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对称NARMA-U模型及其神经网络自校正控制器
1
作者 侯小秋 《中央民族大学学报(自然科学版)》 2024年第1期54-60,共7页
带预测误差补偿的改进NARMA-L2模型是由NARMA模型在自适应滤波动态工作点处一阶泰勒展开逼近得出的,在自适应滤波动态工作点处二阶泰勒展开逼近可得到对称NARMA-U模型,采用BP神经网络辨识对称NARMA-U模型参数,提出一广义目标函数,基于对... 带预测误差补偿的改进NARMA-L2模型是由NARMA模型在自适应滤波动态工作点处一阶泰勒展开逼近得出的,在自适应滤波动态工作点处二阶泰勒展开逼近可得到对称NARMA-U模型,采用BP神经网络辨识对称NARMA-U模型参数,提出一广义目标函数,基于对称NARMA-U模型的非线性系统的神经网络自校正控制器,应用直接极小化指标函数自适应优化算法对BP神经网络连接权重值进行在线学习。仿真研究表明算法的响应优良。 展开更多
关键词 神经网络自校正控制器 非线性系统 对称NARMA-U模型 直接极小化指标函数自适应优化算法
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基于快速BP算法的非线性系统神经网络自校正控制器 被引量:1
2
作者 张秀玲 高美静 《自动化与仪器仪表》 2001年第5期17-19,共3页
提出了对于一大类未知、不确定、时变单输入单输出离散非线性系统 ,利用三层BP网络 ,采用快速BP算法构成学习和自校正控制的方案。针对同一被控对象 ,设计了PID控制器 。
关键词 快速BP算法 PID控制 神经网络自校正控制 非线性系统 控制器
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一种模糊神经网络自校正控制器设计与应用 被引量:2
3
作者 王耀南 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1995年第2期68-75,共8页
本文提出了一种模糊神经网络智能控制方法,并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制的知识规则、模糊推理和学习算法,实验仿真结果表明,这种控制方案可改善具有时变及大纯滞后系统的控制品质,其性能优于一般模糊控制。
关键词 模糊逻辑 神经网络 智能控制 自适应控制器
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一类神经网络自校正控制器的设计与研究
4
作者 张秀玲 《河北工业科技》 CAS 2001年第2期18-20,共3页
提出一种新的神经网络自校正控制器的设计方法 ,采用神经网络 BP算法作为控制器来控制实际对象 ,动态地修改神经网络的权值作为自校正方法 ,使系统较好地适应负荷和外扰的变化 ,获得满意的控制质量。
关键词 神经网络 BP算法 自校正 控制器
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变结构神经网络自校正控制器的设计与研究
5
作者 张秀玲 《燕山大学学报》 CAS 2001年第3期230-233,共4页
提出了一种变结构神经网络自校正控制器的设计方法,采用变结构神经网络BP优化算法设计控制器来控制实际对象,动态地修改神经网络的权值作为自校正方法,使系统较好地适应负荷和外扰的变化,获得满意的控制质量。
关键词 神经网络 变结构 BP算法 控制器 自校正 设计
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实用NARMAX-L2模型的神经网络自校正控制器
6
作者 侯小秋 李丽华 《黄河科技学院学报》 2023年第8期74-78,共5页
针对实用随机非线性NARMAX模型,参照改进的NARMA-L2模型,提出实用随机NARMAX-L2模型,采用BP神经网络逼近该模型,依据直接极小化指标函数自适应优化算法估计随机干扰模型的参数,并对BP神经网络的连接权进行学习,根据广义控制目标函数提... 针对实用随机非线性NARMAX模型,参照改进的NARMA-L2模型,提出实用随机NARMAX-L2模型,采用BP神经网络逼近该模型,依据直接极小化指标函数自适应优化算法估计随机干扰模型的参数,并对BP神经网络的连接权进行学习,根据广义控制目标函数提出神经网络显式自校正控制器,仿真研究验证了上述研究的有效性,系统具有理想的控制效果。 展开更多
