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A Fuzzy-Neural Network Control of Nonlinear Dynamic Systems 被引量:2
1
作者 Li Shaoyuan & Xi Yugeng (Shanghai Jiaotong University, 200030, P. R. China) 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2000年第1期61-66,共6页
In this paper, an adaptive dynamic control scheme based on a fuzzy neural network is presented, that presents utilizes both feed-forward and feedback controller elements. The former of the two elements comprises a neu... In this paper, an adaptive dynamic control scheme based on a fuzzy neural network is presented, that presents utilizes both feed-forward and feedback controller elements. The former of the two elements comprises a neural network with both identification and control role, and the latter is a fuzzy neural algorithm, which is introduced to provide additional control enhancement. The feedforward controller provides only coarse control, whereas the feedback controller can generate on-line conditional proposition rule automatically to improve the overall control action. These properties make the design very versatile and applicable to a range of industrial applications. 展开更多
关键词 fuzzy logic neural networks Adaptive control Nonlinear dynamic system.
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Dynamic Bandwidth Allocation Technique in ATM Networks Based on Fuzzy Neural Networks and Genetic Algorithm
2
作者 Zhang Liangjie Li Yanda Wang Pu (Dept of Automation Tsinghua University, Beijing 100084) 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第3期10-17,共8页
DynamicBandwidthAlocationTechniqueinATMNetworksBasedonFuzyNeuralNetworksandGeneticAlgorithm①ZhangLiangjieLiY... DynamicBandwidthAlocationTechniqueinATMNetworksBasedonFuzyNeuralNetworksandGeneticAlgorithm①ZhangLiangjieLiYandaWangPu(Deptof... 展开更多
关键词 模糊神经网 动态带宽分配 异步传输网 基因算法
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基于自适应VMD和优化DFNN的剩余电流识别
3
作者 张祥珂 王雅静 +2 位作者 窦震海 白云鹏 王玮 《电测与仪表》 北大核心 2025年第3期190-197,共8页
