基于动态递归神经网络的超磁致伸缩驱动器精密位移控制 被引量：11

1

作者 曹淑瑛 郑加驹 +2 位作者 王博文 黄文美 颜威利 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期106-111,共6页

由于内在的滞回非线性,超磁致伸缩驱动器(GMA)会在开环系统中引起定位误差,在闭环系统中造成系统不稳定。为了克服这个问题,将动态递归神经网络(DRNN)前馈和PD反馈控制器相结合,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以期实现GMA的精密位移... 由于内在的滞回非线性,超磁致伸缩驱动器(GMA)会在开环系统中引起定位误差,在闭环系统中造成系统不稳定。为了克服这个问题,将动态递归神经网络(DRNN)前馈和PD反馈控制器相结合,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以期实现GMA的精密位移跟踪控制。DRNN控制器是根据GMA的滞回特性构造的,通过反馈误差学习方案在线学习GMA的逆滞回模型。仿真结果表明该控制策略能适应GMA滞回特性随机械负载、输入信号的变化,在线建立GMA的滞回逆模型,从而消除滞回非线性的影响,实现GMA的精密控制。 展开更多

关键词 超磁致伸缩驱动器 滞回非线性 反馈误差学习 动态递归神经网络 实时补偿控制

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简单动态递归神经网络在非线性系统辨识中的应用 被引量：8

2

作者 杜云 田强 +2 位作者 杜艳 张苏英 王畅 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2009年第2期130-134,179,共6页

提出了用一种结构非常简单的动态递归神经网络(SRNN)辨识非线性系统的方法。该方法研究了在递归层不加权的网络简单拓扑结构,推导出SRNN的预报误差(RPE)学习算法,并对算法进行了补充和改进。仿真实验结果表明,这种网络需要调整的权系值... 提出了用一种结构非常简单的动态递归神经网络(SRNN)辨识非线性系统的方法。该方法研究了在递归层不加权的网络简单拓扑结构,推导出SRNN的预报误差(RPE)学习算法,并对算法进行了补充和改进。仿真实验结果表明,这种网络需要调整的权系值少,且改进后的学习算法简单、辨识速度快、模型精度高,解决了一般动态递归网络因网络拓扑结构复杂造成的训练算法复杂、收敛速度慢的问题,可以实时应用。 展开更多

关键词 动态递归神经网络 系统辨识 非线性系统 RPE算法

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基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识 被引量：12

3

作者 张冬妍 胡昆仑 赵真非 《森林工程》 北大核心 2003年第6期10-12,共3页

木材干燥是一个复杂的非线性系统 ,由于木材结构复杂且具有多样性和变异性 ,因此要建立一个理想的符合木材干燥过程的模型是很困难。本文利用动态递归神经网络的特点 ,提出了基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识方法 ,给出了动态递... 木材干燥是一个复杂的非线性系统 ,由于木材结构复杂且具有多样性和变异性 ,因此要建立一个理想的符合木材干燥过程的模型是很困难。本文利用动态递归神经网络的特点 ,提出了基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识方法 ,给出了动态递归状态 -输出神经网络的结构和学习算法。并通过对辨识得到的模型的仿真结果 。 展开更多

关键词 动态递归神经网络 木材干燥 辨识 仿真 状态-输出模型

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基于免疫粒子群优化的一种动态递归神经网络辨识与控制非线性系统 被引量：3

4

作者 葛宏伟 李小琳 +1 位作者 梁艳春 何湘东 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期858-864,共7页

提出了一种采用免疫粒子群优化算法对动态递归神经网络进行训练的方法,实现了对Elman网络的结构、权重、结构单元的初始输入和自反馈增益因子等参数的同时进化训练。进而针对非线性系统分别提出了相应的辨识与控制算法,并设计出了相应... 提出了一种采用免疫粒子群优化算法对动态递归神经网络进行训练的方法,实现了对Elman网络的结构、权重、结构单元的初始输入和自反馈增益因子等参数的同时进化训练。进而针对非线性系统分别提出了相应的辨识与控制算法,并设计出了相应的辨识器和控制器。最后以超声马达为对象进行了仿真,结果表明:基于所提出的算法而设计的辨识器和控制器在辨识和控制过程中不仅都能取得很高的收敛精度和速度,而且对于随机扰动有较强的鲁棒性,从而为非线性系统的辨识和控制提供了一条新的途径。 展开更多

关键词 人工智能 控制理论 动态递归神经网络 粒子群优化 免疫系统 超声马达

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一种基于动态递归神经网络的交通流量实时预测方法 被引量：12

