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基于观测器和事件触发的分数阶非线性系统神经网络控制
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作者 游星星 陶栩 +3 位作者 郭斌 向国菲 刘凯 佃松宜 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1735-1744,共10页
针对一类分数阶非线性系统的跟踪控制问题,本文提出了一种自适应神经网络事件触发控制方案.首先,利用径向基函数神经网络来逼近未知的非线性函数,构造了基于神经网络的状态观测器估计原系统状态.然后,在控制器设计中引入了事件触发策略... 针对一类分数阶非线性系统的跟踪控制问题,本文提出了一种自适应神经网络事件触发控制方案.首先,利用径向基函数神经网络来逼近未知的非线性函数,构造了基于神经网络的状态观测器估计原系统状态.然后,在控制器设计中引入了事件触发策略,通过Lyapunov方法分析了闭环系统的稳定性.本文提出了一个新条件来估计事件触发条件的时间间隔下限,避免了Zeno现象.理论分析表明,提出的控制方案不仅能确保跟踪误差收敛到原点附近的邻域内,而且保证了闭环系统中所有信号的有界性.最后,分数阶互联电力系统仿真展示了方案的有效性. 展开更多
关键词 分数阶非线性系统 观测器 神经网络控制 事件触发控制 动态面控制
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汽车半主动悬架的神经网络控制及仿真 被引量:6
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作者 容一鸣 阳杰 +1 位作者 崔九同 龚荣洲 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 CAS 2003年第1期65-67,93,共4页
基于 1 /2汽车非线性模型和对角回归神经网络模型 ,应用模型参考自适应控制对半主动悬架系统进行了离线辨识 ,构成了非线性神经网络控制器 ,在线训练了神经网络控制器 ,并对半主动悬架进行了控制仿真 ,对仿真结果进行了分析、总结。
关键词 汽车 半主动悬架 神经网络控制 对角回归神经网络模型 非线性神经网络控制 计算机仿真
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神经网络控制技术下空调系统的研究
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作者 奚丈羽 王高升 《中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术》 2024年第1期0170-0174,共5页
与传统的信息处理模式相比,人工神经网络(ANN)具有自适应性、可训练性、具有自我修正、能够进行并行处理和并行推理等功能;在理论上,它的速度远远超过了传统的算法,而且它的非线性,模拟并行性,高容错能力;它具有很强的鲁棒性,自联想的... 与传统的信息处理模式相比,人工神经网络(ANN)具有自适应性、可训练性、具有自我修正、能够进行并行处理和并行推理等功能;在理论上,它的速度远远超过了传统的算法,而且它的非线性,模拟并行性,高容错能力;它具有很强的鲁棒性,自联想的自学习能力,以及自适应能力。因此,将 BP神经网络应用到空调系统中,可以更好地对空调系统进行监控与诊断。 展开更多
关键词 神经网络控制技术 空调系统 空调设计
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水下机器人T-S型模糊神经网络控制 被引量:18
4
作者 梁霄 张均东 +3 位作者 李巍 郭冰洁 万磊 徐玉如 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期99-104,共6页
针对水下机器人模糊神经网络控制器运算量大和对强外界扰动的鲁棒性差及存在滞后性的问题,提出基于混合学习算法的水下机器人T-S型模糊神经网络控制方法。采用免疫遗传算法离线优化和神经网络自学习在线调整隶属函数的参数,从而减少神... 针对水下机器人模糊神经网络控制器运算量大和对强外界扰动的鲁棒性差及存在滞后性的问题,提出基于混合学习算法的水下机器人T-S型模糊神经网络控制方法。采用免疫遗传算法离线优化和神经网络自学习在线调整隶属函数的参数,从而减少神经网络的运算量,增强水下机器人对环境变化的反应能力。采用T-S模型,由后件网络动态调整模糊规则,提高控制系统的适应性。通过某微小型水下机器人的仿真和外场实验验证方法的可行性和优越性。实验结果表明,控制器对外界扰动具有较强的鲁棒性,保证即使在恶劣情况下,控制性能仍保持在较高水平。 展开更多
关键词 水下机器人 模糊神经网络控制 免疫遗传算法 混合学习算法 T-S模型
