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基于FNN优化的AUV姿态控制研究
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作者 张海龙 齐向东 +1 位作者 普勇博 张涛 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第5期132-137,共6页
为了满足自主水下潜航器(AUV)快速达到稳定姿态的需求,在传统增量式PID的基础上引入神经网络理论和模糊控制逻辑,提出一种模糊神经网络(FNN)PID姿态控制器。首先建立双坐标系系统,并通过受力分析得到AUV动力学模型,其次融合模糊逻辑和... 为了满足自主水下潜航器(AUV)快速达到稳定姿态的需求,在传统增量式PID的基础上引入神经网络理论和模糊控制逻辑,提出一种模糊神经网络(FNN)PID姿态控制器。首先建立双坐标系系统,并通过受力分析得到AUV动力学模型,其次融合模糊逻辑和人工神经网络的计算模型,设计AUV姿态控制器并搭建Matlab仿真模型,有效解决模糊PID控制过度依赖经验,难以应对水下复杂工况的问题。仿真结果表明,相比于传统的模糊PID控制和BP神经网络,模糊神经网络PID姿态控制器具有更快的响应速度,达到稳定姿态所需时间减少一倍以上,有效改善了AUV姿态控制性能。 展开更多
关键词 自主水下潜航器 模糊PID BP神经网络 控制优化
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基于区间Ⅱ型FNN的MSWI过程炉膛温度控制 被引量:2
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作者 汤健 田昊 +1 位作者 夏恒 乔俊飞 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第2期157-172,共16页
针对城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程的炉膛温度难以实现有效控制的问题,提出基于区间Ⅱ型模糊神经网络(interval type-Ⅱfuzzy neural network,IT2FNN)的炉膛温度控制方法。首先,进行炉膛温度控制特性分析... 针对城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程的炉膛温度难以实现有效控制的问题,提出基于区间Ⅱ型模糊神经网络(interval type-Ⅱfuzzy neural network,IT2FNN)的炉膛温度控制方法。首先,进行炉膛温度控制特性分析以确定对其产生影响的关键操作变量;然后,根据上述操作变量基于线性回归决策树(linear regression decision tree,LRDT)建立多入单出(multiple-input single-output,MISO)炉膛温度模型;最后,构建具有自适应参数学习的IT2FNN控制器,并证明其稳定性。在MSWI过程数据集上构建模型并进行控制,实验结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 城市固废焚烧(municipal solid waste incineration MSWI) 炉膛温度控制 线性回归决策树(linear regression decision tree LRDT) 区间Ⅱ型模糊神经网络(interval type-Ⅱfuzzy neural network IT2fnn) 梯度下降法 李雅普诺夫稳定性分析
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基于FS-SIA的毁伤预测神经网络超参数优化方法
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作者 佘维 吕钟毓 +3 位作者 邢召伟 王世豪 徐旺旺 田钊 《郑州大学学报(理学版)》 CAS 北大核心 2025年第2期1-7,共7页
针对毁伤预测中神经网络超参数设置及调试过程较为复杂的问题,提出一种基于特征选择结合群体智能(feature selection and swarm intelligence algorithm,FS-SIA)的超参数优化方法,用于在毁伤预测中对神经网络进行超参数的搜索和优化。首... 针对毁伤预测中神经网络超参数设置及调试过程较为复杂的问题,提出一种基于特征选择结合群体智能(feature selection and swarm intelligence algorithm,FS-SIA)的超参数优化方法,用于在毁伤预测中对神经网络进行超参数的搜索和优化。首先,通过多种特征排序方法确定毁伤特征的重要性,选取公共的特征偏序子集用于模型训练。其次,针对具体的神经网络模型,分别采用多种群体智能算法进行超参数的搜索和优化。最后,得出特征集性能最优的超参数训练模型。实验结果表明,相较于未经特征排序而单纯采用群体智能算法的其他超参数优化模型,所提方法在毁伤预测中具有更快的收敛速度和更高的准确率。 展开更多