5

作者 徐启华 丁兆奎 毕训银 《淮海工学院学报（自然科学版）》 CAS 2003年第4期14-17,共4页

智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳措施 ,实时、准确的交通流量预测是智能交通系统实现的关键技术之一。提出了一种基于改进型 Elman神经网络的交通流量实时预测方法 ,由于预测模型中采用的递归神经网络具有动... 智能交通系统是目前世界上公认的解决城市交通拥堵问题的最佳措施 ,实时、准确的交通流量预测是智能交通系统实现的关键技术之一。提出了一种基于改进型 Elman神经网络的交通流量实时预测方法 ,由于预测模型中采用的递归神经网络具有动态记忆能力 ,因而可在网络规模较小的情况下实现对交通流量的快速、准确预测 。 展开更多

关键词 动态递归神经网络 交通流量 实时预测模型 遗传算法

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基于动态递归神经网络的HCCI发动机燃烧相位辨识模型 被引量：5

6

作者 谢辉 孙艳辉 夏超英 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期352-357,共6页

为了实现HCCI汽油机闭环反馈控制,提出了一种利用动态递归神经网络从气缸压力信号在线辨识燃烧相位CA50(燃烧50%累积放热量的曲轴转角)的方法。该方法采集上止点附近40°CA范围的气缸压力信号,经过归一化和主元素法降维处理后,得到... 为了实现HCCI汽油机闭环反馈控制,提出了一种利用动态递归神经网络从气缸压力信号在线辨识燃烧相位CA50(燃烧50%累积放热量的曲轴转角)的方法。该方法采集上止点附近40°CA范围的气缸压力信号,经过归一化和主元素法降维处理后,得到一个由9个特征数构成的时间序列。一个Elman动态递归神经网络以该序列为输入,计算出燃烧相位CA50。以基于全可变气门机构的汽油HCCI发动机为对象,选取了台架试验中4个典型的HCCI动态变负荷过程数据,其中一个作为训练样本,另外3个作为测试样本。测试结果表明:该方法对HCCI动态过程的燃烧相位CA50预测误差小于0.25°CA;与BP网络和RBF网络相比,具有更低的误差和更强的泛化能力;与直接热力学计算方法相比,具有突出的抗干扰性和容错能力。 展开更多

关键词 HCCI汽油机 燃烧相位观测 动态递归神经网络

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一种新型的动态递归神经网络及其算法 被引量：6

7

作者 焦嵩鸣 韩璞 周黎辉 《计算机仿真》 CSCD 2002年第5期64-66,共3页

通过对Elman网络的研究 ,提出了一种新型的基于输入层、隐层、输出层神经元递归的动态递归神经网络 ,并给出了其算法。通过在系统辨识中的应用表明 ,该网络收敛速度快 ,模型精度高 ,具有较为广阔的应用前景。

关键词 动态递归神经网络 算法 ELMAN网络 自反馈系数

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基于状态延迟动态递归神经网络的机器人动态自适应跟踪辨识(英文) 被引量：4

8

作者 姜春福 余跃庆 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期741-747,共7页

对一种在Elman动态递归网络基础上发展而来的复合输入动态递归网络 (CIDRNN)作了改进 ,提出一种新的动态递归神经网络结构 ,称为状态延迟动态递归神经网络 (StateDelayInputDynamicalRecurrentNeuralNetwork) .具有这种新的拓扑结构和... 对一种在Elman动态递归网络基础上发展而来的复合输入动态递归网络 (CIDRNN)作了改进 ,提出一种新的动态递归神经网络结构 ,称为状态延迟动态递归神经网络 (StateDelayInputDynamicalRecurrentNeuralNetwork) .具有这种新的拓扑结构和学习规则的动态递归网络 ,不仅明确了各权值矩阵的意义 ,而且使权值的训练过程更为简洁 ,意义更为明确 .仿真实验表明 ,这种结构的网络由于增加了网络输入输出的前一步信息 ,提高了收敛速度 ,增强了实时控制的可能性 .然后将该网络用于机器人未知非线性动力学的辨识中 ,使用辨识实际输出与机理模型输出之间的偏差 ,来识别机理模型或简化模型所丢失的信息 ,既利用了机器人现有的建模方法 ,又可以减小网络运算量 ,提高辨识速度 .仿真结果表明了这种改进的有效性 . 展开更多

关键词 机器人 动态自适应跟踪辨识 状态延迟 动态递归神经网络 学习规则 拓扑结构

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基于动态递归神经网络的一类非线性不确定系统的自适应观测器 被引量：5

9

作者 杨晋勇 贾英民 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期89-91,95,共4页

针对一类非线性不确定系统 ,当其状态不可测时 ,在基于动态递归神经网络的观测器中 ,对用来抑制不确定性、保证观测器鲁棒观测的控制项进行恰当的设计。

关键词 非线性不确定系统 自适应观测器 动态递归神经网络 自适应控制

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基于进化策略的动态递归神经网络建模与辨识 被引量：3

10

作者 史天运 贾利民 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2000年第4期439-442,共4页

