1) Inverse Model
模型求逆
1.
Indirect Adaptive Fuzzy Controller Based on Inverse Model;
基于模型求逆的间接自适应模糊控制器
2) inverse model
逆模型
1.
Research on static prediction model for EAF temperature based on SVM inverse model;
基于SVM逆模型的电炉静态温度预报模型研究
2.
Dynamic compensation algorithm of temperature sensor based on inverse model;
基于逆模型的温度传感器动态补偿方法
3.
Non-linearity compensation of eddy current sensor based on SVM inverse model
基于SVM逆模型的电涡流传感器非线性补偿
3) Reversal model
逆转模型
4) inverse Preisach model
Preisach逆模型
1.
To reduce the effect of hysteresis of piezoceramic actuator to the accuracy of the nano positioning stage,inverse Preisach model is used to compensate the hysteresis nonlinearity and an adaptive sliding mode controller is designed to cancel the remaining hysteresis,uncertainty of the model,and other disturbances.
为了降低压电陶瓷执行器迟滞特性对纳米定位平台精度的影响,利用Preisach逆模型补偿迟滞特性,并针对逆模型未能完全补偿的迟滞特性、模型参数的不确定性以及其他扰动设计了自适应滑模控制律。
2.
In order to realize high precision tracking control of the Giant Magnetostrictive Administer(GMA),a numerical compensation approach was presented based on inverse Preisach model and a series of optimized experimental methods were discussed.
针对超磁致伸缩执行器(GMA)的非线性迟滞,研究了开环条件下采用Preisach逆模型对参考轨迹实现精密跟踪的补偿方法。
5) model inversion
模型逆
1.
The neural network adaptive attitude control system is designed based on model reference adaptive control theory and combination of online neural network with augmented model inversion.
首先根据模型参考自适应控制理论,将模型逆与在线神经网络结合,设计了神经网络自适应姿态控制系统。
2.
Secondly, a model inversion based neural network nonlinear direct adaptive scheme is presented, in which an online neural network is designed to compensate for the model inversion errors.
首先根据时标分离原则 ,采用动态逆方法设计快回路和慢回路控制器 ;其次提出基于模型逆的神经网络非线性直接自适应控制方案 ,设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。
3.
A novel control scheme, fuzzy immune adaptive model inversion control, was put forward aiming at the large flight envelope control problem for helicopter.
针对直升机大包线飞行控制问题,以模型逆理论为基础,引入生物免疫应答机理和模糊控制方法,提出了模糊免疫自适应模型逆控制系统设计方案。
6) CMAC inverse model
CMAC逆模型
补充资料：矩阵求逆
矩阵求逆
inversion of a matrix
}1 10·011}}la，·a_{} T一，=卫‘}}b:1二1{·}}01·}}十 P，{l。1 11}_。{l 二了，日二"IJ .a，11 }}b。·b:1{}{!o·01!{ {10·…0 11!}ob_…b，}} !}a_·!11}·01} P。}}二}}1}.b.}1 1}a，‘·‘a。0}1}}00…o}} (2)其中向量 上(lb，二b_)r和上(。_…。，“ P二一P。分别是T一’的第一列和最后一列因此，T完全由给定的它的第一列和最后一列描述.由(2)，T一’的所有元素可以逐次计算出: {T一’}‘、:，，、，一{T一’}:，，+ +上(b.，。一。b_、. P。这个计算需要O(”2)个算术运算. 在予笼plitZ矩阵求逆的经济算法(例如见【3』)电a‘，气和p。的计算是由递归公式进行的.而且也需要O(n’)个运算.主子矩阵非奇异这个条件可以放宽，而仍然只需要O(nZ)个算术运算. 矩阵求逆有时是为了用公式x二A一’b来解线性方程组Ax=b.对一般形式的矩阵，这样做几乎没有意义，因为与线性方程组的直接求解方法相比较，它将增加运算量而且损失数值稳定性.可是对及即h忱(和有关的)矩阵，情况就不同了.如表达式(2)所示，T一’b的计算简化为执行毛义plits矩阵和向量的四个乘法和一个向量减法.有毛笼pliIZ矩阵与向量乘的经济算法，这种算法需要(对n阶)O(”losn)个运算.对予笼plitZ方程组的解法，算术运算量还不能达到这种渐近状态(现在，这些算法中最好的方法需要O(n fogZn)个运算).因此，对具有同一予艾plitZ矩阵T和不同右边b的线性方程组Tx=b的重复求解，预先将T求逆似乎是合理的. 在具有许多并行处理器的计算机上，重复求解具有同一个一般形式矩阵的线性方程组时，预先求出矩阵的逆是很合理的，因为与矩阵与向量相乘比较，解线性方程组的直接法不具有这种方便的并行性. 在许多情况(例如在数学规划的拟Newton方法中)，要求矩阵A的逆，它与具有已知逆阵B一’的矩阵只相差一个秩为l的矩阵或(在B是对称矩阵情况)秩为2的一个对称矩阵.对n阶矩阵，这样重新构造一个逆矩阵可用O(。2)个运算来完成.下面的公式可以作为一个例子(见【4』):如果u和v是列向量，则 (刀+。。T)一，一刀一‘一生刀一1“。
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参考词条