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基于气动人工肌肉的自适应模糊小脑模型神经网络位置跟踪控制 被引量:5
1
作者 沈伟 施光林 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期579-583,共5页
针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为... 针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为可能.在线实时的自适应算法逐步提高了AFCMAC的控制性能,从而最终完全过渡到AFCMAC控制.通过规划AF-CMAC的输入空间,保证了AFCMAC对迟滞力和气压波动等不确定因素的感知能力,为实现AF-CMAC控制奠定了基础.对DASPID与AFCMAC控制器的位置跟踪控制性能进行了对比实验.结果表明,在非线性系统条件下,AFCMAC较之DASPID有着更好的跟踪控制性能和较低的实现难度. 展开更多
关键词 气动人工肌肉 自适应模糊小脑模型神经网络 位置跟踪控制
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一种广义模糊小脑模型神经网络及其仿真研究 被引量:4
2
作者 沈智鹏 郭晨 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期2708-2712,共5页
针对传统的小脑模型,在保留CMAC原有增强和局部特性的基础上,结合模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接收域函数,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFAC)。研究了GFAC接受域函数的映射规律、隶属度函数及其参数的选取规律和学习... 针对传统的小脑模型,在保留CMAC原有增强和局部特性的基础上,结合模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接收域函数,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFAC)。研究了GFAC接受域函数的映射规律、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。仿真结果表明GFAC具有良好的泛化能力和逼近精度。 展开更多
关键词 广义模糊小脑模型神经网络 接受域函数 映射规律 学习算法
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基于模糊小脑模型神经网络的直线伺服跟踪控制 被引量:3
3
作者 赵希梅 郭庆鼎 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2005年第6期637-640,共4页
以永磁直线同步电动机为被控对象,在高精度直线伺服跟踪控制系统中,为使输出响应快速地跟踪输入指令,需要克服系统滞后、未建模动态、不确定性以及负载的变化因素等的影响.为此,提出了一种模糊小脑模型(FCMAC)神经网络直接逆控制的方案... 以永磁直线同步电动机为被控对象,在高精度直线伺服跟踪控制系统中,为使输出响应快速地跟踪输入指令,需要克服系统滞后、未建模动态、不确定性以及负载的变化因素等的影响.为此,提出了一种模糊小脑模型(FCMAC)神经网络直接逆控制的方案,可动态地克服上述这些因素的影响.同时,还给出了较详细的原理分析及实现过程.仿真结果表明,此控制方案是十分有效的,能够明显地提高伺服系统的快速跟踪能力,并使系统具有较强的适应性和鲁棒性. 展开更多
关键词 永磁直线同步电动机 模糊小脑模型神经网络 模型 前馈控制 跟踪控制
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模糊小脑模型神经网络在多辊冷连轧机轧制力预报模型中的应用 被引量:11
4
作者 刘华强 唐荻 +1 位作者 杨荃 郭立伟 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期969-972,共4页
针对宽带钢多辊冷连轧机组特点,为提高轧制力的预报精度,在结合传统轧制压力模型的基础上把模糊算法和神经网络有机结合,设计出基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型.通过对传统轧制力模型计算值、小脑模型预报计算值... 针对宽带钢多辊冷连轧机组特点,为提高轧制力的预报精度,在结合传统轧制压力模型的基础上把模糊算法和神经网络有机结合,设计出基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型.通过对传统轧制力模型计算值、小脑模型预报计算值与实测值进行对比分析可知,基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型具有较高的计算精度,更适合于多辊轧机在线计算机过程控制的应用,满足现场在线生产的要求,取得良好的板形板厚控制效果. 展开更多