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汽车半主动空气悬架的神经网络控制方法 被引量:10
5
作者 朱思洪 吕宝占 +2 位作者 王辉 张莹 贺亮 《交通运输工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期66-70,共5页
为了提高汽车半主动悬架的控制效果,以空气弹簧压力为控制对象,应用自适应神经网络控制方法,进行了不同路面激励下的半主动空气悬架的车身垂直加速度、悬架动挠度和车轮动载荷的计算机仿真和实验研究,并与被动悬架系统的相应参数进... 为了提高汽车半主动悬架的控制效果,以空气弹簧压力为控制对象,应用自适应神经网络控制方法,进行了不同路面激励下的半主动空气悬架的车身垂直加速度、悬架动挠度和车轮动载荷的计算机仿真和实验研究,并与被动悬架系统的相应参数进行了对比。发现在白噪声路面和较低频率的正弦路面激励下,半主动空气悬架采用自适应神经网络控制能够明显降低车身垂直加速度、车轮动载荷和悬架动挠度,降低范围为16%~85%,提高了车辆的操纵稳定性,改善了车辆的行驶安全性与乘坐舒适性。 展开更多
关键词 车辆工程 空气悬架 神经网络控制方法 仿真 实验研究
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三相变流器的模糊PI神经网络控制研究 被引量:14
6
作者 王宝诚 梅强 +1 位作者 邬伟扬 孙孝峰 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第8期68-73,共6页
提出了一种神经网络电流内环控制加混合模糊PI电压外环控制的双环控制结构。对三相电压型可逆变流器系统而言,神经网络电流内环控制使系统具有更强的鲁棒性,混合模糊PI电压外环控制加快了系统的响应速度。为了增强系统的抗扰性能还引入... 提出了一种神经网络电流内环控制加混合模糊PI电压外环控制的双环控制结构。对三相电压型可逆变流器系统而言,神经网络电流内环控制使系统具有更强的鲁棒性,混合模糊PI电压外环控制加快了系统的响应速度。为了增强系统的抗扰性能还引入了电流前馈控制。最后通过仿真及试验验证了控制方案的正确性与可行性。 展开更多
关键词 神经网络控制 混合模糊PI控制 前馈控制 电压型可逆变流器 三相
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船舶航向离散非线性系统自适应神经网络控制 被引量:14
7
作者 王欣 刘正江 +1 位作者 李铁山 蔡垚 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期123-126,131,共5页
针对考虑舵机特性的船舶航向离散非线性控制系统,提出了一种基于神经网络的自适应控制设计方法。为了消除离散系统后推设计中存在"因果矛盾"的问题,原船舶航向离散系统通过变换得到等价的能够预测变量的前向预测系统。通过使... 针对考虑舵机特性的船舶航向离散非线性控制系统,提出了一种基于神经网络的自适应控制设计方法。为了消除离散系统后推设计中存在"因果矛盾"的问题,原船舶航向离散系统通过变换得到等价的能够预测变量的前向预测系统。通过使用单一神经网络逼近系统的所有未知部分,该控制设计方法可以有效地减轻控制系统存在的"计算量膨胀"问题,并具有控制器结构简单,控制参数少,易于工程实现等优点。同时,稳定性分析证明闭环系统的所有信号一致最终有界,并能使得航向跟踪误差任意小。最后,运用"育鲲"轮进行仿真研究以证明所提方法的有效性。 展开更多
关键词 船舶航向控制 离散非线性系统 径向基神经网络 单一神经网络控制 自适应控制 后推控制
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溶解氧浓度的直接自适应动态神经网络控制方法 被引量:31
8
作者 张伟 乔俊飞 李凡军 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期115-121,共7页
针对污水处理过程溶解氧浓度的控制问题,提出一种直接自适应动态神经网络控制方法(direct adaptive dynamic neural network control,DADNNC).构建的控制系统主要包括神经网络控制器和补偿控制器.神经网络控制器由自组织模糊神经网络实... 针对污水处理过程溶解氧浓度的控制问题,提出一种直接自适应动态神经网络控制方法(direct adaptive dynamic neural network control,DADNNC).构建的控制系统主要包括神经网络控制器和补偿控制器.神经网络控制器由自组织模糊神经网络实现系统状态与控制量之间的映射;提出一种基于规则无用率的结构修剪算法,并给出结构调整后网络收敛的理论证明.同时,为保证系统稳定,设计补偿控制器减小网络逼近误差,参数调整由Layapunov理论给出.国际基准仿真平台上的实验表明,与固定结构神经网络控制器、PID和模型预测控制等已有控制方法相比,DADNNC方法具有更高的控制精度和更强的适应能力. 展开更多
