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针对AGV在轨迹跟踪过程中出现的问题,通过对小车运动学模型进行分析,采用T-S模糊神经网络模型,设计了一种模糊神经网络控制器,利用Matlab软件进行仿真,并与普通PID控制器进行对比。仿真结果表明:基于T-S的模糊神经网络控制器提高了AGV小车运行的稳定性和鲁棒性,优于普通控制算法。
基于T-S模糊神经网络的AGV轨迹跟踪研究
【摘 要】
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针对AGV在轨迹跟踪过程中出现的问题,通过对小车运动学模型进行分析,采用T-S模糊神经网络模型,设计了一种模糊神经网络控制器,利用Matlab软件进行仿真,并与普通PID控制器进行
【机 构】
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合肥工业大学电气与自动化工程学院
【出 处】
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化工自动化及仪表
【发表日期】
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2016年4期
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