot(error_test1);hold onplot(error_test2);legendfigureplot([norm_test1,norm_test2])figureplot([ NRMSE_1, NRMSE_2])[norm_test1,norm_test2]%plot(x,e1,r,x,e2,g,x,e3,b,x,en1,c,x,en2,m)% legend;% norme[norm(e1),norm(e2),norm(e3),norm(en1),norm(en2)]% figure% error1approximation_aim-W1*S1;% error2approximation_aim-W2*S2;% error3approximation_aim-W3*S3;%% error_n1approximation_aim-Wn1*Sn1;% error_n2approximation_aim-Wn2*Sn2;%%% plot(x,error1,r,x,error2,g,x,error3,b,x,error_n1,c,x,error_n2,m)% legend%% normerror[norm(error1),norm(error2),norm(error3),norm(error_n1),norm(error_n2)]%% % plot(approximation_aim) 参考文献 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化电力系统核心问题经济调度机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成GAN/蒙特卡洛不确定性优化鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模经济调度算法优化改进模型优化潮流分析鲁棒优化创新点文献复现微电网配电网规划运行调度综合能源混合储能容量配置平抑风电波动多目标优化静态交通流量分配阶梯碳交易分段线性化光伏混合储能VSG并网运行构网型变流器 虚拟同步机等包括混合储能HESS蓄电池超级电容器电压补偿,削峰填谷一次调频功率指令跟随光伏储能参与一次调频功率平抑直流母线电压控制MPPT最大功率跟踪控制构网型储能光伏微电网调度优化新能源虚拟同同步机VSG并网小信号模型 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP5 往期回顾扫扫下方二维码