提出一种采用进化策略实现动态递归神经网络结构、权重和自反馈增益同时进化的学习算法 ,以及自适应进化机制。与改进 BP算法相结合 ,各取所长 ,形成集成化动态递归神经网络建模辨识算法。实际应用结果表明 ,所提出算法不仅明显提高了... 提出一种采用进化策略实现动态递归神经网络结构、权重和自反馈增益同时进化的学习算法 ,以及自适应进化机制。与改进 BP算法相结合 ,各取所长 ,形成集成化动态递归神经网络建模辨识算法。实际应用结果表明 ,所提出算法不仅明显提高了动态递归网络模型辨识算法的收敛速度和精度 ,而且实现了动态递归网络的全自动优化设计。 展开更多

关键词 进化策略 建模 辨识 动态递归神经网络

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基于动态递归神经网络的自适应PID控制 被引量：4

11

作者 吴志敏 李书臣 《控制工程》 CSCD 2004年第3期216-219,共4页

提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2 4 1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差... 提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2 4 1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差及其一阶、二阶微分,因此具有增量型PID控制结构。应用该控制系统对一非线性时变系统进行仿真研究,仿真结果表明该控制方案不仅具有良好的跟踪特性,而且对系统参数变化具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 动态递归神经网络 自适应PID控制 神经网络辨识器 神经网络控制器 非线性系统 动态BP算法

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基于改进动态递归神经网络的发酵过程pH值辩识 被引量：2

12

作者 王章利 谭永红 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第S2期83-86,共4页

酒精发酵的pH值具有非线性、时变性和动态性。利用常规辩识方法对pH值进行辩识,一方面,无法准确描述其动态特性;另一方面,由于常规神经网络的权值学习是梯度下降法,在训练过程易陷入局部极小,并且训练速度慢。针对这些问题,将改进的动... 酒精发酵的pH值具有非线性、时变性和动态性。利用常规辩识方法对pH值进行辩识,一方面,无法准确描述其动态特性;另一方面,由于常规神经网络的权值学习是梯度下降法,在训练过程易陷入局部极小,并且训练速度慢。针对这些问题,将改进的动态递归神经网络应用于pH值的辩识研究。通过实验验证了该算法不但能体现出发酵过程的动态特性,而且通过在动态递归神经网络的权值学习中引入滤波项,能有效地克服常规网络在权值学习过程中的问题。表明该算法对pH值辩识的有效性。 展开更多

关键词 动态递归神经网络 酒精发酵 PH 滤波

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基于动态递归神经网络的自适应控制非线性系统研究 被引量：1

13

作者 郝晓弘 邵辉 杨新华 《甘肃工业大学学报》 北大核心 2001年第3期64-67,共4页

提出一种基于动态递归神经网络的自适应控制器 ,该控制器能通过自学习不断进行适应性控制 ,且结构简单 ,易于实现 .其主要特点是能够提供一个跟踪网络来辩识系统模型 ,进而确定控制器的网络参数 ,实现间接自适应神经网络控制 .经过对大... 提出一种基于动态递归神经网络的自适应控制器 ,该控制器能通过自学习不断进行适应性控制 ,且结构简单 ,易于实现 .其主要特点是能够提供一个跟踪网络来辩识系统模型 ,进而确定控制器的网络参数 ,实现间接自适应神经网络控制 .经过对大量非线性系统的仿真研究 ,证明其具有良好的控制性能 . 展开更多

关键词 非线性系统 动态递归神经网络 系统辩识 自适应控制 控制器

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基于双隐层动态递归神经网络的航煤比重软测量 被引量：1

14

作者 曾文华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期261-264,共4页

针对原油蒸馏装置常压塔航煤比重模型具有动态特性的特点 ,提出采用双隐层动态递归神经网络 (DRNN)实现比重的软测量 ,推导了双隐层 DRNN的权值学习算法 ,并利用在线比重分析仪构成了航煤比重软测量模型的在线校正。在某炼油厂常压塔装... 针对原油蒸馏装置常压塔航煤比重模型具有动态特性的特点 ,提出采用双隐层动态递归神经网络 (DRNN)实现比重的软测量 ,推导了双隐层 DRNN的权值学习算法 ,并利用在线比重分析仪构成了航煤比重软测量模型的在线校正。在某炼油厂常压塔装置实际投用表明 ,基于双隐层 DRNN比重软测量模型具有较高的测量精度。 展开更多

关键词 双隐层动态递归神经网络 常压塔 航煤比重 软测量 在线校正

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一种新型的动态递归神经网络及其全自动设计算法

15

作者 史天运 贾利民 蔡秀生 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2000年第6期511-515,520,共6页

