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双向规划小脑模型神经网络CMAC学习控制 被引量:1
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作者 周旭东 王国栋 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 1997年第2期192-192,191,共2页
CMAC小脑模型是模拟人小脑的一种学习结构。以往CMAC方法为单向规划方法,为改善CMAC学习控制效果。
关键词 学习控制 cmac 神经网络 小脑模型
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基于递归小脑模型神经网络和卡尔曼滤波器的锂电池荷电状态预测
2
作者 徐智帆 李华森 +1 位作者 李文院 余凯 《综合智慧能源》 CAS 2024年第7期81-86,共6页
由于储能系统被广泛应用到新能源汽车、分布式发电等领域,其在运行过程中的可靠性是研究的重点之一。荷电状态(SOC)是反映电池续航能力的关键参数。为保证储能系统的正常运行,提出了一种锂电池SOC估计的方法,将递归小脑模型神经网络(RCM... 由于储能系统被广泛应用到新能源汽车、分布式发电等领域,其在运行过程中的可靠性是研究的重点之一。荷电状态(SOC)是反映电池续航能力的关键参数。为保证储能系统的正常运行,提出了一种锂电池SOC估计的方法,将递归小脑模型神经网络(RCMNN)和卡尔曼滤波器(KF)都用于荷电状态估计。为了强化RCMNN的捕获动态特征的能力,在联想记忆层和权值记忆层均加入了递归单元。将采集的电压、电流和温度作为模型的输入,用于模拟储能系统的不同充、放电情况。考虑到实际工况下电池放电的复杂性,在不同的放电条件和不同SOC初值的情况下将SOC的实际值与预测值进行对比。试验结果表明,该预测方法在不同条件下都具有较高的精度和鲁棒性。 展开更多
关键词 荷电状态 锂电池 储能系统 递归小脑模型神经网络 卡尔曼滤波器
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小脑模型神经网络控制器在天线跟踪指向控制中的应用 被引量:3
3
作者 马萍 王松艳 +1 位作者 秦莉 杨明 《吉林大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期1091-1095,共5页
分析了天线跟踪指向控制系统的特点和影响系统跟踪性能的主要因素,建立了系统数学模型。根据系统特点,给出了小脑模型神经网络控制器(CMAC)和PID相结合的复合自适应控制方法的设计过程,并分析了该算法适用于天线跟踪指向控制系统的优势... 分析了天线跟踪指向控制系统的特点和影响系统跟踪性能的主要因素,建立了系统数学模型。根据系统特点,给出了小脑模型神经网络控制器(CMAC)和PID相结合的复合自适应控制方法的设计过程,并分析了该算法适用于天线跟踪指向控制系统的优势。该方法利用传统的PID控制,结合CMAC神经网络算法的快速自学习、精确逼近的优点,既满足了天线跟踪指向控制系统快速实时跟踪的要求,又提高了跟踪精度和跟踪平稳性。仿真结果表明,该方法对摩擦力矩有很好的抑制作用,跟踪精度较单独采用PID控制提高一个数量级,且输出稳定,具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 自动控制技术 小脑模型神经网络控制器(cmac) 复合控制 天线指向 摩擦补偿
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小脑模型神经网络改进算法的研究 被引量:12
4
作者 刘慧 许晓鸣 张钟俊 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第4期482-488,共7页
该文介绍了小脑模型神经网络的基本原理,在分析Albus[1]算法的基础上,指出了该算法在批量学习时的缺陷.针对批量学习提出了相应的改进算法,并证明了该算法的收敛性,仿真结果表明了该改进算法具有收敛速度快的特点.
