期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到85篇文章
< 1 2 … 5 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
分布式网络智能控制模型 被引量：2
1
作者 徐群叁 张小峰 宋丽华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第36期115-118,共4页
基于遗传算法,提出了一种分布网络控制模型。首先,针对由于网络延时的不确定性而可能造成的数据包延时、数据包丢失等严重问题,给出了相应的远程网络辨识和优化控制系统体系结构。接着,给出了辨识与优化的控制算法。最后,给出了相应的... 基于遗传算法,提出了一种分布网络控制模型。首先,针对由于网络延时的不确定性而可能造成的数据包延时、数据包丢失等严重问题,给出了相应的远程网络辨识和优化控制系统体系结构。接着,给出了辨识与优化的控制算法。最后,给出了相应的应用仿真实验。结果表明,所提出的系统结构与优化算法具有很好的控制效果,具有很强的实际应用性。 展开更多
关键词 遗传算法 网络控制 网络辨识
下载PDF
清洗机器人自适应PID控制研究 被引量：2
2
作者 李冬 周利坤 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2012年第12期239-242,共4页
对于清洗机器人这样一个复杂的非线性、时变系统,常规PID控制方法难以达到满意的控制效果。提出了一种BP神经网络与常规PID(比例、积分、微分)控制相结合的智能控制方法,利用辨识网络逼近被控系统获得BP神经网络学习所需梯度信息,从而实... 对于清洗机器人这样一个复杂的非线性、时变系统,常规PID控制方法难以达到满意的控制效果。提出了一种BP神经网络与常规PID(比例、积分、微分)控制相结合的智能控制方法,利用辨识网络逼近被控系统获得BP神经网络学习所需梯度信息,从而实现PID控制参数的在线调整,以适应控制系统的动态变化。对系统辨识模型进行了正弦输入下的逼近仿真;在对建立的运动学模型经离散化处理,得到其传递函数的基础上,对控制系统进行的角阶跃输入响应进行了对比仿真分析。仿真结果表明,辨识模型能很好的逼近被控对象,基于BP神经网络的自适应PID控制方法在解决清洗机器人控制问题时,提高了控制的响应时效,增强了系统的稳定性,获得了比传统PID控制更好的控制品质。 展开更多
关键词 清洗机器人 神经网络 控制 网络辨识 参数自整定
下载PDF
用人工神经网络反演扩散波方程
3
作者 康玲 姜铁兵 《水动力学研究与进展（A辑）》 CSCD 北大核心 2004年第2期163-167,共5页
　本文通过对人工神经网络与传统扩散波洪水演算方法的一致性研究,提出利用神经网络反演线性扩散波模型的方法,探索从一种新的角度研究洪水波运动传播特性的途径。本文利用断面实测洪水流量资料,应用神经网络对其进行训练,根据网络连接... 　本文通过对人工神经网络与传统扩散波洪水演算方法的一致性研究,提出利用神经网络反演线性扩散波模型的方法,探索从一种新的角度研究洪水波运动传播特性的途径。本文利用断面实测洪水流量资料,应用神经网络对其进行训练,根据网络连接权值辨识扩散波方程的参数,并依据扩散波差分方程预测河道下游断面的流量过程。应用实例表明该方法的模拟精度满足要求,模拟效果良好。说明采用神经网络方法辨识出的扩散波模型能较好地描述洪水波的运动规律,而且,这将极大地扩展人们研究洪水波传播规律的手段和方法。 展开更多
关键词 人工神经网络 扩散波方程 参数反演 河道洪水系统 水动力学 泰勒级数展开 网络辨识
下载PDF
变桨距风电机组自适应PI优化控制 被引量：15
4
作者 王爽心 李朝霞 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期1579-1586,共8页
使用基于现场数据的神经网络建模方法建立变桨距风电机组动态模型。鉴于风速高于额定风速时,传统PI控制器由于其固定的控制参数无法对时变性和非线性严重的风电系统进行精确恒功率控制,提出一种基于小世界优化算法的自适应在线整定PI控... 使用基于现场数据的神经网络建模方法建立变桨距风电机组动态模型。鉴于风速高于额定风速时,传统PI控制器由于其固定的控制参数无法对时变性和非线性严重的风电系统进行精确恒功率控制,提出一种基于小世界优化算法的自适应在线整定PI控制策略。该策略利用BP神经网络对被控对象进行在线辨识,为确定控制参数提供精确的实时变化信息,同时引入小世界优化算法实现对PI参数快速、准确在线整定,以达到最优控制效果。仿真结果表明该控制策略可有效控制风电机组在高风速下的输出功率,效果优于单纯的PI控制。 展开更多
