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【24h】

ANN-based Control of a Wheeled Inverted Pendulum System Using an Extended DBD Learning Algorithm

机译:使用扩展DBD学习算法的轮式倒立摆系统控制基于ANN的控制

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摘要

This paper presents a dynamic model for a self-balancing vehicle using the Euler-Lagrange approach. The design and deployment of an artificial neuronal network (ANN) in a closed-loop control is described. The ANN is characterized by integration of the extended delta-bar-delta algorithm (DBD), which accelerates the adjustment of synaptic weights. The results of the control strategy in the dynamic model of the robot are also presented.
机译:本文介绍了使用欧拉拉格兰朗法方法的自平衡车辆的动态模型。 描述了在闭环控制中的人工神经元网络(ANN)的设计和部署。 ANN的特征在于集成扩展Δ-Bar-Delta算法(DBD),其加速了突触权重的调整。 还介绍了机器人动态模型中控制策略的结果。

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