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双电机驱动伺服系统神经网络控制器的设计 被引量:6
1
作者 樊卫华 赵国峰 +1 位作者 陈庆伟 胡维礼 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期260-264,268,共6页
针对存在未知齿隙和摩擦等非线性的双电机驱动伺服系统的控制问题,给出了双电机驱动伺服系统的模型,设计了基于三角级数多项式扩展的函数链神经网络(FLNN)在线辨识未知的齿隙和摩擦非线性,利用Backstepping方法设计了神经网络控制器,得... 针对存在未知齿隙和摩擦等非线性的双电机驱动伺服系统的控制问题,给出了双电机驱动伺服系统的模型,设计了基于三角级数多项式扩展的函数链神经网络(FLNN)在线辨识未知的齿隙和摩擦非线性,利用Backstepping方法设计了神经网络控制器,得到了同时使系统跟踪误差、驱动子系统间同步误差及网络权值的一致有界权值调整策略。仿真表明,所提出的控制策略是有效的。 展开更多
关键词 齿隙非线性 BACKSTEPPING 函数连接神经网络 多电机同步控制
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MODEL REFERENCE ADAPTIVE CONTROL BASED ON NONLINEAR COMPENSATION FOR TURBOFAN ENGINE 被引量:4
2
作者 潘慕绚 黄金泉 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2012年第3期215-221,共7页
The design of a turbofan rotor speed control system, using model reference adaptive control(MRAC) method with input and output measurements, is discussed for the purpose of practical application. The nonlinear compe... The design of a turbofan rotor speed control system, using model reference adaptive control(MRAC) method with input and output measurements, is discussed for the purpose of practical application. The nonlinear compensator based on functional link neural network is used to deal with the engine nonlinearity and the hardware-in-loop simulation is also developed. The results show that the nonlinear MRAC controller has the adequate performance of compensating and adapting nonlinearity arising from the change of engine state or working environment. Such feature demonstrates potential practical applications of MRAC for aeroengine control system. 展开更多
关键词 turbofan engin model reference adaptive control(MRAC) functional link neural network flnn hardware-in-loop(HIL) simulation
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一种电容非介入式压力测量方法研究 被引量:3
3
作者 黄姣英 袁海文 +2 位作者 安晨亮 崔勇 李成贵 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期1773-1777,共5页
非介入测量对液压系统的故障诊断与检测具有关键作用,研究了液压系统的电容非介入式压力测量的可行性,基于函数型连接神经网络建立了电容式压力测量的电容与压力的数学模型,在此基础上,设计了相应的电容非介入式压力测量实验平台,结合实... 非介入测量对液压系统的故障诊断与检测具有关键作用,研究了液压系统的电容非介入式压力测量的可行性,基于函数型连接神经网络建立了电容式压力测量的电容与压力的数学模型,在此基础上,设计了相应的电容非介入式压力测量实验平台,结合实验,得出实际液压系统中电容和压力确切的数学关系,也定性分析了液压油介电常数和温度的关系。仿真和实验结果表明,变介电常数电容法在液压管路压力非介入式测量中完全可行,为小管径液压系统的在线压力测量提供一种新的方法. 展开更多
关键词 非介入压力测量 液压系统 变介电常数 电容 函数型连接神经网络