关键词 变桨距风电机组 神经网络辨识 自适应PI控制 小世界优化算法 在线辨识
下载PDF
制冷系统仿真中定量参数的神经网络辨识 被引量：7
5
作者 丁国良 张春路 李灏 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第8期939-941,共3页
尝试用现代人工智能技术来改进现有的制冷系统仿真方法．首先，提炼出与制冷系统仿真结果的量化密切相关的定量参数，然后在已有的定性数值仿真模型的基础上，根据实验数据，采用人工神经网络（ＡＮＮ）方法对仿真模型中的定量参数进行... 尝试用现代人工智能技术来改进现有的制冷系统仿真方法．首先，提炼出与制冷系统仿真结果的量化密切相关的定量参数，然后在已有的定性数值仿真模型的基础上，根据实验数据，采用人工神经网络（ＡＮＮ）方法对仿真模型中的定量参数进行辨识，识别出最佳的定量参数．这不仅有利于提高仿真精度，改善计算稳定性，而且降低了对仿真软件用户的技术要求，有利于仿真技术的实用化．对房间空调器稳态特性仿真的初步结果表明该方法效果良好． 展开更多
关键词 制冷系统 定量参数 空调器 仿真 神经网络辨识
下载PDF
基于模糊神经网络PID控制的污水处理应用研究 被引量：11
6
作者 张秀玲 郑翠翠 贾春玉 《化工自动化及仪表》 CAS 北大核心 2010年第2期11-13,18,共4页
针对活性污泥污水处理系统具有复杂的非线性和时变性,传统的控制方法存在着精度不高,自适应能力差等缺点,提出一种模糊神经网络PID控制方法,将模糊神经网络与PID相结合,既发挥了PID控制的优势,又增加了模糊神经网络自学习和处理定量数... 针对活性污泥污水处理系统具有复杂的非线性和时变性,传统的控制方法存在着精度不高,自适应能力差等缺点,提出一种模糊神经网络PID控制方法,将模糊神经网络与PID相结合,既发挥了PID控制的优势,又增加了模糊神经网络自学习和处理定量数据的能力,并且其中采用了动态递归神经网络对污水处理系统进行模型辨识。该控制方法能够快速、有效地使曝气池中溶解氧浓度达到期望值,并且具有较好的控制效果与控制精度。仿真结果验证了该控制方法的有效性和正确性。 展开更多
关键词 模糊神经网络 PID控制 动态递归神经网络辨识 活性污泥法 溶解氧浓度
下载PDF
用于气动伺服系统的自适应神经模糊控制器 被引量：8
7
作者 朱春波 包钢 +2 位作者 聂伯勋 杨庆俊 王祖温 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第10期79-82,共4页
研究了一种基于压力比例阀的气动伺服系统自适应神经模糊控制器。其中的神经网络辨识器（NNI）通过离线训练可以充分逼近非线性动态系统的模型，并能够在线调整模糊控制器的控制规则。系统的位置控制精度和伺服特性有了很大改善。试验... 研究了一种基于压力比例阀的气动伺服系统自适应神经模糊控制器。其中的神经网络辨识器（NNI）通过离线训练可以充分逼近非线性动态系统的模型，并能够在线调整模糊控制器的控制规则。系统的位置控制精度和伺服特性有了很大改善。试验结果表明，所提出的控制器对该气动伺服系统具有很好的控制特性以及很强的自适应能力。 展开更多
关键词 自适应控制 气动伺服系统 神经网络辨识 模糊控制 非线性动态系统
下载PDF
基于神经网络的自适应控制研究综述 被引量：6
8
作者 王文军 宋苏 郭贤娴 《计算机仿真》 CSCD 2005年第8期132-135,共4页
神经网络与自适应控制相结合的研究,已成为智能控制的一个新的分支。自适应具有强鲁棒性,神经网络则具有良好的自学习功能和良好的容错能力,神经网络自适应控制由于较好地融合了两者的优点而具有强大的优势。该文综述了近年来神经网络... 神经网络与自适应控制相结合的研究,已成为智能控制的一个新的分支。自适应具有强鲁棒性,神经网络则具有良好的自学习功能和良好的容错能力,神经网络自适应控制由于较好地融合了两者的优点而具有强大的优势。该文综述了近年来神经网络自适应控制的研究现状,阐述了神经网络模型参考自适应控制及神经网络自校正控制两种典型的控制方案,并对神经网络自适应控制的应用作了介绍。在此基础上,对神经网络自适应控制存在的主要问题,如稳定性、鲁棒性及收敛性等问题作了积极有益的探讨。最后,展望了神经网络自适应控制未来的发展趋势,并指出了其研究方向。 展开更多
关键词 神经网络 自适应控制 神经网络控制器 神经网络辨识 稳定性 鲁棒性 收敛性
下载PDF
基于神经网络辨识的质子交换膜燃料电池建模 被引量：7
9