关键词 神经网络 超参数优化 特征选择 群体智能 毁伤预测
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基于模糊神经网络-粒子群优化算法的电机直驱操动机构速度环控制参数优化方法
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作者 黎卫国 马丽娟 +4 位作者 张长虹 杨旭 李明洋 肖曦 王潇 《电气工程学报》 北大核心 2025年第3期20-27,共8页
电机直驱操动机构作为一种融合电力电子器件与永磁同步电机的新型操动机构,具备传动结构简单、控制柔性高、数字化能力强等优势。针对在实际运行工况中,电机直驱操动机构负载的变化导致速度环性能下降的问题,提出一种基于模糊神经网络(F... 电机直驱操动机构作为一种融合电力电子器件与永磁同步电机的新型操动机构,具备传动结构简单、控制柔性高、数字化能力强等优势。针对在实际运行工况中,电机直驱操动机构负载的变化导致速度环性能下降的问题,提出一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)-粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的电机直驱操动机构速度环控制参数优化方法,标准PSO算法用于优化电机直驱操动机构中永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)控制系统的速度环PI(Proportional integral,PI)参数,而FNN算法用于优化PSO算法中的惯性权重。首先,建立PMSM数学模型,并分析速度环PI控制器参数设计方法;其次,基于标准PSO算法对电机直驱操动机构中PMSM控制系统速度环PI控制器参数优化进行分析;随后,结合FNN算法对标准PSO算法中的惯性权重进行优化;最终,通过试验验证了所提方法的有效性。试验结果表明,该方法能够提高电机直驱操动机构控制系统速度环性能,为电机直驱操动机构在面对系统惯量变化时的控制性能提升提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 高压断路器 操动机构 模糊神经网络 粒子群算法
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基于模糊神经网络(FNN)的赤潮预警预测研究 被引量:17
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作者 王洪礼 葛根 李悦雷 《海洋通报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第4期36-41,共6页
为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP算法的一个四层模糊神经网络模型。将模糊神经网络(FNN)技术引入赤潮预测研究,并与普通BP网络、RBF网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好... 为研究各种理化因子与赤潮藻类浓度间的非线性对应规律和有效预测赤潮藻类浓度,构建了基于BP算法的一个四层模糊神经网络模型。将模糊神经网络(FNN)技术引入赤潮预测研究,并与普通BP网络、RBF网络的结果作比较,结果表明,该模型能够较好地反演出各种理化因子与夜光藻密度的非线性对应变化规律,有更好的预测功能。 展开更多
关键词 赤潮预测 模糊神经网络(fnn) BP算法
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EFNN——一种增强型模糊神经网络 被引量:3
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作者 陈保国 朱奕 +1 位作者 张华 张家余 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期89-92,共4页
提出了一种较为广义的增强型模糊神经网络 ,以达到更高的非线性系统逼近能力 .该网络模糊规则的结论以函数形式给出 ,从而决定了网络的结构由两个子网络组成 ,即特征网络和功能网络 .网络采用梯度算法来修正网络的参数 .仿真表明 :该网... 提出了一种较为广义的增强型模糊神经网络 ,以达到更高的非线性系统逼近能力 .该网络模糊规则的结论以函数形式给出 ,从而决定了网络的结构由两个子网络组成 ,即特征网络和功能网络 .网络采用梯度算法来修正网络的参数 .仿真表明 :该网络具有较强的非线性逼近能力和较快的学习速度 . 展开更多
关键词 特征网络 功能网络 增强型模型神经网络 梯度算法
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基于粗糙集高速公路混沌T-S FNN控制仿真 被引量:4
7
作者 庞明宝 贺国光 +1 位作者 赵新萍 东方 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期370-376,共7页