为实现剩余电流装置(residual current device,RCD)快速故障识别,提高用电安全性,提出一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational modal decomposition,AVMD)和优化动态模糊神经网络(dynamic fuzzy neu-ral network,DFNN)的故障... 为实现剩余电流装置(residual current device,RCD)快速故障识别,提高用电安全性,提出一种基于自适应变分模态分解(adaptive variational modal decomposition,AVMD)和优化动态模糊神经网络(dynamic fuzzy neu-ral network,DFNN)的故障剩余电流识别方法(AVMD-DFNN)。通过经验模态分解法自适应确定VMD的分解参数,实现剩余电流信号的降噪。提取剩余电流信号的特征参数,经降维处理后作为DFNN识别剩余电流的分类指标。通过最小输出法优化DFNN,去除冗余模糊规则函数,从而实现RCD快速故障识别。仿真结果表明,AVMD-DFNN具有较高的识别准确率和速度,为研制新型自适应剩余电流装置提供了理论参考。 展开更多
关键词 剩余电流 动态模糊神经网络 变分模态分解 故障识别
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基于模糊神经网络在线自学习的多智能体一致性控制
4
作者 张宪霞 唐胜杰 俞寅生 《自动化学报》 北大核心 2025年第3期590-603,共14页
针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,D... 针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,DFNN和神经网络(Neural network,NN)分别逼近控制策略和性能指标.每个智能体的DFNN执行者从零规则开始,通过在线学习,与其局部邻域的智能体交互而生成和合并规则.最终,每个智能体都有一个独特的DFNN控制器,具有不同的结构和参数,实现了最优的分布式同步控制律.仿真结果表明,本文提出的在线算法在非线性多智能体系统分布式一致性控制中优于传统基于NN的ADP算法. 展开更多
关键词 多智能体系统 自适应动态规划 动态模糊神经网络 分布式一致性控制 在线学习
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基于卷积神经网络和模糊PID的掘进机截割控制系统研究 被引量:1
5
作者 李英娜 崔彦平 +2 位作者 安博烁 刘百健 靳建伟 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期61-70,137,共11页
针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策... 针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策略由CNN煤岩硬度动态感知模块和截割臂摆速模糊PID控制模块组成。提出一种有效的截割路径,使截割头沿规划路径从上至下进行煤岩截割,以提高断面完整性,减小掘进方向的误差。采用CNN煤岩硬度动态感知模块分析采集的截割电动机电流、截割臂振动加速度、回转油缸压力数据信息,以感知煤岩特性;采用截割臂摆速模糊PID控制模块对感知后的数据进行模糊化与解模糊化处理,输出相应控制参数信号;电液比例阀根据接收到的信号控制液压油的流量和压力,通过阀控液压缸控制截割臂摆速,实现截割臂摆速的自适应控制。现场实验结果表明:当掘进机截割较软介质与煤时,截割臂以高摆速工作;当掘进机截割复杂岩层时,摆速随截割信号的增大而降低,截割信号在0~1之间变动;当掘进机截割较硬岩层时,截割载荷信号接近1,截割臂的摆速降低至0。 展开更多
关键词 悬臂式掘进机 智能截割 截割臂摆速 截割路径 模糊PID控制 煤岩硬度动态感知 卷积神经网络
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基于DFNN的智能配电异构无线网络准入控制算法 被引量:2
6
作者 冯勇军 李明霞 +1 位作者 罗艺婷 唐良瑞 《现代电力》 北大核心 2014年第6期86-91,共6页
为提高智能配电通信业务的服务质量,根据智能配电网对通信技术的要求,提出一种基于动态模糊神经网络(DFNN)的智能配电异构无线网络准入控制算法。在智能配电网络的异构准入控制模型中构建神经网络系统,以网络的接入阻塞率差作为系统参... 为提高智能配电通信业务的服务质量,根据智能配电网对通信技术的要求,提出一种基于动态模糊神经网络(DFNN)的智能配电异构无线网络准入控制算法。在智能配电网络的异构准入控制模型中构建神经网络系统,以网络的接入阻塞率差作为系统参数强化学习的目标,对网络的负载均衡具有较好的动态适应性。神经网络系统在输入层较多时容易产生太多规则而影响决策结果,而DFNN通过计算当前系统规则的完备性,动态添加规则,并通过计算所有规则的重要性,动态删除规则,使得系统的规则有效而不冗余。仿真结果表明,该方法较多接入选择算法(MLB)明显降低了网络的接入阻塞率,相对于模糊神经网络算法(FNN)而言简化了系统结构,突出了规则的重要性,具有较低的接入阻塞率和更好的均衡效果。 展开更多