关键词 冷连轧机 轧制压力 小脑模型神经网络 模糊算法
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模糊小脑模型神经网络 被引量:19
5
作者 周旭东 王国栋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第2期173-178,共6页
提出输入层具有一定隶属度的模糊小脑模型神经网络(FuzzyCMAC),它比小脑模型CMAC(CerebelarModelArticulationControler)能更真实地描述客观世界.给出n维FuzzyCMAC算... 提出输入层具有一定隶属度的模糊小脑模型神经网络(FuzzyCMAC),它比小脑模型CMAC(CerebelarModelArticulationControler)能更真实地描述客观世界.给出n维FuzzyCMAC算法,仿真结果表明FuzyCMAC比小脑模型CMAC具有如下优点:学习收敛速度快得多,可以学习模糊规则.FuzyCMAC比CMAC优越,使CMAC成为FuzzyCMAC的特例. 展开更多
关键词 模糊小脑模型 小脑模型 神经网络 CMAC
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基于模糊小脑模型神经网络的遥感图像分类算法 被引量:7
6
作者 毛建旭 王耀南 孙炜 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期327-332,共6页
针对遥感图像分类的特点 ,提出一种基于模糊小脑模型神经网络的遥感图像分类算法。首先阐述小脑模型神经网络的工作原理 ,然后将模糊理论引入小脑模型神经网络 ,提出一种能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型神经网络 ,并将其... 针对遥感图像分类的特点 ,提出一种基于模糊小脑模型神经网络的遥感图像分类算法。首先阐述小脑模型神经网络的工作原理 ,然后将模糊理论引入小脑模型神经网络 ,提出一种能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型神经网络 ,并将其应用于遥感图像分类。实验结果表明 ,这种基于模糊小脑模型神经网络的分类器经过训练后 ,可应用于遥感图像的分类 。 展开更多
关键词 模糊小脑模型 神经网络 遥感图像 分类 传感器
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一种模糊小脑模型神经网络 被引量:5
7
作者 杨振强 王常虹 庄显义 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2000年第2期152-154,共3页
为了简化网络、提高网络的学习能力、便于对一些系统的建模,本文提出了一种小脑模型神经网络,将模糊逻辑的推理过程用小脑模型神经网络表示出来,其输入层采用模糊化的感受野,能有效地减少输入层的容量,提高逼近能力。由于采用系统的模... 为了简化网络、提高网络的学习能力、便于对一些系统的建模,本文提出了一种小脑模型神经网络,将模糊逻辑的推理过程用小脑模型神经网络表示出来,其输入层采用模糊化的感受野,能有效地减少输入层的容量,提高逼近能力。由于采用系统的模糊信息,可以按实际问题的性质初始化网络的结构与参数,有利于提高学习的收敛速度。 展开更多
关键词 模糊小脑模型 模糊逻辑 函数逼近 神经网络
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一种模糊小脑模型神经网络及其仿真研究
8
作者 关盈 陈尔奎 《山东科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2009年第1期70-73,共4页
在传统小脑模型的基础上,利用其特有的寻址方式,引入模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接受域函数,提出了一种模糊小脑模型神经网络。重点研究了接受域函数的映射规律、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。仿真结果表明,该... 在传统小脑模型的基础上,利用其特有的寻址方式,引入模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接受域函数,提出了一种模糊小脑模型神经网络。重点研究了接受域函数的映射规律、隶属度函数及其参数的选取规律和学习算法。仿真结果表明,该模糊模型具有良好的泛化能力和逼近精度,且可获得连续性强且有解析微分输出的复杂函数。 展开更多
关键词 小脑模型 模糊逻辑 映射规律 学习算法
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模糊小脑模型神经网络在短时交通流预测中的应用
9
作者 何伟 朱光兆 《现代计算机》 2011年第21期16-18,共3页