本文基于非线形自回归滑动平均模型 NARMA模型和前馈神经网络建模的思想 ,提出一种输入层与输出层神经元递归的动态递归神经网络 ;基于进化计算中遗传算法和进化策略与自寻优 BP算法的不同结合方式 ,提出两种动态递归神经网络全自动高... 本文基于非线形自回归滑动平均模型 NARMA模型和前馈神经网络建模的思想 ,提出一种输入层与输出层神经元递归的动态递归神经网络 ;基于进化计算中遗传算法和进化策略与自寻优 BP算法的不同结合方式 ,提出两种动态递归神经网络全自动高效设计算法 ,实现了网络结构、权重和自反馈增益同时优化学习 。 展开更多

关键词 动态递归神经网络 遗传算法 全自动设计算法 学习算法

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基于动态递归神经网络的木材干燥模型辩识 被引量：2

16

作者 陈梅雯 《福建电脑》 2006年第11期5-5,49,共2页

木材干燥是一个复杂的非线性系统,因此利用传统的系统辨识方法难以建立其准确的模型。本文利用动态递归神经网络的特点,提出了基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识方法,仿真结果表明,利用动态递归神经网络所建立的模型是有效的。

关键词 辩识 动态递归神经网络 模型 仿真

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基于动态递归神经网络的航煤比重在线估计

17

作者 曾文华 《计算机自动测量与控制》 CSCD 2001年第2期50-51,53,共3页

针对常压塔航煤比重在线质量仪表存在滞后大、易出现故障的缺点 ,提出了运用动态递归神经网络 ,根据实测的温度、流量、压力等过程参数 ,在线估计航煤比重 。

关键词 炼油厂 航空煤油 在线估计 比重 动态递归神经网络

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基于动态递归神经网络的玻璃窑炉温度双重控制 被引量：2

18

作者 张岚清 党选举 成娟娟 《兵工自动化》 2007年第5期67-69,共3页

将双重控制策略应用到玻璃窑炉温度控制系统,实现油流量和油压的解耦控制。其主控制器采用动态递归神经网络逆控制器,应用反馈误差学习方法在线学习,并通过改进的L-M算法训练神经网络。副控制器采用常规PI控制器。主、副控制器共同作用... 将双重控制策略应用到玻璃窑炉温度控制系统,实现油流量和油压的解耦控制。其主控制器采用动态递归神经网络逆控制器,应用反馈误差学习方法在线学习,并通过改进的L-M算法训练神经网络。副控制器采用常规PI控制器。主、副控制器共同作用于被控对象,保证系统具有良好的控制品质。仿真结果表明该控制策略有效。 展开更多

关键词 窑炉温度控制系统 双重控制 动态递归神经网络 解耦控制 L-M(Levenberg-Marquardt)算法

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基于动态递归神经网络的动态矩阵控制 被引量：1

19

作者 李峰 李树荣 《石油大学学报（自然科学版）》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期77-79,共3页

给出了利用动态递归神经网络 (DRNN)重构一个非线性动态过程的方法 ,对权值调整算法进行了推导。采用的动态递归神经网络具有非线性系统状态观测器的结构特征 ,容易实现并进行稳定性分析。利用训练好的网络作为预估模型 ,设计了基于DRN... 给出了利用动态递归神经网络 (DRNN)重构一个非线性动态过程的方法 ,对权值调整算法进行了推导。采用的动态递归神经网络具有非线性系统状态观测器的结构特征 ,容易实现并进行稳定性分析。利用训练好的网络作为预估模型 ,设计了基于DRNN的动态矩阵控制算法。 展开更多

关键词 非线性系统 动态递归神经网络 预估控制 重构 动态矩阵控制

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基于动态递归神经网络的地连墙安全预测

20

作者 王宇霁 杨潇 《路基工程》 2016年第3期60-64,共5页

对于深基坑开挖时地连墙的安全状态做到及时掌控和预测,是基坑工程的重要内容。通过对深基坑测斜数据的地连墙弯矩反分析,得出地连墙的内力发展状况;基于动态递归神经网络基本原理,预测地连墙水平位移和内力的下一步发展趋势。据此,提... 对于深基坑开挖时地连墙的安全状态做到及时掌控和预测,是基坑工程的重要内容。通过对深基坑测斜数据的地连墙弯矩反分析,得出地连墙的内力发展状况;基于动态递归神经网络基本原理,预测地连墙水平位移和内力的下一步发展趋势。据此,提出了一套掌握深基坑地连墙变形和内力安全状况,并预测以后安全走势的实用方法。研究发现,该预测方法能够在施工时,从变形和内力两个方面及时了解深基坑地连墙的安全状态,在一定程度上节省基坑监测开支。 展开更多

关键词 地连墙 测斜 弯矩反分析 动态递归神经网络 安全预测

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