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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
1
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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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
2
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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基于小脑模型关节控制器神经网络的短期电价预测 被引量:28
3
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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双向规划小脑模型神经网络CMAC学习控制 被引量:1
4
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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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
5
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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CMAC神经网络控制器与BP神经网络辨识器的系统设计 被引量:1
6
作者 程启明 《工业仪表与自动化装置》 2004年第3期3-5,共3页
提出了一种基于CMAC神经网络控制系统,该系统由CMAC神经网络控制器和BP模型辨识网络组成。文中介绍了CMAC神经网络控制器的结构及学习算法,还给出了系统辨识的BP网络结构及学习算法。仿真结果表明了此法的可行性和有效性。
关键词 cmac小脑模型关节控制器 BP神经网络 神经网络控制器 神经网络辨识器
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小脑模型神经网络改进算法的研究 被引量:12
7
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
8
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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基于CMAC神经网络的永磁同步电机控制方法研究 被引量:9
9
作者 牛洪海 赵荣祥 +1 位作者 尚喆 吴茂刚 《电气传动》 北大核心 2006年第5期19-21,共3页
将一种基于CMAC神经网络的PID控制器引入到永磁同步电动机交流调速系统中,取代传统的PMSM双环控制系统中的转速外环PI控制器。实验结果表明,运用该控制方法的系统响应快、超调小、鲁棒性好,较常规PI控制具有更好的动、静态性能。
关键词 小脑模型关联控制器(cmac) 神经网络 永磁同步电动机
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基于CMAC神经网络的配网重构模型 被引量:7
10
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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推土机工作装置CMAC神经网络控制 被引量:2
11
作者 王世明 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期140-141,152,共3页
在分析以往推土机工作装置控制方法的基础上 ,引入小脑模型 (CMAC)神经网络控制技术 ,把调整手柄位置 C和发动机输出转速 n以及油门开度 a作为控制器的输入 ,工作装置扭矩作为输出 ,实现了神经网络控制器对推土机工作装置的控制。经试... 在分析以往推土机工作装置控制方法的基础上 ,引入小脑模型 (CMAC)神经网络控制技术 ,把调整手柄位置 C和发动机输出转速 n以及油门开度 a作为控制器的输入 ,工作装置扭矩作为输出 ,实现了神经网络控制器对推土机工作装置的控制。经试验 ,在阶跃激励信号输入时 ,这种小脑模型 (CMAC)神经网络控制器具有学习速率高和结构简单等特点 ,可使工作装置稳态精度达± 1mm ,效果十分明显。 展开更多
关键词 小脑模型 cmac神经网络 稳态精度 学习速率 神经网络控制器 输入 手柄 推土机 工作装置 基础
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基于HCMAC神经网络的控制研究 被引量:3
12
作者 李慧 段培永 段晨旭 《山东建筑工程学院学报》 2005年第2期61-64,共4页
利用HCMAC神经网络与模糊控制算法近似的特性,以偏差和偏差的变化率作为HCMAC神经网络控制器的输入,构造一新型HCMAC神经网络控制器,克服模糊控制中模糊规则难以准确确定的缺陷。通过仿真实例看出,HCMAC神经网络控制器与常规PID控制器... 利用HCMAC神经网络与模糊控制算法近似的特性,以偏差和偏差的变化率作为HCMAC神经网络控制器的输入,构造一新型HCMAC神经网络控制器,克服模糊控制中模糊规则难以准确确定的缺陷。通过仿真实例看出,HCMAC神经网络控制器与常规PID控制器相比具有很好的跟踪控制精度,在时变、非线性的复杂系统中具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 超闭球小脑模型 神经网络 控制器
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自组织模糊CMAC神经网络及其非线性系统辨识 被引量:11
13
作者 王源 胡寿松 齐俊伟 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第6期556-558,共3页
针对 CMAC的特点 ,提出了联想度的概念 ,并由此设计了一种自组织模糊 CMAC神经网络 ( SOFC-MAC)及其学习算法 ,证明了 SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近。该网络具有学习速度快 ,逼近精度高及局部泛化能力等特点。
关键词 cmac 模糊神经网络 系统辨识 小脑模型关节控制器 非线性系统 自组织模糊cmac 歼击机系统
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用神经网络结构实现超磁致伸缩智能构件滑模控制 被引量:10
14
作者 赵章荣 邬义杰 +2 位作者 顾新建 张雷 王彬 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期778-786,共9页