研究基于粗糙集理论的高速公路混沌系统模糊神经网络入口匝道控制方法。针对高速公路车流量不确定性特点,提出了通过数据挖掘技术建立交通流入口匝道智能混沌控制器知识库的思想;设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入,... 研究基于粗糙集理论的高速公路混沌系统模糊神经网络入口匝道控制方法。针对高速公路车流量不确定性特点,提出了通过数据挖掘技术建立交通流入口匝道智能混沌控制器知识库的思想;设计了以密度、上游流量和最大李亚普诺夫指数作为输入,红灯时间作为输出的T-S模糊神经网络混沌控制器;采用粗糙集理论建立混沌控制器知识库,确定模糊神经网络控制器结构并提取模糊规则;采用模糊神经网络方法对控制器参数进行优化。仿真结果表明:采用该方法设计的智能混沌控制器,可实现保持高速公路有序运动、避免交通堵塞、提高交通通行能力的目的,是提高高速公路管理控制水平的有效方法。 展开更多
关键词 高速公路 混沌控制 T-S模糊神经网络 粗糙集 模糊C-均值聚类 仿真
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高斯激活函数特征值分解修剪技术的D-FNN算法研究 被引量:3
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作者 何正风 张德丰 孙亚民 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期34-39,共6页
提出了一种D-FNN的新算法。其算法的最主要特点是:D-FNN选择高斯函数作为网络的激活函数和模糊系统的隶属函数,该算法不仅具有强大的全局映射泛化能力,而且在细化局部方面也有效;使用特征值分解修剪技术使得网络结构不会持续增长,可获... 提出了一种D-FNN的新算法。其算法的最主要特点是:D-FNN选择高斯函数作为网络的激活函数和模糊系统的隶属函数,该算法不仅具有强大的全局映射泛化能力,而且在细化局部方面也有效;使用特征值分解修剪技术使得网络结构不会持续增长,可获得更为紧凑的D-FNN结构,避免了过拟合现象。最后通过对Her-mite多项式逼近能力来验证所提方案的有效性。仿真结果表明使用特征值分解修剪技术和高斯激活函数的D-FNN具有良好的性能。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 模糊规则 修剪技术 特征值分解
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基于QPSO-FNN的混沌时间序列预测 被引量:3
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作者 潘玉民 邓永红 张全柱 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第8期91-94,98,共5页
提出一种太阳黑子月均数混沌时序的模糊神经网络预测方法。该方法根据时间序列的延迟因子和饱和嵌入维数重构相空间,利用Lyapunov指数法判别时序系统的混沌特性,采用混合pi-sigma模糊神经推理方法拟合混沌吸引子特性。其中混合pi-sig-m... 提出一种太阳黑子月均数混沌时序的模糊神经网络预测方法。该方法根据时间序列的延迟因子和饱和嵌入维数重构相空间,利用Lyapunov指数法判别时序系统的混沌特性,采用混合pi-sigma模糊神经推理方法拟合混沌吸引子特性。其中混合pi-sig-ma模糊神经网络以高斯基函数作为模糊子集的隶属度函数,在线动态调整隶属度函数和结论参数,并采用量子粒子群算法(QPSO)优化网络初始参数,提高预测准确度。该模型具有物理意义清晰、预测精度高以及预测结果确定等优点,仿真实验结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 混沌时间序列 太阳黑子 混合pi-sigma 模糊神经网络 QPSO-fnn 预测
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基于GD-FNN的金融股指预测模型 被引量:5
10
作者 孙彬 李铁克 张文学 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第9期3272-3275,3278,共5页
针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性,构建一种基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型对金融股指进行预测。以上证指数为例,在价格和成交量的基础上,将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入模型预... 针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性,构建一种基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型对金融股指进行预测。以上证指数为例,在价格和成交量的基础上,将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入模型预测指标体系。通过滑动时间窗对数据集进行处理,提高了模型预测准确性并降低了运算时间。与其他神经网络模型预测效果进行比较,结果表明提出的模型具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 广义动态模糊神经网络 金融股指预测 预测指标体系 动态模糊规则抽取 滑动时间窗 金融非线性系统辨识
