一种新型汽车外后视镜刮雨器.pdf

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1、Academic学术⋯⋯统，具有参数不确定、多输入以及多输出等特点。·1位进行相应的设计，设计了动力定位系统神经1．船舶动力定位神经网络自适应性控制研在此公式中，其中ix=[p，u，⋯⋯网络自适应状态反馈控制律，这样使得船舶在究u，h分别代表着高斯函数的宽度以及相实际的位置上(X，Y)以及艏向角达到并且对于船舶动力定位自适应性研究，要设船应的中心，并且H(x)的是代表着基函数网络能够保持相应目标的位置nd=[，Y，]，舶的速度向量可以直接观测，并且要利用神经的向量。权值向量取为对于X∈QX，使得同时这样也能够保证在闭环系统内部的信

2、号能网络逼近系统的模型参数中无法确定的部分⋯。相应的e(x)的最小向量W的值，其中的表达够一致。利用传统的矢量方法设计船舶动力定位神经网公式是：3．对于动力定位船舶非线性自适应控制的络的自适应状态反馈控制律。另外，要能够在=argmin(supF(X)一WTH(X))展望船舶速度向量中各个分量无法测量的情况下，对于理想的权值矩阵在实际中无法得动力定位船舶非线性自适应控制系统，是利用新型的观测器对船舶的速度进行估算，然到，只能够在理论中使用，并且其中的w表示一项十分复杂的工程系统，目前，我国对其的后利用神经网络逼近系统中无法确定的项

3、目，着估计值。研究仍然处于表面阶段，不够深入，随着科学设计出船舶的自适应输出反馈控制律。在第一对于所有的X∈Qx，利息nag的权技术的进步，我国对其的研究将会更加的深入。层主要是输入层，是由一些信号的源节点组成，值W与逼近的误差e(X)有一定的界限，对于动力定位船舶非线性自适应控制系统的研其中的节点的个数主要是利用信号源的位数决并且存在相应的常数以及e，满足条件究，相关研究者可以从实际系统中存在的问题定的。在第二层中，主要是隐藏层，其中节lll≤，并且I￡(X)I≤e。对高斯进行研究，在时间延时、控制量以及约束等方点的数目主要是由

4、基函数的个数决定的，这一函数的基函数神经网络进行相应的分析，在定面进行研究，探讨这些因素对其的影响，从而1层的主要功能是将输入的空间变换成隐含层空义p=minl】u一u{，可以得出IlH(x)寻找一个更好的解决办法。同时也能够将控制间。而第三层则是输出层，主要是计算在隐含}1≤∑3mo【+2)P。：=^‘是成立的。力与力矩优化分配，对其进行综合性的考虑，层中的各个基函数的线性加权值。在相应的控2．船舶动力定位神经网络自适应状态的反同时也要能够站在环保的角度j￡进行设计，从制工程中，其中RBF神经网络主要是逼近含有馈控制而来提高经济

5、效益。无法确定项的未知函数，其中主要的表达公式首先要设定一些条件，使其满足控制的要4．结语是：求，加工动力定位船舶的位置向量n=，Y，]随着社会的发展，动力定位船舶对各个国Out=WH(X)以及速度向量v=[1,1，v，r]，这些都是可以测家来说，作用也越来越明显，其不仅可以有效在这个公式中，X∈属于神经网络的输量的。并且动力定位船舶的数学模型中的惯性的对海洋资源进行开发，并且具有很大的环保入向量，并且公式中的w=[w1，w2，W3，⋯⋯w1]矩阵M以及阻尼矩阵D虽然未知，但是是有界的，功能。本文主要是对于动力定位船舶非线性自∈R

6、，主要是表示由隐含层输出的权值向量。将未知的正常数构成的向量水=[d，d，d3并适应控制系统进行了简单的探讨，并且简要阐在公式中的H(x)：R曲一R，是代表神经网络中且在d中的各个元素都是满足相应的条件：述了动力定位船舶未来的发展趋势。的基函数的向量，根据非线性连续函数的要求，ld1l≤d1，i=l，2，3可以得出F(x)：Q一R，x=[x，x2，x3⋯⋯在船舶的模型参数中(M、D)中的元素的参考文献：xm]1∈【j，(2代表Rm上的紧集，可以得出公式上界，可以利用先进的计算机软件进行相应的[1]袁瑶．基于自适应模糊控制的船舶动F

7、(X)=H(x)+￡(X)计算得出，另外，在外界的环境的影响下，作力定位控制器设计研究[D]．大连海事大学，在这个公式中，其中e(X)为逼近的误用在船舶上的能量是有限的，所以，可以进行2012，5(1)：50—56．差，在神经网络路径向着基函数向量H(x)假设，假设以上的公式是合理的，这时不需要[2]胡忠辉．传播航向运动非线性自适应=[h(X)，h(x)，h3(X)⋯⋯h(x)]T，主要是利进行一些扰动信息的预先计算，在扰动的上界及优化控制方法研究[D]．哈尔滨工程大学，用高斯函数进行表达求解，高斯函数的形式比是d(i=l，2，3

8、)属于未知常数，仅仅是能够2Ol3，4(1)：3O一31．较的简单，并且解析的性能也比较好，其中得被用作理论分析。[3]钱佳．船舶动力定位系统非线性自适应出的表达式是：以上主要是针对相应的船舶动力定位数学滤波器研究[D]．江苏科技大学，2012，4