关键词 智能配电网 异构无线网络 准入控制 动态模糊神经网络 阻塞率
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模糊综合评价-BP神经网络在电气火灾风险评估中的应用 被引量:3
7
作者 徐晓楠 宁鑫 +2 位作者 朱远鹏 高鹏 张怡 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期1-10,共10页
我国电气火灾发生频繁且损失严重,对电气火灾风险状态进行评估可以有效辅助电气火灾防控决策,预防电气火灾。针对低压线路电气火灾特点,建立了一种基于模糊综合评价-BP神经网络的电气火灾风险评估模型。首先,从电气因素、环境因素、空... 我国电气火灾发生频繁且损失严重,对电气火灾风险状态进行评估可以有效辅助电气火灾防控决策,预防电气火灾。针对低压线路电气火灾特点,建立了一种基于模糊综合评价-BP神经网络的电气火灾风险评估模型。首先,从电气因素、环境因素、空间因素及人为因素4个方面选取10个定量指标、9个定性指标构建电气火灾风险评估指标体系;然后,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)和熵权法计算指标静态权重并进行动态加权;其次,参照低压线路运行工况选取符合实际工况的指标参数进行模糊综合评价,获得训练数据集;最后,构建BP神经网络模型对数据集进行训练,形成风险评估模型。经训练结果分析和试验验证,采用该方法建立的评估模型可行且预测结果合理、可靠,可为电气线路的实时火灾风险评估提供参考。 展开更多
关键词 安全工程 电气火灾 风险评估 动态加权 模糊综合评价 BP神经网络
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基于DFNN的动态矩阵网络控制系统的应用研究
8
作者 邓睿 陈如清 俞金寿 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第7期2599-2601,共3页
针对网络控制系统中的随机时延,提出一种基于动态模糊神经网络的动态矩阵网络控制系统。利用动态模糊神经网络的特点,提高系统动态响应性能。在以太网的网络环境下,通过实验仿真结果表明,该方法响应快,提高了系统的跟踪精度,具有更理想... 针对网络控制系统中的随机时延,提出一种基于动态模糊神经网络的动态矩阵网络控制系统。利用动态模糊神经网络的特点,提高系统动态响应性能。在以太网的网络环境下,通过实验仿真结果表明,该方法响应快,提高了系统的跟踪精度,具有更理想的控制效果。 展开更多
关键词 网络控制系统 动态矩阵网络控制系统 网络时延 动态模糊神经网络
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DFNN及其在非线性动态系统中的应用
9
作者 徐春梅 尔联洁 《控制工程》 CSCD 2004年第S1期165-168,共4页
为了更好地辨识和控制非线性动态系统,在FNN基础上对其进行优化和改进,形成了动态模糊神经网络(DFNN)。给出了基于BP梯度算法的参数迭代学习算法,并应用于某非线性动态系统仿真试验中。仿真试验表明,该网络比单纯的FNN具有更强的辨识和... 为了更好地辨识和控制非线性动态系统,在FNN基础上对其进行优化和改进,形成了动态模糊神经网络(DFNN)。给出了基于BP梯度算法的参数迭代学习算法,并应用于某非线性动态系统仿真试验中。仿真试验表明,该网络比单纯的FNN具有更强的辨识和控制能力,应用于非线性动态系统的控制中可以有效解决系统的非线性和不确定性,提高系统的跟踪性能,并且控制系统具有很强的鲁棒性。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 非线性动态系统 跟踪 鲁棒性
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核反应堆冷却剂系统故障诊断动态模糊径向基神经网络模型
10
作者 朱佳浩 戴滔 +1 位作者 隋阳 李枭瀚 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4567-4573,共7页
