基于递归模糊神经网络的感应电机无速度传感器矢量控制 被引量：53

1

作者 王耀南 王辉 +1 位作者 邱四海 黄守道 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第5期84-89,共6页

该文提出了一种控制性能较好的递归模糊神经网络(RFNN)无速度传感器感应电机矢量控制方法,该方法使用模型参考自适应方法辨识转子磁场位置和转速,采用递归模糊神经网络控制器作为转矩控制器来近似系统最优控制器输出。仿真实验表明,当... 该文提出了一种控制性能较好的递归模糊神经网络(RFNN)无速度传感器感应电机矢量控制方法,该方法使用模型参考自适应方法辨识转子磁场位置和转速,采用递归模糊神经网络控制器作为转矩控制器来近似系统最优控制器输出。仿真实验表明,当系统参数动态变化或受到外部不确定性因素的影响时,利用神经网络来在线动态的调整网络的隶属函数参数以及神经网络递归权值,使系统仍将具有很好的动静态性能。 展开更多

关键词 感应电机 无速度传感器 矢量控制 递归模糊神经网络 隶属函数 最优控制器

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发酵过程的建模与优化方法研究 被引量：13

2

作者 潘丰 李海波 吕光帅 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1112-1116,共5页

对于发酵这样一个复杂的非线性动态过程,由于在线传感器的缺乏,使得过程中的一些重要状态变量难以在线测量,从而给发酵过程的优化控制带来了极大困难。为此,提出了一种新型的动态网络—递归补偿模糊神经网络方法,实现对发酵过程的建模... 对于发酵这样一个复杂的非线性动态过程,由于在线传感器的缺乏,使得过程中的一些重要状态变量难以在线测量,从而给发酵过程的优化控制带来了极大困难。为此,提出了一种新型的动态网络—递归补偿模糊神经网络方法,实现对发酵过程的建模和状态估计,结果表明该网络能够较为准确地拟合过程的动态特性。进一步采用改进的蚁群算法来对发酵过程的控制变量进行优化,使发酵的产物产量得到提高。该方法应用于多粘菌素的发酵生产过程中,实现了状态变量的在线预估与控制变量的在线优化。 展开更多

关键词 递归模糊神经网络 改进的蚁群算法 建模 优化 发酵过程

原文传递

基于自适应递归模糊神经网络的污水处理控制 被引量：13

3

作者 韩改堂 乔俊飞 韩红桂 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1252-1258,共7页

针对污水处理过程中具有的非线性、大时变等特征,提出了一种基于自适应递归模糊神经网络(recurrent fuzzy neural network,RFNN)的污水处理控制方法.该方法利用自适应RFNN识别器建立污水处理过程的非线性动态模型,建立的模型可以为RFNN... 针对污水处理过程中具有的非线性、大时变等特征,提出了一种基于自适应递归模糊神经网络(recurrent fuzzy neural network,RFNN)的污水处理控制方法.该方法利用自适应RFNN识别器建立污水处理过程的非线性动态模型,建立的模型可以为RFNN控制器提供污水处理过程中的状态变量信息,保证了控制器根据系统响应调整操作变量的精确性;并且RFNN辨识器及RFNN控制器基于自适应学习率进行学习,确保了递归模糊神经网络的收敛精度和速度,并通过构造李雅普诺夫函数证明了此算法的收敛性;最后,基于基准仿真模型(benchmark simulation model 1,BSM1)平台进行仿真实验.结果表明,与PID、模型预测控制及前馈神经网络相比,该方法对污水处理中溶解氧浓度和硝态氮浓度的跟踪控制精度具有明显的提升. 展开更多

关键词 污水处理 递归模糊神经网络 自适应学习率 基准仿真模型(BSM1)