模糊小脑模型神经网络(FCMAC)是将模糊理论引入小脑模型网络则形成的一种新型网络。在研究FCMAC算法的基础上,将FCMAC算法应用于短时交通流预测问题。通过仿真实验,并与BP和RBF方法进行比较。结果表明FCMAC方法具有较高精确性和一定的... 模糊小脑模型神经网络(FCMAC)是将模糊理论引入小脑模型网络则形成的一种新型网络。在研究FCMAC算法的基础上,将FCMAC算法应用于短时交通流预测问题。通过仿真实验,并与BP和RBF方法进行比较。结果表明FCMAC方法具有较高精确性和一定的应用价值。 展开更多
关键词 模糊 小脑模型 交通流预测:神经网络
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基于模糊神经网络的无人机数据传输时延控制模型 被引量:1
10
作者 韦金日 覃希 《计算机测量与控制》 2024年第6期97-103,共7页
传输信道状态若是处于拥塞状态,会使得无人机数据传输时延大幅度增加,所以构建基于模糊神经网络的无人机数据传输时延控制模型;考虑直射、散射和反射等现象确定无人机数据传输信道,计算无人机数据传输信道传输时延,综合能量消耗、时延... 传输信道状态若是处于拥塞状态,会使得无人机数据传输时延大幅度增加,所以构建基于模糊神经网络的无人机数据传输时延控制模型;考虑直射、散射和反射等现象确定无人机数据传输信道,计算无人机数据传输信道传输时延,综合能量消耗、时延等因素判断无人机数据传输信道是否处于拥塞状态;利用基于模糊神经网络的时延控制模型生成时延控制指令,通过扩频调制、拥塞调度和队列管理等步骤,实现无人机数据传输时延控制;实验结果表明,在该模型控制下无人机数据传输时延达到预期水平,控制误差约为0.03 s,且未对数据传输进程产生明显不利影响,控制效果更好。 展开更多
关键词 模糊神经网络 无人机数据 传输时延 时延控制模型 拥塞状态 能量消耗
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基于递归小脑模型神经网络和卡尔曼滤波器的锂电池荷电状态预测
11
作者 徐智帆 李华森 +1 位作者 李文院 余凯 《综合智慧能源》 CAS 2024年第7期81-86,共6页
由于储能系统被广泛应用到新能源汽车、分布式发电等领域,其在运行过程中的可靠性是研究的重点之一。荷电状态(SOC)是反映电池续航能力的关键参数。为保证储能系统的正常运行,提出了一种锂电池SOC估计的方法,将递归小脑模型神经网络(RCM... 由于储能系统被广泛应用到新能源汽车、分布式发电等领域,其在运行过程中的可靠性是研究的重点之一。荷电状态(SOC)是反映电池续航能力的关键参数。为保证储能系统的正常运行,提出了一种锂电池SOC估计的方法,将递归小脑模型神经网络(RCMNN)和卡尔曼滤波器(KF)都用于荷电状态估计。为了强化RCMNN的捕获动态特征的能力,在联想记忆层和权值记忆层均加入了递归单元。将采集的电压、电流和温度作为模型的输入,用于模拟储能系统的不同充、放电情况。考虑到实际工况下电池放电的复杂性,在不同的放电条件和不同SOC初值的情况下将SOC的实际值与预测值进行对比。试验结果表明,该预测方法在不同条件下都具有较高的精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 荷电状态 锂电池 储能系统 递归小脑模型神经网络 卡尔曼滤波器
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基于模糊神经网络的火电厂锅炉主蒸汽温度控制方法 被引量:1
12
作者 王天晓 《中国新技术新产品》 2024年第6期44-46,共3页
现行方法在火电厂锅炉主蒸汽温度控制中应用效果不理想,阶跃响应性能较差,而且超调量较高,因此本文提出基于模糊神经网络的火电厂锅炉主蒸汽温度控制方法。利用线性化分布参数建模方法建立火电厂锅炉主蒸汽温度参数数学模型,利用模糊神... 现行方法在火电厂锅炉主蒸汽温度控制中应用效果不理想,阶跃响应性能较差,而且超调量较高,因此本文提出基于模糊神经网络的火电厂锅炉主蒸汽温度控制方法。利用线性化分布参数建模方法建立火电厂锅炉主蒸汽温度参数数学模型,利用模糊神经网络进行锅炉主蒸汽温度误差补偿控制,实现基于模糊神经网络的火电厂锅炉主蒸汽温度控制。经试验证明,本文方法阶跃响应时间较短,超调量在1℃以内,在工业控制领域具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 模糊神经网络 锅炉主蒸汽温度 线性化分布参数建模方法 数学模型 无线传感器
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基于模糊神经网络与层次分析法的爆破效果评价方法及应用
13
作者 牛文杰 周健 +2 位作者 宁辰禹 纪雅溟 张兴帆 《采矿技术》 2024年第5期115-123,共9页