针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neura... 针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neural network, DFRBFNN)模型。首先,根据RCS的故障类型和样本数据,确定DFRBFNN模型的初始结构;然后,应用径向基神经网络方法,构建了RCS故障诊断DFRBFNN初始模型,应用随机初始化方法,对DFRBFNN初始模型的去模糊层到输出层的连接权重进行初始化处理;最后,应用误差下降率法,修正DFRBFNN初始模型的结构和参数,构建了RCS故障诊断DFRBFNN模型。应用所建立的模型对冷却剂丧失、失流和蒸汽发生器管道破裂事故进行诊断,并与传统的故障诊断模型进行对比,验证了本文所建立模型的有效性。研究表明,所构建的核电厂RCS故障诊断DFRBFNN模型能够在不确定环境下准确地诊断RCS的故障。 展开更多
关键词 核电厂 核反应堆冷却剂系统 故障诊断 动态模糊径向基神经网络模型
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基于DFNN的语义驱动色彩智能设计研究 被引量:4
11
作者 周晔 余隋怀 初建杰 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第3期145-149,共5页
色彩是表达设计情感的重要手段,进行了色彩语义的量化处理,通过抽取模糊规则获得主要影响因素,根据色彩方案多维小样本的特点,提出了基于广义径向基函数(RBF)的动态模糊神经网络(DFNN)方法,智能模拟色彩方案的设计、选择过程。根据训练... 色彩是表达设计情感的重要手段,进行了色彩语义的量化处理,通过抽取模糊规则获得主要影响因素,根据色彩方案多维小样本的特点,提出了基于广义径向基函数(RBF)的动态模糊神经网络(DFNN)方法,智能模拟色彩方案的设计、选择过程。根据训练数据开发了色彩智能设计原型系统,结合汽车色彩智能设计进行了可行性验证,能够在较高层次上辅助设计师进行色彩设计。 展开更多
关键词 径向基函数 动态模糊神经网络 语义 色彩设计
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风速波动时基于UKF-DFNN的变桨距控制 被引量:3
12
作者 王江江 王维庆 +1 位作者 王海云 萨妮耶·麦合木提 《安徽大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第2期55-62,共8页
针对风速大于额定风速时风速波动引起风电机组的功率波动及变桨距系统频繁启停的问题,提出基于无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,简称UKF)与动态模糊神经网络(dynamic fuzzy neural network,简称DFNN)相结合的变桨距控制策略.为... 针对风速大于额定风速时风速波动引起风电机组的功率波动及变桨距系统频繁启停的问题,提出基于无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,简称UKF)与动态模糊神经网络(dynamic fuzzy neural network,简称DFNN)相结合的变桨距控制策略.为了消除传统变桨距控制中风速作为输入信号时产生的时延,将风电机组转速及输出功率作为反馈输入量.利用UKF对反馈输入量进行实时滤波处理,且将滤波后的数据用DFNN动态调整其权重,得到精确的桨距角指令值.采用Matlab/Simulink构建仿真模型,将UKF-DFNN控制与模糊PID、径向基函数(radial basis function,简称RBF)神经网络控制进行对比分析.仿真结果表明:所提策略能提高风速波动时系统的鲁棒性、抑制桨距角的波动范围、输出稳定的功率. 展开更多
关键词 风力发电 变桨距控制 UKF dfnn
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一种新的基于DFNN的时间序列预测
13
作者 王容 邓辉文 《科学技术与工程》 2010年第32期8055-8060,共6页
对时间序列预测,利用自回归移动平均模型(ARIMA)给出了一种新的基于动态模糊神经网络(DFNN)的模型。该模型中主要是考虑了输出误差这个重要因素。将ARIMA模型产生的非线性特征用DFNN模型模拟,能够产生比DFNN和ARIMA单个模型更加精确的... 对时间序列预测,利用自回归移动平均模型(ARIMA)给出了一种新的基于动态模糊神经网络(DFNN)的模型。该模型中主要是考虑了输出误差这个重要因素。将ARIMA模型产生的非线性特征用DFNN模型模拟,能够产生比DFNN和ARIMA单个模型更加精确的模型。因此,它可以作为一个适当的替代模型来预测任务,特别是当需要更高的预测精度的时候。最后用Mackey-Glass时间序列验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 累积式自回归移动平均 Mackey-Glass时间序列预测