作者 卫东 曹广益 朱新坚 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第6期817-819,共3页
针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统过于复杂,难以建模,而已建立的模型难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求。本文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络辨识方法应用到PEMFC强非线性系统的建模中,避开了PEMFC系... 针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统过于复杂,难以建模,而已建立的模型难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求。本文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络辨识方法应用到PEMFC强非线性系统的建模中,避开了PEMFC系统内部的复杂性。模型以电池工作温度为神经网络辨识模型的输入量,电池电压、电流密度为输出量,利用500组实验数据作为训练样本,采用改进型BP算法,建立了不同温度下电池电压-电流密度动态响应模型。仿真结果表明,方法可行,建立的模型精度较高,从而为设计PEMFC实时控制系统奠定了基础。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 神经网络辨识 非线性系统建模 BP算法
下载PDF
遗传算法自适应模糊神经网络控制 被引量：6
10
作者 刘坤 《计算机仿真》 CSCD 2005年第9期136-139,共4页
神经网络能够以任意精度逼近任意复杂的非线性关系,具有高度的自适应和自组织性,在解决高度非线性和严重不确定系统的控制方面具有巨大的潜力。但一般神经网络训练算法如BP算法训练速度慢,受初值影响大且易陷入局部极小点,该文提出了一... 神经网络能够以任意精度逼近任意复杂的非线性关系,具有高度的自适应和自组织性,在解决高度非线性和严重不确定系统的控制方面具有巨大的潜力。但一般神经网络训练算法如BP算法训练速度慢,受初值影响大且易陷入局部极小点,该文提出了一种基于模糊神经网络的间接自校正控制系统,控制器以高斯隶属度函数的径向基函数(RBF)神经网络结构,利用改进的遗传算法(GA)对结构和参数进行同步优化,改进适应度函数指导搜索过程,在保证稳定情况下大大加快了收敛的速度。神经网络正向模型(NNP)利用弹性BP算法进行离线辨识,使得到的模型泛化性能好。 展开更多
关键词 非线性 不确定性 遗传算法 模糊神经网络控制器 径向基函数 神经网络辨识
下载PDF
直接转矩控制系统定子电阻的神经网络辨识 被引量：3
11
作者 王德明 刘国海 《江苏理工大学学报（自然科学版）》 2000年第6期73-76,共4页
在研究异步电机直接转矩控制的基础上 ,提出了基于神经网络方法的定子电阻辨识 为了缩短学习时间 ,保证系统收敛 ,采用了自适应调整学习率 选取实时递归网络 ,对不同隐含层单元数和训练次数进行比较 ,获得合适的单元数和训练次数 仿... 在研究异步电机直接转矩控制的基础上 ,提出了基于神经网络方法的定子电阻辨识 为了缩短学习时间 ,保证系统收敛 ,采用了自适应调整学习率 选取实时递归网络 ,对不同隐含层单元数和训练次数进行比较 ,获得合适的单元数和训练次数 仿真结果证明 。 展开更多
关键词 神经网络辨识 直接转矩控制系统 定子电阻 异步电机
下载PDF
AUV深度的神经网络辨识和学习控制仿真研究 被引量：8
12
作者 曾德伟 吴玉香 王聪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期258-263,共6页
将自主水下航行器(AUV)的深度控制问题转换为对非线性严格反馈系统的分析,提出了一种结合反步法和确定学习理论的自适应学习控制方法。通过反步法设计了一种输入状态稳定(ISS)神经网络控制器,其中引入小增益定理,避免了控制器设计中存... 将自主水下航行器(AUV)的深度控制问题转换为对非线性严格反馈系统的分析,提出了一种结合反步法和确定学习理论的自适应学习控制方法。通过反步法设计了一种输入状态稳定(ISS)神经网络控制器,其中引入小增益定理,避免了控制器设计中存在的奇异值问题,并在满足持续激励(PE)条件下,利用神经网络辨识实现了对系统未知动态的局部准确逼近和部分神经网络权值的收敛,保证了闭环系统的稳定。将从动态模式中学到的知识静态保存,提取动态特征设计学习控制器,仿真结果表明,该控制器避免了执行同样任务时的重复训练,改善了系统控制性能,验证了所提控制方法的有效性。 展开更多