针对露天爆破效果评价分析过程中存在主观性强、随机性大、难以定量评价爆破效果等问题,开展了露天爆破效果评价方法研究。研究采用大块率、火工品成本、爆破振动等8项指标,涵盖爆破质量、经济及安全3个方面,构建了爆破效果综合评价体系... 针对露天爆破效果评价分析过程中存在主观性强、随机性大、难以定量评价爆破效果等问题,开展了露天爆破效果评价方法研究。研究采用大块率、火工品成本、爆破振动等8项指标,涵盖爆破质量、经济及安全3个方面,构建了爆破效果综合评价体系,将贪心算法与模糊神经网络、层次分析法相结合,得到最终适用于露天台阶爆破效果评价的推广模型。研究成果实现了露天爆破效果的定量分析,提高了爆破效果评价方法的易用性,并以推广模型为基础开发了爆破效果综合评价系统,该系统已在矿山推广使用,研究结果可为爆破设计优化提供有效的数据支撑。 展开更多
关键词 露天爆破 爆破效果评价 层次分析法 模糊神经网络 推广模型
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基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测研究
14
作者 吴小东 严复国 《电力设备管理》 2024年第19期150-152,共3页
本研究旨在探讨基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测方法。高压电力设备在电力系统中扮演着至关重要的角色,其故障预测对于保障电力系统的安全性和稳定性具有重要意义。本文首先对高压电力设备的常见故障类型和传统的故障预测方法... 本研究旨在探讨基于模糊神经网络的高压电力设备故障预测方法。高压电力设备在电力系统中扮演着至关重要的角色,其故障预测对于保障电力系统的安全性和稳定性具有重要意义。本文首先对高压电力设备的常见故障类型和传统的故障预测方法进行了综述,并分析了各种故障预测方法的优缺点。在此基础上,提出了一种基于模糊神经网络的故障预测模型,通过对输入变量的模糊化处理和神经网络的自适应学习能力,实现对设备故障的精准预测。试验证明,该模型在故障预测的精度和效率方面均优于传统方法,在实际应用中具有较大潜力。同时,本文还对该模型的应用前景和进一步研究方向进行了讨论,供同行参考。 展开更多
关键词 高压电力设备 故障预测 模糊神经网络 神经网络模型
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基于模糊RBF神经网络的双馈风机励磁控制方法研究
15
作者 温旭东 《自动化应用》 2024年第21期17-19,共3页
为解决双馈风机运行中存在的有功功率调节波动较大的问题,引进模糊RBF神经网络,以浙江华电弁山风电场“面向多机型风电机组通用性自主可控关键技术研究与应用”项目为例,开展双馈风机励磁控制方法的设计研究。根据转子绕组励磁电压,建... 为解决双馈风机运行中存在的有功功率调节波动较大的问题,引进模糊RBF神经网络,以浙江华电弁山风电场“面向多机型风电机组通用性自主可控关键技术研究与应用”项目为例,开展双馈风机励磁控制方法的设计研究。根据转子绕组励磁电压,建立双馈风机电磁关系模型;引进模糊RBF神经网络,设计双馈风机的有功功率调节;引进自抗扰控制技术,将未知扰动视为扩展状态,通过扩张状态观测器对其进行实时估计,以实现对双馈风机的自抗扰主动控制。结果证明,应用设计方法后,双馈风机有功功率波动范围最小,表明设计方法可有效保障在外界影响与干扰条件下双馈风机的运行。 展开更多
关键词 模糊RBF神经网络 电磁关系模型 有功功率 励磁 双馈风机
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基于模糊神经网络的SCR脱硝效率预测模型研究 被引量:2
16
作者 苑文鑫 苑文磊 《自动化仪表》 CAS 2023年第4期35-38,42,共5页
针对火电厂选择性催化还原(SCR)系统存在变量多、耦合性强等特点,造成脱硝效率难以准确实时监测的问题,提出利用Takagi-Sugno(T-S)模糊神经网络算法,建立多输入单输出预测模型,以研究未来时间脱硝效率的变化。将模糊C均值(FCM)聚类算法... 针对火电厂选择性催化还原(SCR)系统存在变量多、耦合性强等特点,造成脱硝效率难以准确实时监测的问题,提出利用Takagi-Sugno(T-S)模糊神经网络算法,建立多输入单输出预测模型,以研究未来时间脱硝效率的变化。将模糊C均值(FCM)聚类算法用于结构辨识、模糊神经网络的混合学习算法用于参数辨识,构造T-S模糊预测模型。在分布式控制系统(DSC)上采集连续48 h实时数据,并利用MATLAB进行模型训练与检验。试验结果显示:训练集98%点的相对误差在±1.5%之间,最大误差小于2%,检测集99%点的相对误差在±0.5%之间,最大误差小于2.5%。该模型能够较好地反映SCR烟气脱硝效率,可以为脱硝效率的控制优化提供依据。 展开更多
关键词 模糊神经网络 选择性催化还原 脱硝效率 模糊C均值聚类算法 预测模型 参数辨识 结构辨识
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基于模糊神经网络的模型预测硅单晶直径控制
17
作者 彭鑫 高德东 +1 位作者 王珊 徐圣哲 《青海大学学报》 2023年第4期92-99,共8页