关键词 动态神经网络控制 溶解氧 规则无用率 污水处理过程
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车辆半主动悬架系统模糊神经网络控制研究 被引量:10
9
作者 贝绍轶 赵景波 +1 位作者 张兰春 陈龙 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第12期2952-2956,3007,共6页
悬架系统对车辆平顺性具有重要的影响,通过预瞄控制在后轮处提前预测路面不平度,用于解决半主动悬架模糊神经网络控制存在的时滞问题。建立了1/2车辆模型和路面输入模型,设计了基于预瞄控制的半主动悬架模糊神经网络控制结构,并进行了... 悬架系统对车辆平顺性具有重要的影响,通过预瞄控制在后轮处提前预测路面不平度,用于解决半主动悬架模糊神经网络控制存在的时滞问题。建立了1/2车辆模型和路面输入模型,设计了基于预瞄控制的半主动悬架模糊神经网络控制结构,并进行了白噪声输入仿真分析。结果表明:预瞄控制后的车身加速度峰值和标准差比被动系统分别减少了61.61%和44.28%,比模糊控制的悬架系统分别减少了21.23%和21.20%;预瞄控制后的质心加速度峰值和标准差比被动系统分别减少了35.21%和57.81%,比模糊控制的悬架系统分别减少了7.83%和20.10%。后轮处车身加速度和质心垂直加速度均有明显减小,较好改善了悬架系统适应道路的性能,有效缓和了车辆的振动和提高了汽车的行驶平顺性。 展开更多
关键词 车辆 半主动悬架 预瞄控制 模糊神经网络控制 平顺性
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半主动悬架模糊动态建模与神经网络控制 被引量:9
10
作者 汪若尘 陈龙 +1 位作者 江浩斌 张孝良 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 北大核心 2009年第1期23-26,共4页
进行可调减振器外特性试验,拟合其阻尼系数与步进电动机转角之间的非线性关系,基于模糊动态模型理论,建立车辆半主动悬架模糊动态模型.设计半主动悬架模糊神经网络控制策略,研制半主动悬架模糊神经网络控制器.在仿真的基础上,进行实车... 进行可调减振器外特性试验,拟合其阻尼系数与步进电动机转角之间的非线性关系,基于模糊动态模型理论,建立车辆半主动悬架模糊动态模型.设计半主动悬架模糊神经网络控制策略,研制半主动悬架模糊神经网络控制器.在仿真的基础上,进行实车道路试验.结果表明,模糊动态半主动悬架模糊神经网络控制有效地衰减车身垂直振动,改善车辆行驶姿态,提高乘坐舒适性及行驶安全性,协调整车综合性能. 展开更多
关键词 半主动悬架 减振器 模糊动态模型 模糊神经网络控制
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二级倒立摆的TS型逐级模糊神经网络控制 被引量:15
11
作者 朱学峰 周文彬 陈华艳 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期43-47,共5页
提出了一种逐级模糊神经网络控制法.该控制法通过采用Takagi Sugeno型模糊 神经网络控制器和逐级模糊控制规则,实现了二级倒立摆系统的稳定控制.模糊神经网络 控制器的参数采用遗传算法分4步进行优化.实验结果表明,采用逐级模... 提出了一种逐级模糊神经网络控制法.该控制法通过采用Takagi Sugeno型模糊 神经网络控制器和逐级模糊控制规则,实现了二级倒立摆系统的稳定控制.模糊神经网络 控制器的参数采用遗传算法分4步进行优化.实验结果表明,采用逐级模糊神经网络控制 法,用20条模糊规则就可以实现二级倒立摆系统的稳定控制,并且控制效果佳,系统鲁棒 性强. 展开更多
关键词 逐级控制 倒立摆 Takagi-Sugeno型模糊逻辑 神经网络控制
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液压半主动悬架的自适应神经网络控制 被引量:16
12
作者 杨波涛 王庆丰 夏仲凯 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期104-107,共4页
提出了液压半主动悬架系统的自适应神经网络控制策略 ,分析了系统模型及自适应神经网络控制器的设计和实现 ,并对控制效果进行了仿真研究。结果表明通过这种控制策略可以得到比较好的控制效果。
关键词 液压半主动悬架 汽车工程 自适应神经网络控制 MBP算法 设计 仿真
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基于小波神经网络控制的无刷直流电机调速系统 被引量:23
13
作者 李先祥 徐小增 肖红军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期126-129,共4页