关键词 自主水下航行器 反步法 确定学习 神经网络辨识 学习控制
下载PDF
改进协同微粒群优化的模糊神经网络控制系统设计 被引量：5
13
作者 都延丽 吴庆宪 +1 位作者 姜长生 周丽 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2008年第12期1327-1332,1337,共7页
针对协同微粒群算法不能保证收敛到局部或全局最优值的问题,提出一种改进协同微粒群算法(ICPSO),并证明了该算法能以概率1收敛于全局最优解.应用ICPSO建立一类非线性对象的神经网络辨识模型,并对系统的模糊神经网络自适应控制器的参数... 针对协同微粒群算法不能保证收敛到局部或全局最优值的问题,提出一种改进协同微粒群算法(ICPSO),并证明了该算法能以概率1收敛于全局最优解.应用ICPSO建立一类非线性对象的神经网络辨识模型,并对系统的模糊神经网络自适应控制器的参数进行了离线和在线优化.仿真结果表明,ICPSO能提高系统的建模精度,增强模型的泛化能力,而且由ICPSO训练的控制器可以达到良好的控制效果. 展开更多
关键词 改进协同微粒群算法 全局收敛 神经网络辨识 模糊神经网络控制器
原文传递
循环流化床锅炉床温建模研究 被引量：7
14
作者 杨永超 孙海蓉 张悦 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2013年第11期108-111,共4页
为了适应我国发展清洁煤燃烧技术的要求,循环流化床锅炉燃烧系统的优化控制方法已成为全行业研究的热点问题,其燃烧系统的建模和控制问题也一直是学术研究的重点。循环流化床燃烧系统建模包括数值建模和机理建模,它们涉及到多燃烧过程... 为了适应我国发展清洁煤燃烧技术的要求,循环流化床锅炉燃烧系统的优化控制方法已成为全行业研究的热点问题,其燃烧系统的建模和控制问题也一直是学术研究的重点。循环流化床燃烧系统建模包括数值建模和机理建模,它们涉及到多燃烧过程中气固两种流态下的理解和描述,而已存在的机理模型过于复杂不适用于现场控制系统的设计和优化。本文基于实际机组的运行数据,围绕循环流化床锅炉燃烧系统的特性,通过神经网络辨识的方法来建立床温模型,从而达到预测的目的。 展开更多
关键词 循环流化床锅炉 床温 建模 神经网络辨识
下载PDF
迟滞非线性系统辨识与补偿控制研究 被引量：6
15
作者 阳丹 王湘江 《机电工程》 CAS 2014年第1期57-61,85,共6页
针对智能材料中存在的迟滞问题,对其开展了迟滞非线性特性分析,建立了迟滞系统。该迟滞系统由两个部分串联构成:一部分是滤去传递函数影响的Preisach模型;另一部分是不考虑迟滞影响的系统传递函数。将离线和在线辨识方法应用到辨识迟滞... 针对智能材料中存在的迟滞问题,对其开展了迟滞非线性特性分析,建立了迟滞系统。该迟滞系统由两个部分串联构成:一部分是滤去传递函数影响的Preisach模型;另一部分是不考虑迟滞影响的系统传递函数。将离线和在线辨识方法应用到辨识迟滞系统中,应用最小二乘法离线辨识得到了辨识传递函数参数,再用此辨识传递函数参数作为神经网络辨识的初始权值,得到了神经网络在线辨识的辨识模型;建立了辨识传递函数的逆模型控制系统和前馈逆模型PID控制系统,并对辨识系统进行了迟滞非线性补偿。研究结果表明,模型辨识方法的可行性和补偿控制的有效性在仿真中得到了验证。 展开更多
关键词 迟滞系统 离线辨识 神经网络辨识 逆模型
下载PDF
神经网络控制在气缸位置伺服控制中的应用 被引量：2
16
作者 陈金兵 柴森春 +2 位作者 张百海 宁汝新 赵彤 《液压与气动》 北大核心 2004年第5期52-54,共3页
文章针对气动位置伺服系统本身的特点 ,将神经网络控制算法应用于实际控制中 ,实验证明神经网络控制和辩识器的联合使用可以有效地消除由于气体本身的压缩性和摩擦力时变性所造成的系统非线性的影响。
关键词 气动位置伺服系统 神经网络辨识器 神经网络控制器 非线性
下载PDF
用小波网络辨识离散非线性系统 被引量：3
17
作者 刘则毅 喻文焕 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2005年第2期187-195,共9页
本文用具紧支集的尺度函数之张量乘积构成人工神经网络的基函数,再由这个小波神经网络辨识静态与动态的离散线性系统,并且证明了依所给的方法产生的模型是收敛的.最后,用一个仿真例子,说明如何实现算法及算法的效果.