关键词 神经网络 杂凑编码 联想网络 cmac 小脑模型
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模糊小脑模型神经网络 被引量:19
5
作者 周旭东 王国栋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第2期173-178,共6页
提出输入层具有一定隶属度的模糊小脑模型神经网络(FuzzyCMAC),它比小脑模型CMAC(CerebelarModelArticulationControler)能更真实地描述客观世界.给出n维FuzzyCMAC算... 提出输入层具有一定隶属度的模糊小脑模型神经网络(FuzzyCMAC),它比小脑模型CMAC(CerebelarModelArticulationControler)能更真实地描述客观世界.给出n维FuzzyCMAC算法,仿真结果表明FuzyCMAC比小脑模型CMAC具有如下优点:学习收敛速度快得多,可以学习模糊规则.FuzyCMAC比CMAC优越,使CMAC成为FuzzyCMAC的特例. 展开更多
关键词 模糊小脑模型 小脑模型 神经网络 cmac
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模糊小脑模型神经网络在多辊冷连轧机轧制力预报模型中的应用 被引量:11
6
作者 刘华强 唐荻 +1 位作者 杨荃 郭立伟 《北京科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期969-972,共4页
针对宽带钢多辊冷连轧机组特点,为提高轧制力的预报精度,在结合传统轧制压力模型的基础上把模糊算法和神经网络有机结合,设计出基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型.通过对传统轧制力模型计算值、小脑模型预报计算值... 针对宽带钢多辊冷连轧机组特点,为提高轧制力的预报精度,在结合传统轧制压力模型的基础上把模糊算法和神经网络有机结合,设计出基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型.通过对传统轧制力模型计算值、小脑模型预报计算值与实测值进行对比分析可知,基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型具有较高的计算精度,更适合于多辊轧机在线计算机过程控制的应用,满足现场在线生产的要求,取得良好的板形板厚控制效果. 展开更多
关键词 冷连轧机 轧制压力 小脑模型神经网络 模糊算法
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非线性量化小脑模型关节控制器神经网络控制器 被引量:8
7
作者 邱亚 李鑫 +1 位作者 陈薇 段泽民 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1631-1643,共13页
常规小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络采用线性均匀量化,稳态控制精度与量化级数相关,增加量化级数可提高稳态精度但会导致内存空间和计算量的增加.本文提出一种可采用幂函数、高斯、分段3种非线性量化方法的非线性量CMAC神经网络,并... 常规小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络采用线性均匀量化,稳态控制精度与量化级数相关,增加量化级数可提高稳态精度但会导致内存空间和计算量的增加.本文提出一种可采用幂函数、高斯、分段3种非线性量化方法的非线性量CMAC神经网络,并分析了非线性量化CMAC的收敛性,解释了非线性量化提高稳态精度的本质.面向一阶惯性环节、二阶系统、一阶时变系统及二阶时变系统,分别跟踪方波、斜坡、正弦波、三角波和加速度等输入信号,仿真验证了非线性量化CMAC神经网络控制器的有效性,给出了不同非线性量化方法的适用性.结果表明,非线性量化CMAC参数容易设定,物理意义清晰,与常规CMAC对比,其快速性和控制精度显著提高,可以有效解决实际复杂非线性时变系统的控制. 展开更多
关键词 小脑模型神经网络 非线性量化 分段量化 神经网络控制器 神经网络 学习算法
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基于模糊小脑模型神经网络的遥感图像分类算法 被引量:7
8
作者 毛建旭 王耀南 孙炜 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第4期327-332,共6页
