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电液位置伺服系统的自适应模糊神经网络控制 被引量：8
1
作者 张友旺 钟向明 黄元峰 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期681-684,749,共5页
将电液位置伺服系统分为已知规律的线性部分和包括非线性、参数不确定性、负载干扰等在内的未知规律部分 ,用模糊神经网络仅对未知规律部分进行在线估计 ,缩小了搜索空间 ,系统估计的精度得到改善 ,加快了收敛速度。同时 ,对模糊神经网... 将电液位置伺服系统分为已知规律的线性部分和包括非线性、参数不确定性、负载干扰等在内的未知规律部分 ,用模糊神经网络仅对未知规律部分进行在线估计 ,缩小了搜索空间 ,系统估计的精度得到改善 ,加快了收敛速度。同时 ,对模糊神经网络建模误差的界进行在线估计 ,使变结构控制增益由接近建模误差的估计值确定 。 展开更多
关键词 自适应模糊神经网络 电液位置伺服系统 变结构控制 鲁棒性
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基于灰色关联法的月降雨量预测 被引量：4
2
作者 孙晓婷 任刚红 +2 位作者 杜坤 冯燕 周明 《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期90-95,共6页
【目的】提高降雨量预测精度,为农业、水利等相关部门提供决策依据。【方法】鉴于月降雨量时间序列具有显著的多尺度特征,开展了数据驱动下基于模型融合的月降雨量预测研究,应用灰色EGM(1,1)模型和自适应模糊神经网络系统(ANFIS)分别预... 【目的】提高降雨量预测精度,为农业、水利等相关部门提供决策依据。【方法】鉴于月降雨量时间序列具有显著的多尺度特征,开展了数据驱动下基于模型融合的月降雨量预测研究,应用灰色EGM(1,1)模型和自适应模糊神经网络系统(ANFIS)分别预测了年尺度与月尺度下的月降雨量,采用灰色关联法将2个预测结果进行数据融合。利用澳大利亚维多利亚8个站点降雨数据验证所提出方法,并将预测结果进行了与单一灰色EGM(1,1)、ANFIS、人工神经网络(ANN)、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)与聚类回归法(CLR)模型预测结果对比。【结果】模型融合预测结果精度高于单一EGM(1,1)、ANFIS、ANN及ARIMA模型预测结果,并在8个站点中的5个取得了最佳预测效果,其中中部地区(Ballarat和Cape Otway站点)及东部地区(Dookie,Wangaratta和Orbost站)预测均方根误差为28.2～37.2 mm,西部地区(Dimboola,Edenhope和Dunkeld站点)预测均方根误差为20.8～23.4 mm。【结论】所提出的模型融合预测法可行,为月降雨量预测提供了新思路。 展开更多
关键词 月降雨量预测 数据驱动 模型融合 自适应模糊神经网络系统 灰色预测模型
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一种用于非线性复杂系统辨识的自适应模糊神经网络
3
作者 李映 白本督 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期332-337,共6页
该文提出一种用于复杂的非线性未知系统辨识的混合神经网络模型—自适应模糊神经网络(AFNN)。AFNN网络结构简洁,具有通用逼近的特性,能够克服由于突变点的存在而对系统辨识所带来的误差,提高整个系统的辨识精度。对空空导弹攻击区辨识... 该文提出一种用于复杂的非线性未知系统辨识的混合神经网络模型—自适应模糊神经网络(AFNN)。AFNN网络结构简洁,具有通用逼近的特性,能够克服由于突变点的存在而对系统辨识所带来的误差,提高整个系统的辨识精度。对空空导弹攻击区辨识的仿真结果验证了AFNN网络的有效性。 展开更多
关键词 自适应模糊神经网络 模糊聚类 系统辨识 非线性复杂系统
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基于自适应模糊神经网络辨识的电液伺服系统L_2增益设计
4
作者 张友旺 桂卫华 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第13期1540-1544,共5页
为克服电液伺服系统不确定性、非线性、估计误差和干扰等因素对系统稳定性和精度的影响,提出了基于自适应模糊神经网络辨识的电液伺服系统L2增益设计方法。用自适应模糊神经网络在线估计包括系统不确定性和非线性在内的未知动态特性,同... 为克服电液伺服系统不确定性、非线性、估计误差和干扰等因素对系统稳定性和精度的影响,提出了基于自适应模糊神经网络辨识的电液伺服系统L2增益设计方法。用自适应模糊神经网络在线估计包括系统不确定性和非线性在内的未知动态特性,同时用增益自适应变结构补偿自适应模糊神经网络的估计误差,用系统L2增益设计方法抑制干扰对系统的影响,以期使系统对不确定性和非线性具有鲁棒性,而且从干扰到描述系统跟踪误差的评价函数的L2增益小于指定值。 展开更多
关键词 增益自适应变结构控制 自适应模糊神经网络 电液伺服系统 L2增益设计
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直接自适应动态递归模糊神经网络控制及其应用 被引量：3
5
作者 张友旺 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2008年第3期269-274,共6页
针对某些仿射非线性系统中各状态变量间呈微分关系的特点,本文提出仅取某些可测状态变量作为动态递归模糊神经网络(dynamic recurrent fuzzy neural network,DRFNN)的输入,而由DRFNN的反馈矩阵描述系统内部动态关系的直接自适应DRFNN控... 针对某些仿射非线性系统中各状态变量间呈微分关系的特点,本文提出仅取某些可测状态变量作为动态递归模糊神经网络(dynamic recurrent fuzzy neural network,DRFNN)的输入,而由DRFNN的反馈矩阵描述系统内部动态关系的直接自适应DRFNN控制算法,克服了将系统所有变量作为输入的传统模糊神经网络(traditioanl fuzzy neural network,TFNN)因某些不可测状态变量所导致的不可实现问题.在电液伺服系统中的应用结果表明:直接自适应DRFNN控制算法相对于TFNN控制算法对系统稳态特性的改善具有较大的优越性. 展开更多
关键词 仿射非线性系统 自适应动态递归模糊神经网络 电液伺服系统
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自适应模糊推理人工神经网络在线实时化及其应用 被引量：1
6
作者 韩建国 魏祥毓 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1998年第7期68-73,共6页
本文介绍一种自适应模糊推理人工神经网络的函数逼近算法，并对其进行在线实时化改造。最后将该算法与传统系统辨识方法相结合应用于复杂系统分离辨识的试验。
关键词 模糊算法 非线性系统 误差控制 人工神经网络
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