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题名一类非线性动态系统的自适应模糊小波神经网络控制
被引量：4
- 1
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作者
李俊民
李靖
薄立军
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机构
西安电子科技大学应用数学系
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出处
《工程数学学报》
CSCD
北大核心
2006年第1期37-44,共8页
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基金
国家自然科学基金(60374015)
陕西省自然科学基金(2003A15)
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文摘
对未知非线性动态系统研究基于模糊小波神经网络的自适应跟踪问题,首先构建一个模糊小波神经网络用于逼近未知的非线性函数的模型,然后根据李亚普诺夫稳定性理论建立自适应率,在线调整的模型参数包括小波网络的权重、小波的伸缩量、偏移量和模糊集合隶属函数的相关参数。提出了一种自适应模糊小波神经网络的滑模控制策略,保证系统的跟踪误差和对外界干扰的抑制被衰减到期望的程度。证明了闭环系统的半全局收敛性和鲁棒性,对倒立摆系统的仿真试验证明了所提控制方法的有效性。
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关键词
未知非线性动态系统
模糊小波神经网络
自适应率
滑模控制
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Keywords
unknown nonlinear system
fuzzy wavelet network
adaptive laws
sliding mode control
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分类号
O231
[理学—运筹学与控制论]
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题名端边云协同的氧化铝生产过程苛性碱浓度智能预报方法
被引量：2
- 2
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作者
高愫婷
柴天佑
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机构
东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室
国家冶金自动化工程技术研究中心
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出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期964-973,共10页
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基金
2020年度辽宁省科技重大专项计划(2020JH1/10100008)
国家自然科学基金委重大项目(61991404,61991400)
一体化过程控制学科创新引智基地2.0(B08015)资助。
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文摘
苛性碱溶液浓度是氧化铝生产过程中的重要运行指标,由于苛性碱溶液的温度和浓度频繁波动,导致目前的浓度检测仪表检测精度低,只能采用人工化验获得苛性碱浓度值,化验结果的严重滞后导致无法实现苛性碱浓度的自动控制,影响氧化铝产品质量.在分析苛性碱溶液浓度控制过程动态特性的基础上建立了由线性模型和未知非线性动态系统描述的苛性碱浓度预报模型,将参数辨识与自适应深度学习相结合,提出端边云协同的氧化铝生产过程苛性碱浓度智能预报方法,并采用氧化铝生产企业的实际生产数据对本文所提方法进行应用验证.应用结果表明,所提的苛性碱浓度智能预报方法可以实时、准确预报苛性碱浓度,为实现苛性碱浓度的闭环运行优化控制创造了条件.
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关键词
苛性碱浓度
未知非线性动态系统
端边云
自适应深度学习
长短周期记忆
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Keywords
Caustic concentration
unknown nonlinear dynamic system
end-edge-cloud
adaptive deep learning
long-short term memory(LSTM)
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TQ133.1
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名未知非线性动态系统神经网络模型在线识别
被引量：1
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作者
李小石
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机构
江苏省投资管理有限责任公司
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出处
《金陵科技学院学报》
2004年第1期20-25,共6页
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文摘
神经网络为未知非线性动态系统的建模提供了一条新途径。本文探讨了只用单个隐含层的前向神经网络对未知非线性动态系统的识别。只要动态系统输入输出可测量,未知非线性动态系统就能在线识别。在线识别算法依据性能函数在输出空间最优原则导出,有别于常规的BP算法。求解速度快,适合于在线识别。仿真实例进一步表明,采用神经网络建立未知非线性动态系统的在线模型具有可行性。
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关键词
未知非线性动态系统
神经网络模型
在线识别
权重系数
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Keywords
nonlinear system
neural network
parameter identification
online algorithm
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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