针对遥感图像分类的特点 ,提出一种基于模糊小脑模型神经网络的遥感图像分类算法。首先阐述小脑模型神经网络的工作原理 ,然后将模糊理论引入小脑模型神经网络 ,提出一种能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型神经网络 ,并将其... 针对遥感图像分类的特点 ,提出一种基于模糊小脑模型神经网络的遥感图像分类算法。首先阐述小脑模型神经网络的工作原理 ,然后将模糊理论引入小脑模型神经网络 ,提出一种能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型神经网络 ,并将其应用于遥感图像分类。实验结果表明 ,这种基于模糊小脑模型神经网络的分类器经过训练后 ,可应用于遥感图像的分类 。 展开更多
关键词 模糊小脑模型 神经网络 遥感图像 分类 传感器
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基于CMAC神经网络的配网重构模型 被引量:7
9
作者 金丽成 邱家驹 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期784-788,共5页
为使配电网的有功功率损失最小化,提出了一种基于小脑模型关节控制器(cerebellarmodelarticulationcontroller,CMAC)神经网络配电网重构模型.借助于CMAC神经网络输入和输出之间的非线性映射关系和泛化能力,来建立变化的负荷水平与最优... 为使配电网的有功功率损失最小化,提出了一种基于小脑模型关节控制器(cerebellarmodelarticulationcontroller,CMAC)神经网络配电网重构模型.借助于CMAC神经网络输入和输出之间的非线性映射关系和泛化能力,来建立变化的负荷水平与最优化网络拓扑之间的对应关系,即网络重构.还将该模型与基于BP网络的配网重构模型进行比较.经算例表明,模型可以快速地给出重构的结果,适合大型配电网使用. 展开更多
关键词 cmac神经网络 重构模型 配电网 网络重构 小脑模型关节控制器神经网络 网损最小 非线性映射关系
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基于小脑模型关节控制器神经网络的短期电价预测 被引量:28
10
作者 陈建华 周浩 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期16-20,共5页
电价预测是电力市场决策的基础。文中介绍了采用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络建立预测提前1天不同时段的电力市场短期电价的预测模型。并以美国加州电力市场的数据作为计算实例,分别采用CMAC神经网络和反向传播算法(BP)神经网络进... 电价预测是电力市场决策的基础。文中介绍了采用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络建立预测提前1天不同时段的电力市场短期电价的预测模型。并以美国加州电力市场的数据作为计算实例,分别采用CMAC神经网络和反向传播算法(BP)神经网络进行短期电价预测。两种预测结果对比表明,CMAC神经网络具有所需训练样本少、输出稳定性好、计算速度快和预测精度高等优点,比较适用于短期电价预测。 展开更多
关键词 短期电价预测 电力市场 小脑模型 关节控制器 神经网络 电力工业
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机器人柔顺装配夹具的双小脑模型神经网络控制系统 被引量:2
11
作者 颜波 张铁 谢存禧 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2002年第12期53-56,共4页
介绍了一种新型的机器人柔顺装配夹具及其装配系统。设计了由装配力信号为输入的小脑模型神经网络CMAC1和以浮动平台位移信号为输入的小脑模型神经网络CMAC2并行叠加构成的双CMAC神经网络控制器 ,前者作为前馈控制 ,后者当夹具刚启动时... 介绍了一种新型的机器人柔顺装配夹具及其装配系统。设计了由装配力信号为输入的小脑模型神经网络CMAC1和以浮动平台位移信号为输入的小脑模型神经网络CMAC2并行叠加构成的双CMAC神经网络控制器 ,前者作为前馈控制 ,后者当夹具刚启动时为前馈控制 ,装配开始后转为反馈控制。双CMAC神经网络控制器具有存储容量少、系统较稳定、能减少系统误差影响、装配力小等优点。 展开更多
关键词 小脑模型神经网络 控制系统 机器人 柔顺装配夹具 小脑模型关联控制器 cmac
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一种模糊小脑模型神经网络 被引量:5
12
作者 杨振强 王常虹 庄显义 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2000年第2期152-154,共3页
为了简化网络、提高网络的学习能力、便于对一些系统的建模,本文提出了一种小脑模型神经网络,将模糊逻辑的推理过程用小脑模型神经网络表示出来,其输入层采用模糊化的感受野,能有效地减少输入层的容量,提高逼近能力。由于采用系统的模... 为了简化网络、提高网络的学习能力、便于对一些系统的建模,本文提出了一种小脑模型神经网络,将模糊逻辑的推理过程用小脑模型神经网络表示出来,其输入层采用模糊化的感受野,能有效地减少输入层的容量,提高逼近能力。由于采用系统的模糊信息,可以按实际问题的性质初始化网络的结构与参数,有利于提高学习的收敛速度。 展开更多