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基于递归模糊神经网络的污水处理控制方法 被引量：13

4

作者 韩改堂 乔俊飞 韩红桂 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期954-959,共6页

针对污水处理过程具有非线性、大时变等问题,提出了一种基于递归模糊神经网络的多变量控制方法。该方法通过递归模糊神经网络控制器自适应地获得对操作变量的控制精度,控制器在常规BP学习算法的基础上采用学习率自适应学习算法且引入了... 针对污水处理过程具有非线性、大时变等问题,提出了一种基于递归模糊神经网络的多变量控制方法。该方法通过递归模糊神经网络控制器自适应地获得对操作变量的控制精度,控制器在常规BP学习算法的基础上采用学习率自适应学习算法且引入了动量项来训练网络参数,避免网络陷入局部最优,提高了网络对系统的控制精度。最后,基于仿真基准模型(BSM1)平台对第五分区中的溶解氧和第二分区中的硝态氮控制进行动态仿真实验,结果表明,与PID、前馈神经网络和常规递归神经网络相比,该方法能有效提高系统的自适应控制精度。 展开更多

关键词 污水处理过程 递归模糊神经网络 控制 自适应学习算法 溶解氧 硝态氮 动态仿真

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一种递归模糊神经网络自适应控制方法 被引量：9

5

作者 毛六平 王耀南 +1 位作者 孙炜 戴瑜兴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期2285-2287,共3页

构造了一种递归模糊神经网络(RFNN),该RFNN利用递归神经网络实现模糊推理,并通过在网络的第一层添加了反馈连接,使网络具有了动态信息处理能力.基于所设计的RFNN,提出了一种自适应控制方案,在该控制方案中,采用了两个RFNN分别用于对被... 构造了一种递归模糊神经网络(RFNN),该RFNN利用递归神经网络实现模糊推理,并通过在网络的第一层添加了反馈连接,使网络具有了动态信息处理能力.基于所设计的RFNN,提出了一种自适应控制方案,在该控制方案中,采用了两个RFNN分别用于对被控对象进行辨识和控制.将所提出的自适应控制方案应用于交流伺服系统,并给出了仿真实验结果,验证了所提方法的有效性. 展开更多

关键词 递归模糊神经网络 自适应控制 交流伺服

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基于自组织递归模糊神经网络的PM2.5浓度预测 被引量：7

6

作者 周杉杉 李文静 乔俊飞 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第4期509-516,共8页

针对PM2.5浓度非线性动态变化的特点,提出了一种自组织递归模糊神经网络(self-organizing recurrent fuzzy neural network,SORFNN)方法预测PM2.5小时浓度。首先,通过分析影响PM2.5浓度的多种因素,利用主成分分析法(principal component... 针对PM2.5浓度非线性动态变化的特点,提出了一种自组织递归模糊神经网络(self-organizing recurrent fuzzy neural network,SORFNN)方法预测PM2.5小时浓度。首先,通过分析影响PM2.5浓度的多种因素,利用主成分分析法(principal component analysis,PCA)筛选出与PM2.5浓度相关性较强的特征变量作为神经网络的输入变量。然后,根据ε准则和偏最小二乘算法(partial least squares,PLS)进行规则化层神经元的增删,实现递归模糊神经网络结构的自动调整,并采用学习率自适应的梯度下降算法调整模型中心、宽度和权值等参数,建立PM2.5预测模型。最后,利用典型非线性系统辨识和实际PM2.5浓度预测实验进行验证。实验结果表明,所设计的自组织递归模糊神经网络结构精简且预测精度高,较好地满足了PM2.5实时预测的要求。 展开更多

关键词 PM2.5 预测 PCA 递归模糊神经网络 自组织 自适应梯度下降

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基于WTFMC 算法的递归模糊神经网络结构设计 被引量：6

7

作者 乔俊飞 丁海旭 李文静 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2367-2378,共12页

针对递归模糊神经网络(Recurrent fuzzy neural network,RFNN)的递归量难以自适应的问题,提出一种基于小波变换–模糊马尔科夫链(Wavelet transform fuzzy Markov chain,WTFMC)算法的RFNN模型.首先,在时间维度上记录隐含层神经元的模糊... 针对递归模糊神经网络(Recurrent fuzzy neural network,RFNN)的递归量难以自适应的问题,提出一种基于小波变换–模糊马尔科夫链(Wavelet transform fuzzy Markov chain,WTFMC)算法的RFNN模型.首先,在时间维度上记录隐含层神经元的模糊隶属度,并采用小波变换将该时间序列进行分解,通过模糊马尔科夫链对子序列的未来时段进行预测,之后将各预测量合并后代入递归函数中得到具有自适应性的递归量.其次,利用梯度下降算法更新RFNN的参数来保证神经网络的精度.最后,通过非线性系统建模中几个基准问题和实际污水处理中关键水质参数的预测实验,证明了该神经网络模型的可行性和有效性. 展开更多