关键词 神经网络控制 自校正控制:非线性系统 广义目标函数 直接极小化指标函数的自适应优化算法
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一种神经网络自校正控制器
7
作者 姜德宏 徐德民 任章 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1994年第2期234-238,共5页
多层前向网络具有内在的非线性通过能力、在线自学习和较强的鲁律性及容错能力.可用于动态系统的在线或离线辨识.本文在研究一类基于参数在线估计的自校正控制器的基础上,比较了常用的参数估计方法-最小二系法与种经网络用于系统辨... 多层前向网络具有内在的非线性通过能力、在线自学习和较强的鲁律性及容错能力.可用于动态系统的在线或离线辨识.本文在研究一类基于参数在线估计的自校正控制器的基础上,比较了常用的参数估计方法-最小二系法与种经网络用于系统辨识的优缺点,偿试利用多层前向网络替代最小二乘法来进行一类受扰不确定系统的在线受耗参量估计,并将神经网络的辨识模型直接用于系统在线控制.最后给出了一个仿真实例,计算结果说明上述方法是可行的. 展开更多
关键词 自校正控制器 参数估计 最小二乘法 人工神经网络(ANN)
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NARMA-L2模型的改进及其神经网络自校正控制器 被引量:5
8
作者 侯小秋 李丽华 《黑龙江科技大学学报》 2021年第6期782-787,共6页
带预测误差补偿的NARMA-L2模型是由NARMA模型在零工作点处由一阶泰勒展开逼近的,其误差项取值较大。通过分析NARMA-L2模型存在误差项值较大的问题,利用自适应滤波动态工作点处由一阶泰勒展开逼近NARMA模型,构建改进的NARMA-L2模型,采用B... 带预测误差补偿的NARMA-L2模型是由NARMA模型在零工作点处由一阶泰勒展开逼近的,其误差项取值较大。通过分析NARMA-L2模型存在误差项值较大的问题,利用自适应滤波动态工作点处由一阶泰勒展开逼近NARMA模型,构建改进的NARMA-L2模型,采用BP神经网络辨识改进NARMA-L2模型的参数,基于广义目标函数与改进的NARMA-L2模型给出了非线性系统的隐式自校正控制器算法,以直接极小化指标函数的自适应优化算法寻优BP神经网络的连接权重值,获得了一种新的在线学习算法。研究表明,改进模型误差值较传统NARMA-L2模型小,控制算法使系统具有优良的控制效果。 展开更多
关键词 神经网络控制 自校正控制 非线性系统 NARMA-L2模型 广义目标函数
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微型位移传感器固有非线性神经网络校正研究
9
作者 华洪良 丁心一 +2 位作者 张静 吴小锋 廖振强 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第1期175-181,共7页
微型碳膜位移传感器具有结构紧凑、可靠、低成本等诸多优点,在农业机械、机器人末端执行器、医疗手术器械等领域具有广阔的应用前景。由于碳膜厚度制造误差,导致微型碳膜位移传感器存在固有非线性,影响其测量精度。针对微型位移传感器... 微型碳膜位移传感器具有结构紧凑、可靠、低成本等诸多优点,在农业机械、机器人末端执行器、医疗手术器械等领域具有广阔的应用前景。由于碳膜厚度制造误差,导致微型碳膜位移传感器存在固有非线性,影响其测量精度。针对微型位移传感器固有非线性校正问题,采用神经网络方法,构建非线性校正模型,对传感器固有非线性进行校正。通过仿真与实验相结合的方法,从校正精度、实时解算速度2个维度,将神经网络非线性校正模型和现有PCM、BCM模型进行对比研究。研究结果表明,增加模型阶数,可以有效提高校正精度。对于BCM和神经网络非线性校正模型而言,三阶模型即可实现精度收敛。经过三阶PCM、BCM和神经网络非线性模型校正,传感器测量误差可分别降低46.1%、89.0%和89.6%。因此,神经网络非线性校正模型具有更高的校正精度。此时,PCM、BCM和神经网络非线性校正模型实时解算时间分别为0.48、0.49、0.85 ms,能够基本满足5 ms级高性能控制器应用需求。 展开更多