关键词 离散非线性系统 小波网络 人工神经网络 离散线性系统 神经网络辨识 张量乘积 尺度函数 实现算法 基函数 紧支集 仿真
原文传递
基于模糊补偿神经网络辨识器的发动机转速控制系统 被引量：5
18
作者 钱坤 谢寿生 +1 位作者 张伟 何秀然 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期213-218,共6页
提出了一种带模糊补偿的神经网络辨识器,并应用在某型涡扇发动机转速控制系统中。一个动态神经网络用于被控装置的在线辨识,然后根据被控装置的输出和参考模型的响应迭代出控制信号,具有4条简单规则的模糊逻辑块用于提高整个系统的闭环... 提出了一种带模糊补偿的神经网络辨识器,并应用在某型涡扇发动机转速控制系统中。一个动态神经网络用于被控装置的在线辨识,然后根据被控装置的输出和参考模型的响应迭代出控制信号,具有4条简单规则的模糊逻辑块用于提高整个系统的闭环特性。试验结果显示,对比传统的机械-液压式控制器和模拟式电子控制器,提出的控制策略具有更好的瞬变特性及抗干扰特性,同时提高了系统的过渡过程品质,保证了航空发动机对高性能指标和高控制精度的要求。 展开更多
关键词 航空、航天推进系统 航空发动机 神经网络辨识器 数字式电子控制器 超维学习 模糊逻辑补偿
下载PDF
嵌入式神经网络PID控制器的研究与设计 被引量：6
19
作者 胡力刚 许伟明 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2010年第9期2066-2069,共4页
设计了一种基于嵌入式系统的神经网络PID控制器,以ARM芯片为控制器核心,实现对难以建立精确数学模型的非线性系统的自适应控制;控制器采用RBF神经网络对被控对象进行在线辨识,并根据辨识结果对控制器的参数进行在线修正,实现PID控制器... 设计了一种基于嵌入式系统的神经网络PID控制器,以ARM芯片为控制器核心,实现对难以建立精确数学模型的非线性系统的自适应控制;控制器采用RBF神经网络对被控对象进行在线辨识,并根据辨识结果对控制器的参数进行在线修正,实现PID控制器的自适应;该控制器体积小、适应能力强且省电;实验结果表明,该控制器可靠性高,响应快,可以在无法确定被控系统数学模型的情况下达到理想的控制效果。 展开更多
关键词 单神经元 PID 径向基函数(RBF) 神经网络辨识器(NNI)
下载PDF
基于动态递归神经网络的自适应PID控制 被引量：4
20
作者 吴志敏 李书臣 《控制工程》 CSCD 2004年第3期216-219,共4页
提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2 4 1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差... 提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2 4 1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差及其一阶、二阶微分,因此具有增量型PID控制结构。应用该控制系统对一非线性时变系统进行仿真研究,仿真结果表明该控制方案不仅具有良好的跟踪特性,而且对系统参数变化具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 动态递归神经网络 自适应PID控制 神经网络辨识器 神经网络控制器 非线性系统 动态BP算法
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 5 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部