该文提出了基于小波神经网络控制的无刷电机调速系统新方法,该方法使用三层前馈式人工神经网络,采用基于梯度下降纠正误差法在线训练更新网络参数,使用离散小波变换的时频特性和连续小波变换检测信号边沿的原理进行无刷电机运行状态和... 该文提出了基于小波神经网络控制的无刷电机调速系统新方法,该方法使用三层前馈式人工神经网络,采用基于梯度下降纠正误差法在线训练更新网络参数,使用离散小波变换的时频特性和连续小波变换检测信号边沿的原理进行无刷电机运行状态和故障状态的检测,以便能实时保护。仿真结果表明该方法能大大改善调速系统的静态、动态性能,具有优良的控制效果,小波检测灵敏度高,对噪声有较高的鲁棒性,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 神经网络控制 直流电机调速系统 人工神经网络 连续小波变换 离散小波变换 检测灵敏度 网络参数 在线训练 梯度下降 故障状态 运行状态 无刷电机 检测信号 时频特性 仿真结果 动态性能 控制效果 前馈式 鲁棒性
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基于自适应神经网络控制的光伏MPPT算法改进 被引量:15
14
作者 张晓强 刘宜罡 +1 位作者 邹应全 张翠芳 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3095-3102,共8页
基于自适应神经网络控制(DANC)算法提出一种改进的最大功率追踪(MPPT)算法。针对DANC在权值更新的过程中采用的梯度下降算法因初始权值而导致局部收敛的问题,该文根据光伏(PV)阵列部分遮挡情况下的功率-电压(P-V)特征曲线,提出一种反馈... 基于自适应神经网络控制(DANC)算法提出一种改进的最大功率追踪(MPPT)算法。针对DANC在权值更新的过程中采用的梯度下降算法因初始权值而导致局部收敛的问题,该文根据光伏(PV)阵列部分遮挡情况下的功率-电压(P-V)特征曲线,提出一种反馈负载电压遍历和DANC相结合的算法。首先通过反馈负载电压遍历方法快速达到参考电压附近,然后利用DANC在线学习算法稳定到峰值,通过比较峰值大小,最终找到全局最优解。通过Matlab仿真和硬件实验验证改进算法的可行性。 展开更多
关键词 自适应神经网络控制 电压遍历 光伏阵列 电导增量 最大功率追踪
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漂浮基空间机器人及其柔性影响下逆模神经网络控制 被引量:18
15
作者 洪在地 贠超 陈力 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期1510-1514,共5页
针对漂浮基空间机器人及其柔性影响下动力学模型,提出一种神经网络控制方法,把神经网络和传统反馈PI控制相结合构成一种混合性机器人逆模学习控制方案,并分析此控制方法工作原理。最后给出带两机械臂漂浮基空间机器人的仿真结果。结果... 针对漂浮基空间机器人及其柔性影响下动力学模型,提出一种神经网络控制方法,把神经网络和传统反馈PI控制相结合构成一种混合性机器人逆模学习控制方案,并分析此控制方法工作原理。最后给出带两机械臂漂浮基空间机器人的仿真结果。结果表明所应用逆模控制方法具有较快收敛性和较高跟踪控制精度,是一种有效的控制方法。 展开更多
关键词 漂浮基空间机器人 柔性臂 神经网络控制
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无刷双馈电机的PID神经网络控制 被引量:13
16
作者 郭红霞 杨金明 刘文刚 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期53-56,共4页
无刷双馈电机(BDFM)兼有笼型、绕线型感应电机和电励磁同步电机的共同优点,在电气传动和风力发电中具有很好的应用前景.由于无刷双馈电机两套绕组形成的复杂空间耦合关系,使得基于模型的控制方法异常复杂,为此设计了一种PID神经网络(PID... 无刷双馈电机(BDFM)兼有笼型、绕线型感应电机和电励磁同步电机的共同优点,在电气传动和风力发电中具有很好的应用前景.由于无刷双馈电机两套绕组形成的复杂空间耦合关系,使得基于模型的控制方法异常复杂,为此设计了一种PID神经网络(PIDNN)的无刷双馈电机的控制方法,经过训练的PID神经网络控制器能够实现准确的转速跟踪,且有较好的动态特性,仿真结果验证了这种控制方法的有效性. 展开更多
关键词 无刷双馈电机 PID神经网络控制 转速控制
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基于H_∞变结构的不确定机器人模糊神经网络控制 被引量:5
17
作者 陈卫东 王海涛 +1 位作者 王洪瑞 陈丽 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期104-107,共4页