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基于FNN解耦纸张定量水分控制策略的研究与应用 被引量:4
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作者 胡亚南 马文明 王孟效 《中国造纸》 CAS 北大核心 2017年第7期48-53,共6页
针对纸张抄造过程中纸张定量与水分之间存在强耦合的问题,提出一种模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的解耦控制器,首先利用模糊控制对控制系统进行耦合补偿,然后利用神经网络的自学习、自调整能力不断在控制过程中优化模糊控制... 针对纸张抄造过程中纸张定量与水分之间存在强耦合的问题,提出一种模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的解耦控制器,首先利用模糊控制对控制系统进行耦合补偿,然后利用神经网络的自学习、自调整能力不断在控制过程中优化模糊控制规则及解耦补偿参数,成功地将纸张抄造过程的多变量系统转变为单变量系统,实现纸张定量、水分之间的解耦。仿真结果表明,采用FNN解耦控制器具有较好的动态响应和较强的鲁棒性。将该策略应用于国内某造纸厂的纸板机控制系统,纸张定量控制精度为±3.9 g/m^2左右,水分控制精度为±1.0%左右,满足该纸机定量水分高精度控制要求。 展开更多
关键词 定量 水分 模糊控制 神经网络 fnn
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基于规则产生准则与修剪策略的D-FNN算法研究 被引量:2
12
作者 左军 周灵 李晓东 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期43-48,共6页
提出了一种D-FNN结构及其学习算法,该D-FNN的结构基于径向基神经网络。模糊规则的产生由输出误差或可容纳边界的有效半径决定。修剪技术的应用,使得网络结构能够保持紧凑,学习速度快,确保系统的泛化能力。对所提算法作了详细探讨,并与... 提出了一种D-FNN结构及其学习算法,该D-FNN的结构基于径向基神经网络。模糊规则的产生由输出误差或可容纳边界的有效半径决定。修剪技术的应用,使得网络结构能够保持紧凑,学习速度快,确保系统的泛化能力。对所提算法作了详细探讨,并与相关算法作比较,从而发现了D-FNN的独特思想。编写了D-FNN的仿真程序,对具体案例进行了仿真。结果表明,D-FNN具有紧凑的结构和优秀的性能。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 径向基函数 模糊规则 修剪策略
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基于FNN的覆冰机器人越障机械臂轨迹跟踪控制 被引量:2
13
作者 郝晓弘 刘晓鹏 +1 位作者 岳和平 张帆 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第8期232-233,237,共3页
覆冰机器人除冰时要跨越各种障碍物。采用卡尔曼滤波学习算法,将自适应模糊神经网络控制器用于覆冰机器人越障时的机械臂轨迹跟踪控制,解决了BP算法实时性差的问题。经过仿真实验论证,该方法对覆冰机器人越障时的机械臂轨迹跟踪控制具... 覆冰机器人除冰时要跨越各种障碍物。采用卡尔曼滤波学习算法,将自适应模糊神经网络控制器用于覆冰机器人越障时的机械臂轨迹跟踪控制,解决了BP算法实时性差的问题。经过仿真实验论证,该方法对覆冰机器人越障时的机械臂轨迹跟踪控制具有很好的效果,表明控制策略和理论分析的可行性。 展开更多
关键词 输电线路 覆冰机器人 模糊神经网络 自适应性
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基于FTA和FNN的液压系统故障诊断方法研究 被引量:3
14
作者 游张平 叶晓平 +1 位作者 朱银法 胡笑奇 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2013年第12期1855-1858,共4页