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一种新型的动态FLNN及其在系统辨识中的应用 被引量:1
4
作者 李海波 潘丰 《自动化技术与应用》 2004年第5期12-15,共4页
本文介绍了一种新型的人工神经网络的改进 ,并把它运用于非线性系统的辨识中。这种新型的网络就是带有内部动态元的FLNN(Functional-LinkNeuralNetwork)。其中内部动态元分别由带有局部激活反馈和局部输出反馈的自回归滑动平均滤波器构... 本文介绍了一种新型的人工神经网络的改进 ,并把它运用于非线性系统的辨识中。这种新型的网络就是带有内部动态元的FLNN(Functional-LinkNeuralNetwork)。其中内部动态元分别由带有局部激活反馈和局部输出反馈的自回归滑动平均滤波器构成。其具体的动态网络参数寻优由遗传算法来决定。仿真结果表明 ,把这种改善了的FLNN与原有的外部带动态元的FLNN分别应用于系统辨识中 。 展开更多
关键词 flnn 内部动态元 遗传算法 系统辨识
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基于凸集投影原理的函数链神经网络及其学习问题的研究
5
作者 周尚明 贾利民 张锡第 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第3期10-17,共8页
利用凸集投影理论深入研究了函数链神经网络(FLNN)的学习问题,给出了相应的学习算法,并对算法的松弛形式进行了详尽的分析。由于采用了投影技术,网络的学习速度要比δ规则快得多,本文最后给出的仿真结果验证了该算法的稳定性... 利用凸集投影理论深入研究了函数链神经网络(FLNN)的学习问题,给出了相应的学习算法,并对算法的松弛形式进行了详尽的分析。由于采用了投影技术,网络的学习速度要比δ规则快得多,本文最后给出的仿真结果验证了该算法的稳定性和有效性。 展开更多
关键词 凸集投影 函数链 神经网络 flnn
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一种快速FLNN建模方法及其应用
6
作者 王锦 《蚌埠学院学报》 2020年第2期67-72,共6页
针对传统FLNN训练速度慢,无法适应于大规模数据集等问题,提出了一种FLNN快速训练算法。将FLNN变换成等价的单隐层神经网络,而该单隐层神经网络的求解可当成是一个岭回归问题。对于岭回归的求解,引入最小学习机进行求解。由于最小学习机... 针对传统FLNN训练速度慢,无法适应于大规模数据集等问题,提出了一种FLNN快速训练算法。将FLNN变换成等价的单隐层神经网络,而该单隐层神经网络的求解可当成是一个岭回归问题。对于岭回归的求解,引入最小学习机进行求解。由于最小学习机可以直接获得解析解,且在计算解析解时,矩阵求逆与样本数量无关,因此,在面对大规模数据集时,可以显著提高FLNN的训练速度。 展开更多
关键词 功能连接神经网络 最小学习机 岭回归
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一种利用函数链神经网络的传感器建模新方法 被引量:11
7
作者 施惠昌 《传感器技术》 CSCD 2000年第3期21-24,共4页
讨论基于函数链神经网络 (FLNN)的传感器建模新方法 ,其结构简单、使用灵活、建模容易 ,易于实时硬件实现。两个算例说明网络的训练和非线性逼近方法 ,显示出网络的自适应能力、学习能力 ,基于FLNN的传感器模型可同时实现温度补偿和非... 讨论基于函数链神经网络 (FLNN)的传感器建模新方法 ,其结构简单、使用灵活、建模容易 ,易于实时硬件实现。两个算例说明网络的训练和非线性逼近方法 ,显示出网络的自适应能力、学习能力 ,基于FLNN的传感器模型可同时实现温度补偿和非线性校正。实际上 ,利用这种模型可以跟踪补偿环境改变引起的传感器特性的各种变化 ,在测控系统中具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 函数链神经网络 智能传感器 建模
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基于FLNN的多粘菌素发酵过程建模 被引量:2
8
作者 李海波 潘丰 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第3期256-260,共5页
为解决由于缺乏传感器使众多状态参数难以在线测量的问题,建立了多粘菌素的发酵过程模型,对许多重要的状态参数进行了预估.通过在FLNN内部增加一个带有局部激活反馈和一个局部输出反馈的自回归滑动平均滤波器使其成为动态的FLNN网络,并... 为解决由于缺乏传感器使众多状态参数难以在线测量的问题,建立了多粘菌素的发酵过程模型,对许多重要的状态参数进行了预估.通过在FLNN内部增加一个带有局部激活反馈和一个局部输出反馈的自回归滑动平均滤波器使其成为动态的FLNN网络,并把它运用于多粘菌素发酵过程的建模中,结合遗传算法实现对其发酵过程的菌体浓度、总糖浓度和相对效价进行预估,为实际生产和优化控制提供了有利条件.仿真结果表明,基于改进的FLNN建立的多粘菌素发酵过程模型预估效果良好. 展开更多
关键词 flnn网络 多粘菌素发酵 动态模型 遗传算法