关键词 位移传感器 非线性校正模型 神经网络方法 测量精度 实时解算
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基于超级基神经网络的自适应反演非奇异滑模纱线恒张力控制
10
作者 王罗俊 彭来湖 +2 位作者 熊叙一 李杨 胡旭东 《纺织学报》 北大核心 2025年第2期92-99,共8页
为解决针织圆机高速工作时纱线张力波动较大问题,提出了一种基于超级基(HBF)神经网络区间观测器的反演非奇异滑模纱线恒张力控制方法。通过构建运动纱线系统的数学模型,运用神经网络逼近系统参数(输纱器与编织机构转动惯量)变动所导致... 为解决针织圆机高速工作时纱线张力波动较大问题,提出了一种基于超级基(HBF)神经网络区间观测器的反演非奇异滑模纱线恒张力控制方法。通过构建运动纱线系统的数学模型,运用神经网络逼近系统参数(输纱器与编织机构转动惯量)变动所导致的不确定性响应,将HBF神经网络与区间观测器相结合设计了一个区间状态观测器,估算出系统转速及纱线张力的边界范围,提高了状态识别的准确性。基于纱线张力估算值,构建反演非奇异终极滑模控制器,确保了张力跟踪误差能够在短时间内迅速收敛,从而增强了系统的鲁棒性与动态响应能力。仿真和实验结果表明:所提控制方法成功地使运动纱线张力在1.6 s内达到并维持在预设值,调节时间相较于标准滑模控制及现有文献中的滑模控制器分别缩短了57%和33%,验证了该控制算法的高效性与可靠性。 展开更多
关键词 纱线张力 超级基神经网络 状态观测器 张力误差 滑模控制器 针织圆机
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改进BP神经网络PID控制的机械臂电液伺服系统
11
作者 张森 韦明 王豪 《自动化与仪表》 2025年第4期23-28,共6页
针对机械臂电液伺服系统中的液压缸位置跟踪控制精度问题,提出一种基于改进BP神经网络的液压缸位移PID控制策略。首先,分析了电液伺服控制系统工作原理并建立数学模型;其次,引入自适应动量项、改进的激活函数及改进的拟牛顿法来优化BP... 针对机械臂电液伺服系统中的液压缸位置跟踪控制精度问题,提出一种基于改进BP神经网络的液压缸位移PID控制策略。首先,分析了电液伺服控制系统工作原理并建立数学模型;其次,引入自适应动量项、改进的激活函数及改进的拟牛顿法来优化BP神经网络,提高神经网络的映射能力以及响应速度,实现对PID控制参数的自适应整定;最后,在Matlab实验平台对液压缸位置跟踪和抗扰动能力进行仿真。仿真结果表明,与传统PID控制和BP-PID控制相比,改进的BP-PID控制抗干扰能力和鲁棒性更强,可以有效提高电液伺服系统位置跟踪精度和响应速度。 展开更多
关键词 电液伺服系统 位置控制 改进的BP神经网络 PID控制器
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基于人工神经网络的绿色装配式建筑被动窗控制系统
12
作者 贾远航 陈彪 +2 位作者 包迪 邵锐敏 薛志豪 《建筑机械》 2025年第1期218-222,共5页
在装配式建筑中,被动窗是重要组成部分,对建筑性能和能源效率有着直接的影响。而人工神经网络作为1种强大的机器学习技术,具有自适应学习和优化能力,可以为被动窗控制提供有效的解决方案,为此文章设计了1种基于人工神经网络的绿色装配... 在装配式建筑中,被动窗是重要组成部分,对建筑性能和能源效率有着直接的影响。而人工神经网络作为1种强大的机器学习技术,具有自适应学习和优化能力,可以为被动窗控制提供有效的解决方案,为此文章设计了1种基于人工神经网络的绿色装配式建筑被动窗控制系统。在主控制器模块中,设计由人机交互通讯电路、环境采集电路、电源电路、处理器单片机构成的主控制器。处理器单片机根据环境采集电路的采集信息实施电机驱动电路的驱动。通过人机交互通讯电路实现绿色装配式建筑被动窗的远程人工控制与系统信息显示。被动窗的升降是通过伺服电机来控制的,其驱动电路采用典型H桥直流电机控制电路,该电路由三极管Q7、Q10、Q8、Q11、伺服电机与电源单元组合而成。设计人工神经网络PID控制器作为主控制器的软件算法。系统测试结果表明,设计系统在温湿度控制、窗户通风效率、室内光照度方面表现较为平稳,室内舒适度较高,室内空气质量较好,能够实现室内能耗的节省。 展开更多