针对非线性不确定机器人的跟踪控制,提出了一种基于H∞变结构控制的模糊神经网络控制方案。基于模糊神经网络的学习和函数逼近能力,补偿机器人系统的内部不确定性和外干扰,H∞变结构控制提高了机器人对参数不确定性和外部扰动的鲁棒性,... 针对非线性不确定机器人的跟踪控制,提出了一种基于H∞变结构控制的模糊神经网络控制方案。基于模糊神经网络的学习和函数逼近能力,补偿机器人系统的内部不确定性和外干扰,H∞变结构控制提高了机器人对参数不确定性和外部扰动的鲁棒性,削弱了控制输入的抖振.仿真实例证实该控制方案的有效性。 展开更多
关键词 机器人 H∞变结构 函数逼近 鲁棒性 模糊神经网络控制
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基于轴距预瞄的半主动悬架模糊神经网络控制 被引量:8
18
作者 贝绍轶 袁传义 +1 位作者 陈龙 张兰春 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期1067-1070,1082,共5页
应用模糊控制和神经网络控制理论,构建了1/2车辆的半主动悬架模型,设计了基于轴距预瞄的半主动悬架模糊神经网络控制系统。对前轮半主动悬架采用以对应处车身垂向加速度为目标的模糊控制,对后轮半主动悬架采用轴距预瞄模糊控制,并利用... 应用模糊控制和神经网络控制理论,构建了1/2车辆的半主动悬架模型,设计了基于轴距预瞄的半主动悬架模糊神经网络控制系统。对前轮半主动悬架采用以对应处车身垂向加速度为目标的模糊控制,对后轮半主动悬架采用轴距预瞄模糊控制,并利用神经网络来调整模糊控制器的控制规则和隶属度函数。在不同车速下对所建的控制系统分别进行了白噪声和路面脉冲输入的仿真。结果表明,与传统的被动系统相比,轴距预瞄模糊神经网络控制的半主动悬架系统能有效降低车辆振动;与模糊控制的半主动悬架系统相比,质心垂向加速度和后轮对应处车身加速度均有显著减小,较好地改善了车辆的行驶平顺性。 展开更多
关键词 半主动悬架 轴距预瞄 模糊神经网络控制
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基于FPGA多变量模糊神经网络控制器设计 被引量:14
19
作者 靖固 刘璐杨 于晓洋 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2011年第2期44-48,共5页
在对基于FPGA模糊神经网络控制的原理和设计中使用的算法进行分析后,对模糊神经网络控制器进行分层设计,设计模块主要包括模糊化模块、控制规则模块、归一化模块、权值-参数计算模块和去模糊化模块.在设计过程中遵循自顶向下的设计原则... 在对基于FPGA模糊神经网络控制的原理和设计中使用的算法进行分析后,对模糊神经网络控制器进行分层设计,设计模块主要包括模糊化模块、控制规则模块、归一化模块、权值-参数计算模块和去模糊化模块.在设计过程中遵循自顶向下的设计原则,并对各个模块设计进行优化处理,最后对整个系统进行设计综合.实验表明:该设计方案是可行的,不仅可以提高控制器的运行速度,还可以改善传统模糊神经网络控制器的控制性能. 展开更多
关键词 FPGA 模糊神经网络控制 设计综合
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基于确定学习的机器人任务空间自适应神经网络控制 被引量:33
20
作者 吴玉香 王聪 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期806-815,共10页
针对产生回归轨迹的连续非线性动态系统,确定学习可实现未知闭环系统动态的局部准确逼近.基于确定学习理论,本文使用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络为机器人任务空间跟踪控制设计了一种新的自适应神经网络控制算法,不... 针对产生回归轨迹的连续非线性动态系统,确定学习可实现未知闭环系统动态的局部准确逼近.基于确定学习理论,本文使用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络为机器人任务空间跟踪控制设计了一种新的自适应神经网络控制算法,不仅实现了闭环系统所有信号的最终一致有界,而且在稳定的控制过程中,沿着回归跟踪轨迹实现了部分神经网络权值收敛到最优值以及未知闭环系统动态的局部准确逼近.学过的知识以时不变且空间分布的方式表达、以常值神经网络权值的方式存储,可以用来改进系统的控制性能,也可以应用到后续相同或相似的控制任务中,节约时间和能量.最后,用仿真说明了所设计控制算法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 确定学习 径向基函数神经网络 自适应神经网络控制 机器人
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