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遗传算法结合FLNN实现加速度传感器动态特性补偿 被引量:7
9
作者 俞阿龙 《计量学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期347-350,共4页
对加速度传感器动态性能进行分析,利用遗传算法与函数链神经网络相结合实现其动态性能补偿的方法,介绍补偿原理以及算法,给出了用遗传算法和函数链神经网络相结合建立的加速度传感器动态补偿网络的数学模型。结果表明,这种补偿模型具有... 对加速度传感器动态性能进行分析,利用遗传算法与函数链神经网络相结合实现其动态性能补偿的方法,介绍补偿原理以及算法,给出了用遗传算法和函数链神经网络相结合建立的加速度传感器动态补偿网络的数学模型。结果表明,这种补偿模型具有精度高、有良好的鲁棒性以及动态补偿器实现简单等优点,在测试领域中有很好的应用前景。 展开更多
关键词 计量学 加速度传感器 函数链神经网络 动态补偿 遗传算法
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基于模糊神经网络的重载列车空气制动力预测方法 被引量:3
10
作者 史可 张征方 +1 位作者 白金磊 蒋杰 《控制与信息技术》 2022年第1期1-6,共6页
由于重载列车空气制动具有强非线性、反馈减压量误差较大的特点,且充风、排风时间与减压过程之间存在耦合关系,使得重载列车循环空气制动的操纵精确度难以保证,进而影响其操纵安全。为提高重载列车循环空气制动的控制精确度,文章提出一... 由于重载列车空气制动具有强非线性、反馈减压量误差较大的特点,且充风、排风时间与减压过程之间存在耦合关系,使得重载列车循环空气制动的操纵精确度难以保证,进而影响其操纵安全。为提高重载列车循环空气制动的控制精确度,文章提出一种基于模糊神经网络(fuzzy logic-based neural network,FLNN)的空气制动力预测方法。其首先采用径向基神经网络(radial basis function neural network,RBF-NN)训练空气制动离线数据,得到模糊逻辑形式的空气制动力离线预测规则;然后,计算当前数据与空气制动力离线预测规则的匹配度,得到相应的预测规则;最后,根据当前数据和相应的预测规则,输出空气制动力预测值。该预测方法通过数据处理的方式摆脱了对传统空气制动模型的依赖,避免了充、排风时间与减压过程之间的耦合分析,能够较准确地得到空气制动力预测值。试验结果显示,本文提出的基于FLNN的空气制动力预测方法将重载列车空气制动力在100 kN内的预测精度提高至99%,这验证了该方法在不同的工况下能有效实现空气制动力预测。 展开更多
关键词 重载列车 空气制动力预测 模糊神经网络 径向基神经网络 预测规则
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基于函数型连接神经网络的瓦斯传感器非线性校正 被引量:2
11
作者 郭全民 王健 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第10期5-7,共3页
通过对载体催化瓦斯传感器检测原理的分析,指出瓦斯体积分数与瓦斯传感器输出电压之间呈非线性关系,提出了应用函数型连接神经网络的强非线性逼近能力,且不依赖确定的数学模型的优点,建立非线性校正模型,消除瓦斯检测中的非线性误差。... 通过对载体催化瓦斯传感器检测原理的分析,指出瓦斯体积分数与瓦斯传感器输出电压之间呈非线性关系,提出了应用函数型连接神经网络的强非线性逼近能力,且不依赖确定的数学模型的优点,建立非线性校正模型,消除瓦斯检测中的非线性误差。网络仿真结果与分段线性拟合曲线的比较表明:这种非线性校正模型结构简单、收敛速度快、逼近精度高。 展开更多
关键词 瓦斯传感器 函数型连接神经网络 非线性校正
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基于FLNN的加速度传感器动态特性补偿方法 被引量:2
12
作者 俞阿龙 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2004年第12期80-81,85,共3页
对加速度传感器动态性能进行分析,提出其动态性能补偿的神经网络方法,介绍了补偿原理以及神经网络算法,给出用函数连接型神经网络建立的加速度传感器动态补偿网络的数学模型。结果表明:这种补偿模型精度高、能实现在线修正,有良好的鲁... 对加速度传感器动态性能进行分析,提出其动态性能补偿的神经网络方法,介绍了补偿原理以及神经网络算法,给出用函数连接型神经网络建立的加速度传感器动态补偿网络的数学模型。结果表明:这种补偿模型精度高、能实现在线修正,有良好的鲁棒性及动态补偿器实现简单等优点。 展开更多
关键词 加速度传感器 函数连接型神经网络 动态补偿
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一种粗逻辑神经网络研究 被引量:1
13
作者 张东波 王耀南 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期611-615,共5页