关键词 人工神经网络 PID控制器 绿色装配式建筑 被动窗控制
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多变量系统神经网络辨识的无模型自校正控制器研究
13
作者 侯小秋 《黄河科技学院学报》 2024年第5期1-5,共5页
针对多变量NARMA模型,将其转化为具有耦合的子系统,采用具有辅助变量的多变量紧格式动态线性化方法逼近多变量NARMA模型,利用BP神经网络辨识其参数,基于多变量广义目标函数提出多变量NARMA模型的神经网络辨识的无模型自校正控制器,算法... 针对多变量NARMA模型,将其转化为具有耦合的子系统,采用具有辅助变量的多变量紧格式动态线性化方法逼近多变量NARMA模型,利用BP神经网络辨识其参数,基于多变量广义目标函数提出多变量NARMA模型的神经网络辨识的无模型自校正控制器,算法为关于控制输入的非线性方程组,通过非线性数值分析的牛顿法对其进行求解,根据非线性递推最小二乘法对BP神经网络的连接权重值进行在线学习。仿真研究表明系统的响应具有优良的性能。 展开更多
关键词 神经网络控制 无模型自适应控制 自校正控制器 多变量非线性系统 多变量广义目标函数 牛顿法 非线性递推最小二乘法
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基于阻尼最小二乘法的神经网络预测偏差补偿自校正控制器 被引量:36
14
作者 林茂琼 陈增强 袁著祉 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2000年第1期27-33,共7页
本文提出一种神经网络预测偏差补偿自校正控制器 ,用线性模型的预测控制去控制非线性系统 ,其预测偏差用神经网络进行补偿 .线性模型的辨识和神经网络的学习均采用阻尼最小二乘法 .仿真结果表明 ,用这种控制器能有效地控制非线性系统 ,... 本文提出一种神经网络预测偏差补偿自校正控制器 ,用线性模型的预测控制去控制非线性系统 ,其预测偏差用神经网络进行补偿 .线性模型的辨识和神经网络的学习均采用阻尼最小二乘法 .仿真结果表明 ,用这种控制器能有效地控制非线性系统 ,并具有超调小 ,鲁棒性好的特点 . 展开更多
关键词 神经网络 非线性系统 预测控制 自校正控制器
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基于神经网络的规则自校正模糊控制器及其在交流伺服系统中的应用 被引量:5
15
作者 孙炜 王耀南 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第7期14-17,共4页
提出了一种基于神经网络的规则自校正模糊控制器 ,设计了一种在线的模糊推理算法 ,利用神经网络调整模糊控制规则 ,并将其用于交流伺服系统的控制中 ,仿真实验结果表明 :该控制器响应快、鲁棒性强 ,采用该控制器的系统具有较好的动、静... 提出了一种基于神经网络的规则自校正模糊控制器 ,设计了一种在线的模糊推理算法 ,利用神经网络调整模糊控制规则 ,并将其用于交流伺服系统的控制中 ,仿真实验结果表明 :该控制器响应快、鲁棒性强 ,采用该控制器的系统具有较好的动、静态性能和抗干扰能力。 展开更多
关键词 交流伺服系统 神经网络 规则自校正模糊控制器 模糊推理
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基于Davidon最小二乘法的神经网络PID自校正控制器 被引量:3
16
作者 陈增强 卢钊 袁著祉 《自动化仪表》 CAS 北大核心 1999年第9期17-19,共3页
介绍将PID控制与神经网络相结合,利用Davidon最小二乘法训练用于辨识和控制的神经网络,由此推导出对非线性对象仍有效的神经网络PID自校正控制器,还进行了仿真研究,并将其与常规的PID控制作了比较.