提出了一种利用超磁致伸缩材料(GMM)智能构件精密加工活塞异形孔的方法。采用一种神经网络前馈复合离散滑模变结构控制策略,实现GMM智能构件的精密位移控制,消除了GMM智能构件迟滞非线性的影响。将智能构件的输出位移及其变化率作为小... 提出了一种利用超磁致伸缩材料(GMM)智能构件精密加工活塞异形孔的方法。采用一种神经网络前馈复合离散滑模变结构控制策略,实现GMM智能构件的精密位移控制,消除了GMM智能构件迟滞非线性的影响。将智能构件的输出位移及其变化率作为小脑模型神经网络(CMAC)输入,构件的输入电流作为网络输出,利用CMAC在线自学习能力建立GMM智能构件的迟滞逆模型;通过离散滑模变结构控制器来消除神经网络的建模近似误差以及外界干扰。仿真结果表明,此控制策略能在线建立智能构件的迟滞逆模型,消除迟滞非线性的影响,控制误差降低到1.5%以内,可实现智能构件的精密位移控制。 展开更多
关键词 超磁致伸缩智能构件 小脑模型神经网络(cmac) 滑模变结构控制 前馈补偿 迟滞非线性
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基于高斯基函数CMAC神经网络的发电机故障诊断方法 被引量:2
15
作者 万书亭 何鹏 赵松杰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期84-87,134,共5页
提出一种基于高斯基函数小脑模型神经网络(CMAC)的汽轮发电机故障诊断新方法,为了达到更高的精度和更好的泛化能力,该方法以高斯函数作为CMAC神经网络的基函数,针对发电机的机电耦合特性,将发电机机电综合特征作为神经网络的训练样本输... 提出一种基于高斯基函数小脑模型神经网络(CMAC)的汽轮发电机故障诊断新方法,为了达到更高的精度和更好的泛化能力,该方法以高斯函数作为CMAC神经网络的基函数,针对发电机的机电耦合特性,将发电机机电综合特征作为神经网络的训练样本输入,经MATLAB仿真得到了完全正确的诊断结果,收敛速度快,精度高,可以满足在线监控的要求。通过比较学习率和泛化常数取值不同时CMAC网络的训练结果,分析了学习率和泛化常数对该网络的影响。 展开更多
关键词 小脑模型神经网络(cmac) 高斯基函数 发电机 故障诊断 机电综合特征
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粗糙集CMAC神经网络及其在非线性系统辩识中的应用 被引量:1
16
作者 冯远静 李良福 冯祖仁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第19期4-5,125,共3页
提出了一种基于粗糙集规则提取的CMAC神经网络非线性系统辩识策略。该策略利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,提取初步的映射规则。对初步的规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立输入状态空间到输出空间的... 提出了一种基于粗糙集规则提取的CMAC神经网络非线性系统辩识策略。该策略利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,提取初步的映射规则。对初步的规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立输入状态空间到输出空间的精确映射,大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度。通过一个非线性系统对该神经网络进行了实验,结果表明,该神经网络具有分类逼近能力强、计算量小等优点。 展开更多
关键词 粗糙集 小脑模型关联控制器 神经网络 非线性系统辩识
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基于神经网络与PD的非线性控制 被引量:2
17
作者 尹昭辉 季进军 叶畅 《电子机械工程》 2007年第2期62-64,共3页
提出了一种层叠小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络同传统PD控制相结合的控制策略。该策略利用改进CMAC学习控制系统的不确定信息,并作为前馈补偿来确保跟踪误差的快速收敛,采用PD控制系统实现反馈控制,保证系统的稳定性,且抑制扰动。并... 提出了一种层叠小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络同传统PD控制相结合的控制策略。该策略利用改进CMAC学习控制系统的不确定信息,并作为前馈补偿来确保跟踪误差的快速收敛,采用PD控制系统实现反馈控制,保证系统的稳定性,且抑制扰动。并采用跟踪-微分器对信号进行了滤波。仿真及实验结果表明:该控制策略提高了系统的控制精度和响应速度,并且具备较强的抗干扰能力和鲁棒性。 展开更多
关键词 小脑模型关节控制器 神经网络 跟踪-微分器 鲁棒性
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基于CMAC神经网络的电池荷电状态估计
18
作者 汤哲 刘万臣 郑果 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第14期200-201,204,共3页
现有电池荷电状态(SOC)估计方法所需训练和学习时间较长,很难满足动力电池的实时性要求。为解决该问题,利用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络对电池SOC进行评估,CMAC神经网络具有学习算法简单和逼近任意非线性函数的能力。对镍氢电池... 现有电池荷电状态(SOC)估计方法所需训练和学习时间较长,很难满足动力电池的实时性要求。为解决该问题,利用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络对电池SOC进行评估,CMAC神经网络具有学习算法简单和逼近任意非线性函数的能力。对镍氢电池的模拟测试结果表明,与反向传播神经网络相比,CMAC神经网络的学习和收敛速度较快,能实时估计出电池SOC,并使估计误差在可接受范围内。 展开更多
关键词 小脑模型关节控制器 神经网络 电池荷电状态 嵌入式系统
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基于CMAC神经网络改善振筒式传感器静态特性
19
作者 张劼 景博 博孙 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2004年第8期29-31,共3页
利用小脑模型连接控制器(CMAC)神经网络的非线性函数逼近,并以振筒式压力测试系统为例,提出了一种综合修正传感器静态误差的新方法。计算机仿真与实验结果表明:该方法能够有效改善传感器的输出特性,并且速度快、精度高、鲁棒性强,便于... 利用小脑模型连接控制器(CMAC)神经网络的非线性函数逼近,并以振筒式压力测试系统为例,提出了一种综合修正传感器静态误差的新方法。计算机仿真与实验结果表明:该方法能够有效改善传感器的输出特性,并且速度快、精度高、鲁棒性强,便于用硬件实现。 展开更多
关键词 小脑模型连接控制器神经网络 振筒式传感器 静态输出特性 仿真
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基于CMAC的模糊神经网络方法
20
作者 王天虹 《海军工程大学学报》 CAS 2003年第1期98-102,共5页
结合模糊神经网络和小脑模型连接控制CMAC理论,提出训练时间短、精度高的CMAC模糊神经网络方法,给出了网络结构、算法,并通过一个维修经费预测实例讲述了这种算法.
关键词 cmac 模糊神经网络 模糊逻辑 小脑模型连接控制cmac 模糊C-均值聚类
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