该文基于粗逻辑理论,研究了粗逻辑意义下的粗集神经网络的设计,分析和比较了粗逻辑神经网络和模糊逻辑神经网络的性质。在重庆地区Landsat TM遥感图像的地物分类实验中,验证了粗逻辑神经网络的有效性,同时可以发现其在网络结构和收敛性... 该文基于粗逻辑理论,研究了粗逻辑意义下的粗集神经网络的设计,分析和比较了粗逻辑神经网络和模糊逻辑神经网络的性质。在重庆地区Landsat TM遥感图像的地物分类实验中,验证了粗逻辑神经网络的有效性,同时可以发现其在网络结构和收敛性方面的优势。 展开更多
关键词 粗糙集 粗逻辑 粗逻辑神经网络 模糊逻辑神经网络
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直接驱动机器人的函数链神经网络-PD复合控制 被引量:1
14
作者 贺红林 刘文光 汪洋 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第21期2601-2606,2611,共7页
为了实现直接驱动机器人精密控制,研究了直接驱动机器人的函数链神经网络-PD(FLNN-PD)控制问题。首先,对机器人动力学模型及FLNN的函数逼近特性进行分析;然后为机器人构建双闭环控制系统,推导出系统的误差动力学方程及不确定性动力学函... 为了实现直接驱动机器人精密控制,研究了直接驱动机器人的函数链神经网络-PD(FLNN-PD)控制问题。首先,对机器人动力学模型及FLNN的函数逼近特性进行分析;然后为机器人构建双闭环控制系统,推导出系统的误差动力学方程及不确定性动力学函数;引入FLNN逼近不确定性函数并为系统规划出FLNN-PD控制律;最后进行了仿真控制实验。结果显示,该控制器可使系统转角误差和角速度误差控制在±0.002rad和±0.1rad/s之内,且其对系统的参数变化及外部扰动具有较强的自适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 机器人 函数链神经网络 权值学习算法 PD控制器 轨迹跟踪控制
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基于FLNN的塔机起重量软测量方法研究
15
作者 郭全民 贾永峰 王健 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2008年第6期59-61,65,共4页
通过起重量限制器的受力分析,指出在塔式起重机(塔机)起重量软测量中钢丝绳张力与拉力传感器拉力之间呈非线性关系,提出应用函数型连接神经网络(FLNN)建立软测量模型,为塔机起重量的间接在线测量提供了新方法。结合塔机QTZ63给出了网络... 通过起重量限制器的受力分析,指出在塔式起重机(塔机)起重量软测量中钢丝绳张力与拉力传感器拉力之间呈非线性关系,提出应用函数型连接神经网络(FLNN)建立软测量模型,为塔机起重量的间接在线测量提供了新方法。结合塔机QTZ63给出了网络的实现过程,实测研究表明:该测量方法具有误差小、精度高、容易实现等优点。 展开更多
关键词 塔式起重机 起重量 函数型连接神经网络 软测量
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基于Backstepping方法的齿隙非线性伺服系统神经网络控制
16
作者 赵国华 郭晋荣 董长双 《机械管理开发》 2008年第6期181-182,共2页
文章以存在未知齿隙和摩擦等非线性的伺服系统为研究对象,应用三角级数多项式扩展的函数链神经网络(FLNN),对未知非线性进行在线自适应辨识。在对参数未知的齿隙非线性进行分解的基础上,应用Backstepping方法设计了具有鲁棒性能的神经... 文章以存在未知齿隙和摩擦等非线性的伺服系统为研究对象,应用三角级数多项式扩展的函数链神经网络(FLNN),对未知非线性进行在线自适应辨识。在对参数未知的齿隙非线性进行分解的基础上,应用Backstepping方法设计了具有鲁棒性能的神经网络控制器,保证了系统跟踪误差及网络权值的一致有界性。仿真研究表明了文中提出的控制策略的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 齿隙非线性 BACKSTEPPING 函数连接神经网络flnn 伺服系统 鲁棒控制
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无人机纵向飞行控制器的FLNN轨迹线性化设计
17
作者 张立珍 吴庆宪 姜长生 《电光与控制》 北大核心 2011年第7期81-85,共5页
提出一种将函数连接神经网络(FLNN)和轨迹线性化方法(TLC)相结合的新的研究控制方法,并采用此方法设计了无人机纵向飞行控制器。介绍了采用此方法设计无人机纵向飞行控制器的过程,并利用新控制方案对控制器进行了仿真验证,且与TLC控制... 提出一种将函数连接神经网络(FLNN)和轨迹线性化方法(TLC)相结合的新的研究控制方法,并采用此方法设计了无人机纵向飞行控制器。介绍了采用此方法设计无人机纵向飞行控制器的过程,并利用新控制方案对控制器进行了仿真验证,且与TLC控制器进行了比较。结果表明所提出的控制方案可有效地降低建模误差和外部干扰对控制器的影响,提高系统的鲁棒性。 展开更多
关键词 无人机 纵向飞行控制器 函数连接神经网络 轨迹线性化控制
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