关键词 PID控制 自校正控制 神经网络 最小二乘法
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基于神经网络的非线性前馈补偿广义预测自校正控制器 被引量:6
17
作者 李翔 陈增强 袁著祉 《南开大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 1999年第2期51-55,共5页
采用多层前馈网络结构进行动态建模,并用Davidon最小二乘法作为在线学习算法,将辨识后得到的模型进行线性化.基于线性化模型设计广义预测控制器。将其与非线性前馈相结合,建立了一种适合于非线性系统的前馈补偿广义预测自校... 采用多层前馈网络结构进行动态建模,并用Davidon最小二乘法作为在线学习算法,将辨识后得到的模型进行线性化.基于线性化模型设计广义预测控制器。将其与非线性前馈相结合,建立了一种适合于非线性系统的前馈补偿广义预测自校正控制器. 展开更多
关键词 非线性控制 神经网络 广义预测控制 自校正控制
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基于阻尼最小二乘法的神经网络自校正一步预测控制器 被引量:4
18
作者 林茂琼 陈增强 +1 位作者 贺江峰 袁著祉 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 1999年第2期165-168,共4页
针对非线性控制器设计中遇到的模型结构选择及模型参数辨识问题,采用多层前馈神经网络去逼近任意的非线性系统,并使用收敛速度快且稳定性好的阻尼最小二乘法在线学习网络的权值。基于估计的神经网络模型,依据辨识与控制的对偶原则,... 针对非线性控制器设计中遇到的模型结构选择及模型参数辨识问题,采用多层前馈神经网络去逼近任意的非线性系统,并使用收敛速度快且稳定性好的阻尼最小二乘法在线学习网络的权值。基于估计的神经网络模型,依据辨识与控制的对偶原则,设计了基于阻尼最小二乘法的一步向前预测控制器。仿真研究表明,这种神经网络自校正控制器不仅具有很好的性能,而且不会产生参数爆发现象。 展开更多
关键词 神经网络 阻尼最小二乘法 自校正控制器 控制器
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一种基于神经网络的自校正模糊控制器 被引量:1
19
作者 莫松海 喻晓峰 肖奇萍 《模糊系统与数学》 CSCD 1996年第3期71-75,共5页
本文介绍了一种基于人工神经网络因而有自学习能力的模糊控制器。控制器的学习采用离线训练,在线直接学习和在线自学习的三阶段方式。实验结果表明该模糊控制器具有较好的自校正能力。
关键词 神经网络 自校正控制 模糊控制器
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基于复合神经网络的非线性自校正控制器及其应用 被引量:3
20
作者 李翔 陈增强 袁著祉 《工业仪表与自动化装置》 1999年第4期3-6,共4页
本文采用一种复合多层前馈网络结构,利用递推最小二乘法和Davidon最小二乘法作为在线学习算法,建立了一种适合于非线性系统的广义预测自校正控制器。通过选煤液密度控制的仿真研究,验证了本控制器的有效性。
关键词 非线性控制 神经网络 广义预测控制 自校正控制
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