关键词 递归模糊神经网络 小波变换 模糊马尔科夫链 动态建模 污水处理

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无刷双馈电机模糊神经网络PID转速控制 被引量：5

8

作者 乔维德 《上海电机学院学报》 2020年第4期200-206,共7页

无刷双馈电机(BDFM)控制系统是具有高度非线性、时变性的转速、电流双闭环调速系统,但转速控制器采用传统PID控制,难以实现快速、准确的转速响应要求。为此,提出一种基于控制的转速控制策略,采取粒子群人工蜂群(PSO-ABC)算法、改进BP算... 无刷双馈电机(BDFM)控制系统是具有高度非线性、时变性的转速、电流双闭环调速系统,但转速控制器采用传统PID控制,难以实现快速、准确的转速响应要求。为此,提出一种基于控制的转速控制策略,采取粒子群人工蜂群(PSO-ABC)算法、改进BP算法优化训练网络以及输出PID控制器最优参数kp、ki、kd,所设计的递归模糊神经网络PID控制器能实现准确的转速跟踪,动态响应好,鲁棒性强。仿真分析与实验结果均取得较好的控制效果,从而验证控制方法的有效性。 展开更多

关键词 无刷双馈电机 递归模糊神经网络 PID控制 粒子群人工蜂群算法

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基于免疫识别原理和RFNN的复杂系统辨识 被引量：2

9

作者 徐雪松 诸静 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2003年第4期397-402,共6页

本文借鉴免疫识别原理,结合递归模糊神经网络(RFNN),提出了一种新的基于免疫化递归模糊神经网络的复杂系统辨识方法.其基本思想是,将复杂系统模型分解为可变部分与不变部分,不变模型描述系统平均动态行为,可变模型描述不确定性造成的系... 本文借鉴免疫识别原理,结合递归模糊神经网络(RFNN),提出了一种新的基于免疫化递归模糊神经网络的复杂系统辨识方法.其基本思想是,将复杂系统模型分解为可变部分与不变部分,不变模型描述系统平均动态行为,可变模型描述不确定性造成的系统实际行为对平均行为的偏差.以RFNN的隶属度函数神经元为构件,用它的各种组合构造不同的RFNN模型覆盖系统的可变模型空间,应用时采用免疫遗传算法在线筛选合适构件构造可变模型,识别系统扰动.仿真结果表明该方法能有效完成复杂不确定系统的快速在线识别。 展开更多

关键词 递归模糊神经网络 免疫识别原理 RFNN 复杂系统辨识 隶属度函数

原文传递

一种递归模糊神经网络的广义预测控制方法 被引量：2

10

作者 李国勇 刘鹏 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2012年第1期11-15,共5页

提出了一种递归模糊神经网络(RFNN),通过加入向量调节层,提高了网络对输入信息的处理能力。基于所设计的递归模糊神经网络,建立非线性系统的离散数学多步模糊预测模型,根据这一模型对系统的输出进行预测,然后利用预测控制算法得到相应... 提出了一种递归模糊神经网络(RFNN),通过加入向量调节层,提高了网络对输入信息的处理能力。基于所设计的递归模糊神经网络,建立非线性系统的离散数学多步模糊预测模型,根据这一模型对系统的输出进行预测,然后利用预测控制算法得到相应的预测控制规律。仿真结果表明该方法具有较高的控制精度以及一定的抗干扰能力。 展开更多

关键词 归模糊神经网络 向量调节 广义预测控制 非线性

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构建时延基因调控网络的多数据源融合算法 被引量：1

11

作者 徐赛娟 郭红 吕暾 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第2期375-379,共5页

为了进一步提高基因调控网络构建的精确度,提出一种基于多数据源融合的时延基因调控网络构建算法.该算法基于递归模糊神经网络模型,使用时序互信息估计基因间的转录时延,并限制每个基因的潜在调控基因,从而有效提高建网的效率.在网络结... 为了进一步提高基因调控网络构建的精确度,提出一种基于多数据源融合的时延基因调控网络构建算法.该算法基于递归模糊神经网络模型,使用时序互信息估计基因间的转录时延,并限制每个基因的潜在调控基因,从而有效提高建网的效率.在网络结构学习阶段,使用离散多目标粒子群优化(discrete multi-objective particle swarm optimization,dMOPSO)算法实现从时序基因表达数据和CHIP-chip数据共同构建基因调控网络.人工模拟数据和酵母菌细胞周期表达数据的实验结果表明该算法能正确选出潜在的调控基因,从而更加精确地构建基因调控网络. 展开更多