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基于动态惯性权重的电子节气门改进PSO-BP优化控制 被引量:1
14
作者 孙建民 杨世虎 +1 位作者 赵磊 姚德臣 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第2期45-52,共8页
针对汽车电子节气门系统存在的动态迟滞非线性问题,提出一种模糊神经网络PID控制器的设计方法。该控制器将动态调整惯性权重的粒子群优化算法和BP算法结合来优化模糊神经网络参数,修正模糊神经网络在寻优过程中收敛缓慢、易陷入局部最... 针对汽车电子节气门系统存在的动态迟滞非线性问题,提出一种模糊神经网络PID控制器的设计方法。该控制器将动态调整惯性权重的粒子群优化算法和BP算法结合来优化模糊神经网络参数,修正模糊神经网络在寻优过程中收敛缓慢、易陷入局部最小值的不足。利用模糊神经网络的自学习能力,对PID控制器参数进行整定。仿真结果表明,经过优化后的模糊神经网络PID控制器相比于模糊PID控制器在响应时间、超调量和振荡次数等方面都有显着提升。在模拟气流扰动工况施加扰动信号后,该控制器表现出良好的抗干扰性能。在电子节气门响应试验中,节气门响应曲线存在轻微超调,但稳态误差较小,表明该控制方法下电子节气门具有良好的动态响应特性。 展开更多
关键词 动态惯性权重 电子节气门 迟滞非线性 改进粒子群优化算法 模糊神经网络
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无人机轨迹跟踪中的气压和超声波传感器数据融合控制 被引量:1
15
作者 宋亚磊 李立 《传感技术学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期2100-2106,共7页
无人机在轨迹跟踪过程中,气压和超声波传感器受加油机尾涡等因素干扰,无法准确地控制无人机飞行高度、速度和航向。为此,在气压和超声波传感器数据融合条件下实现无人机轨迹跟踪控制方法。构建无人机动力学方程,针对其动力学特点,设计... 无人机在轨迹跟踪过程中,气压和超声波传感器受加油机尾涡等因素干扰,无法准确地控制无人机飞行高度、速度和航向。为此,在气压和超声波传感器数据融合条件下实现无人机轨迹跟踪控制方法。构建无人机动力学方程,针对其动力学特点,设计无人机指令,对气压传感器和超声波传感器中的数据进行融合,结合融合结果,设计无人机指令获取无人机的角速率快回路和姿态角慢回路,并输入到模糊神经网络中,实现无人机轨迹的跟踪控制。实验结果表明,所提方法可将无人机的飞行高度控制在6 km附近,且留有一定的距离,在50 s内即可将速度控制在200 m/s,与加油机飞行速度保持一致,在100 s内调整到正确航向,具有较高的控制精度。 展开更多
关键词 无人机 轨迹跟踪控制 多传感器融合 模糊神经网络 空中加油 动力学方程
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一种用于非线性动态辨识的新型神经网络
16
作者 张剑 林瑞昌 毕天昊 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第8期1383-1391,共9页
为提高非线性动态系统辨识(NDSI)的效果,在结合自建型模糊神经网络(SCFNN)和多层神经元神经网络(MLPNN)的基础上,提出一种自建递归型模糊神经网络(SCRFNN)。SCRFNN相较于前者,多了一个递归通道与抑制模糊规则产生机制;相较于后者,增加... 为提高非线性动态系统辨识(NDSI)的效果,在结合自建型模糊神经网络(SCFNN)和多层神经元神经网络(MLPNN)的基础上,提出一种自建递归型模糊神经网络(SCRFNN)。SCRFNN相较于前者,多了一个递归通道与抑制模糊规则产生机制;相较于后者,增加了模糊推论与一个递归通道。为验证SCRFNN在系统辨识中的有效性,设计一个新的NDSI在线学习模型与代码设计流程图,并以此作为在线学习架构,将以上3个神经网络模型对4个串-并型非线性动态系统进行辨识分析。经过仿真表明,新提出的SCRFNN通过存储内部状态,具备了映射动态特征的功能,从而使系统具有适应时变特性的能力,更适合于非线性动态系统的辩识。且在模糊规则数、学习收敛速度、学习与预测误差均方根值、预测精准度方面也取得了良好的效果。 展开更多
关键词 自建递归型模糊神经网络 自建型模糊神经网络 多层神经元神经网络 非线性动态系统辨识
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基于动态模糊神经网络的产品成本估算 被引量:8
17
作者 赵亮 胡旭晓 +2 位作者 潘双夏 常艳 冯培恩 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期304-308,共5页