关键词 模糊小脑模型 模糊逻辑 函数逼近 神经网络
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基于小脑模型神经网络的温控负荷优化调度方法 被引量:13
13
作者 杨婕 李泽辉 +1 位作者 马锴 徐程琳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期199-208,共10页
温控负荷能够通过需求响应为电网提供频率调节辅助服务。针对传统控制方式调节能力有限和温度变化较大的问题,提出了一种基于小脑模型神经网络的混合控制策略。首先,利用小脑模型神经网络实时优化功率调节量,从而将调节任务分配给不同... 温控负荷能够通过需求响应为电网提供频率调节辅助服务。针对传统控制方式调节能力有限和温度变化较大的问题,提出了一种基于小脑模型神经网络的混合控制策略。首先,利用小脑模型神经网络实时优化功率调节量,从而将调节任务分配给不同控制方式的负荷集群;然后,负荷集群完成所分配的调节任务,并根据用户的不同需要分别定义储能指标和不舒适度指标;最后,采用模糊综合评判法对用户满意度进行评估,再将用户满意度与均方根误差相互权衡以建立综合评价指标,并将其反馈回小脑模型神经网络,从而为功率调节量的优化提供依据。仿真结果表明,所提策略不仅可以提高系统的跟踪精度,而且能够改善用户的满意度。 展开更多
关键词 需求响应 温控负荷 小脑模型神经网络 混合控制策略 模糊综合评判
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基于多模型和小脑模型关节控制器神经网络的移动机器人故障诊断 被引量:6
14
作者 柳玉甜 蒋静坪 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第3期153-158,共6页
提出了一种基于多模型估计方法的神经网络故障诊断技术。该技术根据轮式移动机器人的故障模型,通过一组卡尔曼滤波器生成不同的残差,每一个卡尔曼滤波器对应一种故障类型;对所得的残差进行简单处理,将其作为小脑模型关节控制器(CMAC)神... 提出了一种基于多模型估计方法的神经网络故障诊断技术。该技术根据轮式移动机器人的故障模型,通过一组卡尔曼滤波器生成不同的残差,每一个卡尔曼滤波器对应一种故障类型;对所得的残差进行简单处理,将其作为小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络的输入,利用CMAC神经网络的分类逼近能力,建立输入组到输出组(故障类型)的精确映射,最终实现故障诊断任务。仿真实验证明了该故障诊断技术在轮式移动机器人故障诊断上的实用性。 展开更多
关键词 移动机器人 故障诊断 卡尔曼滤波器 模型估计 cmac神经网络
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基于小脑模型神经网络的对称阀控非对称缸复合控制方法 被引量:4
15
作者 汪首坤 王军政 张宇河 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期49-53,共5页
针对对称阀控非对称缸系统的不对称性和非线性,为了提高系统控制精度,分析了该系统的工作特性,提出了基于小脑模型神经网络(CMAC)的控制策略,设计了CMAC复合控制器;为验证CMAC复合控制器的有效性,进行了实验研究,并与普通的PID控制器进... 针对对称阀控非对称缸系统的不对称性和非线性,为了提高系统控制精度,分析了该系统的工作特性,提出了基于小脑模型神经网络(CMAC)的控制策略,设计了CMAC复合控制器;为验证CMAC复合控制器的有效性,进行了实验研究,并与普通的PID控制器进行比较.实验表明,基于CMAC的复合控制方法无须精确获取系统数学模型和负载状态,适合于对称阀控非对称缸系统的实时控制. 展开更多
关键词 小脑模型神经网络 对称阀控非对称缸 不对称性
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基于CMAC神经网络的BTT导弹模型跟踪控制 被引量:1
16
作者 张友安 崔祜涛 +1 位作者 崔平远 杨涤 《飞行力学》 CSCD 北大核心 1999年第1期42-47,共6页
提出一种BTT导弹模型跟踪控制系统的参考模型设计新方法。在此基础上,设计了一种非线性模型跟踪控制律,并将CMAC神经网络用于BTT导弹系统的鲁棒自适应模型跟踪控制,使具有不确定性的实际系统获得要求的跟踪性能。该方法适... 提出一种BTT导弹模型跟踪控制系统的参考模型设计新方法。在此基础上,设计了一种非线性模型跟踪控制律,并将CMAC神经网络用于BTT导弹系统的鲁棒自适应模型跟踪控制,使具有不确定性的实际系统获得要求的跟踪性能。该方法适合于控制导弹作全空域飞行。仿真结果进一步验证了该方法的正确与有效。 展开更多