关键词 基因调控网络 递归模糊神经网络 多数据源融合 时延 时序互信息

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基于递归模糊神经网络的多时延基因调控网络构建方法 被引量：1

12

作者 徐赛娟 郭红 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期165-171,共7页

为了处理连续的时序基因表达数据,提出了一个基于递归模糊神经网络的多时延基因调控网络构建算法.该算法能直接用于分析连续的时序基因表达数据,避免离散化数据造成的信息损失.使用时序互信息估计基因间的转录时延,并限制每个基因的潜... 为了处理连续的时序基因表达数据,提出了一个基于递归模糊神经网络的多时延基因调控网络构建算法.该算法能直接用于分析连续的时序基因表达数据,避免离散化数据造成的信息损失.使用时序互信息估计基因间的转录时延,并限制每个基因的潜在调控基因,从而有效提高建网的效率和精确度.酵母菌细胞周期表达数据的实验结果表明该算法能正确选择潜在的调控基因,更加精确地构建基因调控网络. 展开更多

关键词 基因调控网络 递归模糊神经网络 时延 时序互信息

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基于递归神经网络的无刷直流电动机控制研究 被引量：1

13

作者 石安乐 王辉 刘金泽 《微电机》 北大核心 2007年第2期29-32,共4页

基于动态模型提出了一种性能较好的递归模糊神经网络无速度传感器无刷直流电动机控制方法,即采用递归模糊神经网络控制器作为转速控制器来近似最优控制器输出。仿真结果表明,当系统参数动态变化或受到外部不确定因素影响时,利用神经网... 基于动态模型提出了一种性能较好的递归模糊神经网络无速度传感器无刷直流电动机控制方法,即采用递归模糊神经网络控制器作为转速控制器来近似最优控制器输出。仿真结果表明,当系统参数动态变化或受到外部不确定因素影响时,利用神经网络来在线调整网络的隶属函数参数以及神经网络递归权值,使系统具有良好的动、静态性能。 展开更多

关键词 无刷直流电动机 递归模糊神经网络 速度控制 性能

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The study of fuzzy chaotic neural network based on chaotic method

14

作者 WANG Ke-jun TANG Mo ZHANG Yan 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期64-70,共7页

关键词 模糊混沌神经网络 数理逻辑图 递归模糊神经网络 混沌方法

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基于DSP永磁同步电机的智能控制器研究

15

作者 乔维德 《娄底职业技术学院学报（职教与经济研究）》 2010年第1期45-48,共4页

提出一种递归模糊神经网络控制器的设计方法，并应用于永磁同步电机双闭环调速系统中的转速和电流调节器，对永磁同步电机实行精确的速度控制，根据电机的数字调速控制策略，设计了基于DSP的硬件电路，并进行计算机仿真。仿真结果表明... 提出一种递归模糊神经网络控制器的设计方法，并应用于永磁同步电机双闭环调速系统中的转速和电流调节器，对永磁同步电机实行精确的速度控制，根据电机的数字调速控制策略，设计了基于DSP的硬件电路，并进行计算机仿真。仿真结果表明，采用递归模糊神经网络控制的调速系统与传统的PID控制相比，具有很强的鲁棒性和自适应能力，显示出良好的动静态特性和控制效果。 展开更多

关键词 永磁同步电机 递归模糊神经网络 DSP 控制 仿真

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递归模糊神经网络同步机变结构控制(Ⅰ)

16

作者 钟定铭 陈玮 陈兴国 《包装工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第8期64-65,共2页