为了生产大尺寸、高质量、低能耗的直拉单晶硅棒,文中通过在直拉硅单晶生产车间采集的大量数据,通过模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks,FNN)和模型预测控制(Model predic-tive control,MPC)进行建模,得到了等径阶段的直径预测模型和... 为了生产大尺寸、高质量、低能耗的直拉单晶硅棒,文中通过在直拉硅单晶生产车间采集的大量数据,通过模糊神经网络(Fuzzy Neural Networks,FNN)和模型预测控制(Model predic-tive control,MPC)进行建模,得到了等径阶段的直径预测模型和直径控制模型.直径预测模型测试结果表明:平均相对误差仅为0.0287%,预测精度极高.通过仿真并与常规PID控制进行对比分析得出,MPC比常规PID控制的调节速度快53.66%,并且MPC的控制过程非常稳定,其超调量基本为0;由加热器功率调控变化过程可知,MPC减少了调节过程的能耗,并提高了热场稳定性及单晶硅棒质量.通过预测模型建立的直径控制模型能提高控制精度并促进硅单晶高质量生产. 展开更多
关键词 直拉硅单晶 模糊神经网络 直径预测 模型预测控制 直径控制
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基于BP神经网络实现小批量物料生产安排
18
作者 胡肖勤 《信息记录材料》 2024年第1期225-227,共3页
本文以2022年全国大学生数学建模竞赛E题为背景,利用已有历史数据,研究小批量物料生产计划。首先利用模糊综合评价选定数据集,然后结合BP神经网络模型对选定数据集进行预测分析,最后建立生产计划模型实现生产计划合理安排。模型结果表明... 本文以2022年全国大学生数学建模竞赛E题为背景,利用已有历史数据,研究小批量物料生产计划。首先利用模糊综合评价选定数据集,然后结合BP神经网络模型对选定数据集进行预测分析,最后建立生产计划模型实现生产计划合理安排。模型结果表明,预测数据与真实数据的平均绝对误差、均方误差、总方差结果均在合理范围内,且满足平均服务水平大于85%的要求。 展开更多
关键词 需求预测 模糊综合评价 BP神经网络模型 生产计划模型
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基于多重模糊神经网络的PID温度控制算法 被引量:5
19
作者 张皓 涂雅培 +2 位作者 高瑜翔 唐军 黄天赐 《西华大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第4期58-65,81,共9页
传统PID算法在控制具有大滞后、非线性、时变性等动态特性复杂的温度对象时,存在超调量大、参数无法自调节、模型自适应能力差、系统稳定性低等问题。为此,文章提出一种多重T-S型模糊神经网络PID温度控制算法。该算法根据PID算法的结构... 传统PID算法在控制具有大滞后、非线性、时变性等动态特性复杂的温度对象时,存在超调量大、参数无法自调节、模型自适应能力差、系统稳定性低等问题。为此,文章提出一种多重T-S型模糊神经网络PID温度控制算法。该算法根据PID算法的结构特点,利用T-S型模糊神经网络的单输出特性,建立能分别输出PID 3个参数的3重网络模型。MATLAB仿真实验结果表明,该算法与传统PID、BP神经网络PID,以及常规模糊神经网络PID等相比,超调量低,稳定性好,模型自适应性强,抗干扰能力强,综合性能指标好。 展开更多
关键词 PID算法 温度控制 T-S模糊神经网络 模型自适应
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基于小脑模型-模糊滑模控制的电力系统低频振荡控制策略研究
20
作者 聂永辉 曲铭锐 +2 位作者 周恒宇 张瑞东 张杰 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期789-798,共10页
由于现代电力系统互联规模不断增大,柔性控制系统加入和长距离输电使得电网阻尼不断减小,运行方式的多变性不断改变系统潮流分布,极易引发低频振荡现象。针对此问题,该文提出一种基于小脑模型关节误差修正的模糊滑模附加阻尼控制策略。... 由于现代电力系统互联规模不断增大,柔性控制系统加入和长距离输电使得电网阻尼不断减小,运行方式的多变性不断改变系统潮流分布,极易引发低频振荡现象。针对此问题,该文提出一种基于小脑模型关节误差修正的模糊滑模附加阻尼控制策略。首先在模糊滑模控制(fuzzy sliding mode control,FSMC)的基础上,引入小脑模型关节控制(cerebellar model articulation control,CMAC)理论,构建CMAC-FSMC算法,提高滑模趋近阶段模糊逻辑对系统的补偿能力,最大程度提高系统稳定性能;其次通过构造CMAC-FSMC的调整指标与总控制率,减小控制误差,提高控制性能;最后通过线性降阶方法建立被控系统模型并确定区间振荡模态,采用几何测度法选择最佳反馈信号和安装位置,基于所提出的CMAC-FSMC方法进行广域阻尼控制器设计。通过对10机39节点系统进行仿真验证,结果表明CMAC-FSMC控制策略能够有效提高系统阻尼,显著抑制低频振荡。 展开更多
关键词 电力系统 小脑模型关节控制 模糊滑模控制 低频振荡
原文传递
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