关键词 BTT导弹 模型跟踪控制 cmac 神经网络 导弹
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基于气动人工肌肉的自适应模糊小脑模型神经网络位置跟踪控制 被引量:5
17
作者 沈伟 施光林 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期579-583,共5页
针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为... 针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为可能.在线实时的自适应算法逐步提高了AFCMAC的控制性能,从而最终完全过渡到AFCMAC控制.通过规划AF-CMAC的输入空间,保证了AFCMAC对迟滞力和气压波动等不确定因素的感知能力,为实现AF-CMAC控制奠定了基础.对DASPID与AFCMAC控制器的位置跟踪控制性能进行了对比实验.结果表明,在非线性系统条件下,AFCMAC较之DASPID有着更好的跟踪控制性能和较低的实现难度. 展开更多
关键词 气动人工肌肉 自适应模糊小脑模型神经网络 位置跟踪控制
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提高小脑模型神经网络精度的算法及仿真应用 被引量:2
18
作者 朱庆保 陈蓁 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期133-137,共5页
CMAC(cerebella model articulation controller)神经网络的局部结构使得学习非线性函数更快 .然而 ,在许多应用领域 ,CMAC的学习精度不能满足应用要求 .该文提出了一种改进 CMAC学习精度的联想插补算法 ,同时给出了一个仿真实验 .其结... CMAC(cerebella model articulation controller)神经网络的局部结构使得学习非线性函数更快 .然而 ,在许多应用领域 ,CMAC的学习精度不能满足应用要求 .该文提出了一种改进 CMAC学习精度的联想插补算法 ,同时给出了一个仿真实验 .其结果表明 ,使用此算法 ,改进的 CMAC的学习精度比改进前提高了 10倍 ,学习收敛也更快 . 展开更多
关键词 小脑模型 神经网络 仿真 精度 算法
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基于小脑模型神经网络-比例积分微分控制的异步风力发电机组软并网控制系统建模与仿真 被引量:2
19
作者 龚立秋 段斌 +1 位作者 颜娜 龙林德 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期19-23,共5页
分析了利用晶闸管进行软并网的原理;采用改进的小脑模型神经网络与比例积分微分并行控制方法对风力发电的异步发电机并网过渡过程进行了研究;利用Matlab/Simulink平台建立了仿真控制模型。不同风速下风电机切入电网的仿真结果验证了文... 分析了利用晶闸管进行软并网的原理;采用改进的小脑模型神经网络与比例积分微分并行控制方法对风力发电的异步发电机并网过渡过程进行了研究;利用Matlab/Simulink平台建立了仿真控制模型。不同风速下风电机切入电网的仿真结果验证了文中所提出控制方案的正确性:采用该控制方案可将并网冲击电流控制在额定电流的2倍以内,且该软并网系统具有较好的稳定性、实时性。 展开更多
关键词 小脑模型神经网络 比例积分微分控制 软并网 异步风力发电机 仿真
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免疫小脑模型神经网络优化光伏输出 被引量:5
20
作者 刘春霞 刘立群 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期145-148,154,共5页
最大功率跟踪控制方法是光伏发电系统的关键技术,以Matlab/Simulink为仿真平台,建立了光伏模块和最大功率跟踪仿真模块。提出将小脑模型神经网络并行PID应用于跟踪系统的最大功率点,并利用免疫响应理论改进CMAC。仿真结果验证了免疫CMA... 最大功率跟踪控制方法是光伏发电系统的关键技术,以Matlab/Simulink为仿真平台,建立了光伏模块和最大功率跟踪仿真模块。提出将小脑模型神经网络并行PID应用于跟踪系统的最大功率点,并利用免疫响应理论改进CMAC。仿真结果验证了免疫CMAC控制方法的有效性,该MPPT方法不但可以实时跟踪到光伏发电系统的最大功率点,而且显著减小了系统的输出振动,改善了电能质量,提高了电器设备的供电可靠性。 展开更多
关键词 光伏发电系统 最大功率跟踪 扰动观察 小脑模型神经网络 免疫响应
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