根据裹包机的驱动系统控制精度较差的问题,提出采用应用递归模糊神经网络变结构控制线性同步电动机伺服系统,经过仿真,结果表明,该控制系统克服了上述缺点。

关键词 裹包机 递归模糊神经网络 变结构控制 鲁棒性

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数控机床直线伺服系统智能反推控制的研究

17

作者 关丽荣 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2012年第4期69-71,75,共4页

针对高速高精数控机床直线伺服系统,考虑参数变化、外部负载扰动和摩擦力等不确定因素对系统伺服性能的影响,设计基于递归模糊神经网络(RFNN)的反推控制器,利用了递归神经网络具有捕获系统动态信息的优点,可实时补偿不确定因素对跟踪性... 针对高速高精数控机床直线伺服系统,考虑参数变化、外部负载扰动和摩擦力等不确定因素对系统伺服性能的影响,设计基于递归模糊神经网络(RFNN)的反推控制器,利用了递归神经网络具有捕获系统动态信息的优点,可实时补偿不确定因素对跟踪性能的影响。仿真结果表明,该控制策略明显降低了不确定因素对系统性能的影响,从而显著提高了直线伺服系统的位置跟踪精度。 展开更多

关键词 PMLSM 直线伺服 反推控制 RFNN

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基于自组织递归模糊神经网络的BOD软测量 被引量：10

18

作者 丁海旭 李文静 +1 位作者 叶旭东 乔俊飞 《计算机与应用化学》 CAS 北大核心 2019年第4期331-336,共6页

生化需氧量是污水处理过程中评价水质的重要指标之一,神经网络软测量是解决其在线测量困难的主要方法。污水处理是一个动态的过程,而前馈神经网络由于缺乏动态性而难以保证对其的测量精度。本文提出了一种自组织递归模糊神经网络,建立... 生化需氧量是污水处理过程中评价水质的重要指标之一,神经网络软测量是解决其在线测量困难的主要方法。污水处理是一个动态的过程,而前馈神经网络由于缺乏动态性而难以保证对其的测量精度。本文提出了一种自组织递归模糊神经网络,建立了内部的反馈连接以增强网络动态性能,通过评估神经元的互信息关系和激活强度以增长或修剪规则层神经元,采用梯度下降学习算法进行参数更新,并结合自适应学习率以提高收敛精度。通过对实际污水厂数据的实验结果表明,本文提出的模型结构更紧凑,对出水生化需氧量的预测精度更高。 展开更多

关键词 生化需氧量 自组织递归模糊神经网络 互信息 自适应学习率

原文传递

一种用于非线性动态辨识的新型神经网络

19

作者 张剑 林瑞昌 毕天昊 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第8期1383-1391,共9页

为提高非线性动态系统辨识(NDSI)的效果,在结合自建型模糊神经网络(SCFNN)和多层神经元神经网络(MLPNN)的基础上,提出一种自建递归型模糊神经网络(SCRFNN)。SCRFNN相较于前者,多了一个递归通道与抑制模糊规则产生机制;相较于后者,增加... 为提高非线性动态系统辨识(NDSI)的效果,在结合自建型模糊神经网络(SCFNN)和多层神经元神经网络(MLPNN)的基础上,提出一种自建递归型模糊神经网络(SCRFNN)。SCRFNN相较于前者,多了一个递归通道与抑制模糊规则产生机制;相较于后者,增加了模糊推论与一个递归通道。为验证SCRFNN在系统辨识中的有效性,设计一个新的NDSI在线学习模型与代码设计流程图,并以此作为在线学习架构,将以上3个神经网络模型对4个串-并型非线性动态系统进行辨识分析。经过仿真表明,新提出的SCRFNN通过存储内部状态,具备了映射动态特征的功能,从而使系统具有适应时变特性的能力,更适合于非线性动态系统的辩识。且在模糊规则数、学习收敛速度、学习与预测误差均方根值、预测精准度方面也取得了良好的效果。 展开更多

关键词 自建递归型模糊神经网络 自建型模糊神经网络 多层神经元神经网络 非线性动态系统辨识

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动态递归模糊神经网络及其BP学习算法 被引量：4

20

作者 黄元峰 刘源 胡波 《武汉化工学院学报》 2004年第4期65-68,77,共5页

提出了一种新型的动态递归模糊神经网络,并根据动态递归神经网络的数学模型推导出其动态反向传播学习算法,仿真结果表明对于动态系统的辨识,动态递归模糊神经网络较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果.

关键词 动态递归模糊神经网络 动态反向传播学习算法 动态系统 辨识

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