针对在产品方案设计阶段成本估算信息少且颗粒度大的问题,结合神经网络和模糊工程技术提出了动态模糊神经网络(DFNN),采用模糊推理的信息处理方法,在学习过程中隐层层数及维数根据规则不断变化,神经网络结构呈现动态.研究了动态模糊神... 针对在产品方案设计阶段成本估算信息少且颗粒度大的问题,结合神经网络和模糊工程技术提出了动态模糊神经网络(DFNN),采用模糊推理的信息处理方法,在学习过程中隐层层数及维数根据规则不断变化,神经网络结构呈现动态.研究了动态模糊神经网络的学习过程、网络动态算法及模糊知识处理方法,建立了成本估算模型,并开发了基于动态模糊神经网络的成本估算软件,实现了利用产品方案设计信息自动进行成本估算.以挖掘机和液压油缸为例进行验证,结果表明该方法具有较强的信息处理能力,并提高了成本估算模型的柔性. 展开更多
关键词 产品设计 动态模糊神经网络 成本估算
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冲击波测试系统中传感器动态补偿装置 被引量:14
18
作者 刘一江 孟立凡 +2 位作者 张志杰 王维琴 张海龙 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第11期1516-1521,共6页
在测量爆炸冲击波陡峭信号时,为了得出准确的超压峰值,必须解决由于传感器的带宽不够引起的测试数据剧烈震荡的问题。为此使用了模糊神经网络算法对传感器进行逆建模进而消除传感器动态误差,此方法能够准确快速地得出动态补偿装置的权... 在测量爆炸冲击波陡峭信号时,为了得出准确的超压峰值,必须解决由于传感器的带宽不够引起的测试数据剧烈震荡的问题。为此使用了模糊神经网络算法对传感器进行逆建模进而消除传感器动态误差,此方法能够准确快速地得出动态补偿装置的权值和系数。对压电传感器进行了建模并详细分析了补偿前后传感器的时域和频域动态特性。设计了以ARM为核心的动态补偿装置。实验证明将动态补偿装置应用于工程后能够减小传感器的动态误差并准确获得超压峰值。 展开更多
关键词 动态误差 动态补偿 模糊神经网络 ARM 冲击波
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磁流变阻尼器参数化动力学模型研究进展 被引量:33
19
作者 李宏男 杨浩 李秀领 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期616-624,共9页
磁流变阻尼器(magnetorheologicaldamper,简称MR阻尼器)是一种智能型驱动装置,在土木工程中具有很好的应用前景.详细综述了磁流变阻尼器参数化动力学模型的研究现状,分析了各种模型的优缺点;并对如何设计充分发挥磁流变阻尼器在不同电... 磁流变阻尼器(magnetorheologicaldamper,简称MR阻尼器)是一种智能型驱动装置,在土木工程中具有很好的应用前景.详细综述了磁流变阻尼器参数化动力学模型的研究现状,分析了各种模型的优缺点;并对如何设计充分发挥磁流变阻尼器在不同电压下耗能能力的控制策略进行了探讨,指出神经网络和模糊逻辑技术的应用是解决这一问题的有效途径. 展开更多
关键词 磁流变阻尼器 参数化动力学模型 神经网络 模糊逻辑 振动控制
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基于PCA和动态监测模型的刀具寿命在线检测技术 被引量:13
20
作者 高宏力 许明恒 +2 位作者 李登万 司徒渝 黄海凤 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期2416-2421,共6页
为了实现机械加工过程中刀具寿命在线准确识别,采用时域、频域和小波变换等信号分析方法,提取切削力信号和振动信号中与刀具寿命变化敏感的多个特征,系统输入特征向量通过主向量分析(PCA)方法根据累积贡献率进行优化选择;监测系统根据... 为了实现机械加工过程中刀具寿命在线准确识别,采用时域、频域和小波变换等信号分析方法,提取切削力信号和振动信号中与刀具寿命变化敏感的多个特征,系统输入特征向量通过主向量分析(PCA)方法根据累积贡献率进行优化选择;监测系统根据加工条件自动选择对应的,由两个寿命计算模型构成的动态监测模型,两个模型根据输出精度交替实现刀具寿命计算、在线学习和模型参数更新,最终实现了刀具寿命的在线预测。长期运行结果证明,建立的刀具寿命监测系统能够准确预测刀具的寿命状态,具有良好的自学习能力,在线计算速度高,具有较强的工业推广价值。 展开更多
关键词 刀具寿命 动态模型 模糊神经网络 B样条 PCA
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