针对液压系统故障的复杂性和不确定性等特点,传统的故障推理方法难以满足液压系统故障诊断的要求,提出了基于故障树分析和专家经验知识的模糊神经网络故障诊断方法。以起重设备液压系统为研究对象,建立故障树模型,基于故障树信息和专家... 针对液压系统故障的复杂性和不确定性等特点,传统的故障推理方法难以满足液压系统故障诊断的要求,提出了基于故障树分析和专家经验知识的模糊神经网络故障诊断方法。以起重设备液压系统为研究对象,建立故障树模型,基于故障树信息和专家经验知识,建立模糊神经网络诊断模型及并提取训练数据,在此基础上,运用统计参数法确定模糊预处理所需的模糊隶属函数。将训练好的网络模型应用于实例诊断,实验结果验证了该方法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 液压系统 故障诊断 故障树分析 神经网络
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基于D-FNN的开关磁阻无位置传感器的研究 被引量:2
15
作者 吴江潦 易灵芝 +1 位作者 邓文浪 刘香 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2011年第1期66-69,89,共5页
提出了一种基于扩展径向基函数(RBF)神经网络的动态模糊神经网络(D-FNN)的开关磁阻电机无位置传感器控制的新方法。动态模糊神经网络系统以在线采样的相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流和磁链、转子位置角... 提出了一种基于扩展径向基函数(RBF)神经网络的动态模糊神经网络(D-FNN)的开关磁阻电机无位置传感器控制的新方法。动态模糊神经网络系统以在线采样的相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流和磁链、转子位置角度的非线性映射关系;训练完成后,用D-FNN输出结果取代位置传感器角度信号,实现电机无位置传感器运行。仿真和实验结果表明:由D-FNN获得的角度信号和由位置传感器获得的角度信号相比误差小,电机能够准确换相,且输出转矩波动小,转速曲线平滑,电机在无位置传感器下运行良好。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 动态模糊神经网络 无位置传感器 转子位置检测
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FNN上的反向传播学习算法 被引量:2
16
作者 毛国君 宋广军 杨名生 《计算机应用与软件》 CSCD 1998年第4期34-38,共5页
近几年来,模糊神经网络(FNN)的研究引起了广泛的注意。本文对FNN上的反向传播学习方法加以讨论。使用输入均值和输出权重参量来进行模糊化和反模糊化处理,学习的目的是调整这两个参量到合适的值。
关键词 模糊神经网络 反向传播学习 算法
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基于改进FNN的危险化学品运输事故智能预测 被引量:2
17
作者 匡蕾 王斌 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第9期97-102,共6页
为提高危险化学品运输事故预测水平,提出一种改进的模糊神经网络(FNN)模型。实现对危险化学品运输事故起数的智能预测。首先分析危险化学品运输的危险源因素集,确定危险源因素集包含实值型和经验型2类数据。然后设计一种数据融合模型,... 为提高危险化学品运输事故预测水平,提出一种改进的模糊神经网络(FNN)模型。实现对危险化学品运输事故起数的智能预测。首先分析危险化学品运输的危险源因素集,确定危险源因素集包含实值型和经验型2类数据。然后设计一种数据融合模型,该模型通过模糊综合评价来精简FNN结构,在此基础上给出改进的危险化学品运输事故的智能预测算法。最后给出改进的危险化学品运输事故的智能预测算法,并以我国2005—2010年期间每个月发生的危险化学品运输事故起数为数据基础进行计算。结果表明,改进模型的预测精度和各种误差均明显好于普通预测模型,预测结果能够反映危险化学品运输事故的实际情况。 展开更多
关键词 危险化学品 运输事故 智能预测 数据融合 模糊神经网络(fnn)
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PSO优化FNN-PID在中央空调系统中的应用 被引量:7
18
作者 刘宗瑶 邓勇 +1 位作者 容慧 周笔锋 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第8期1474-1480,共7页
针对中央空调系统具有非线性、时变、滞后等特性,提出一种基于PSO优化FNNPID(模糊神经网络PID)控制方法。该方法利用模糊控制、神经网络技术解决不确定性、非线性问题的优点,采用PID控制和模糊神经网络相结合的控制策略。同时针对模糊... 针对中央空调系统具有非线性、时变、滞后等特性,提出一种基于PSO优化FNNPID(模糊神经网络PID)控制方法。该方法利用模糊控制、神经网络技术解决不确定性、非线性问题的优点,采用PID控制和模糊神经网络相结合的控制策略。同时针对模糊神经网络存在难以选取合理的学习参数的问题,提出一种混合协同优化的改进粒子群算法,通过改进算法对学习参数进行优化策略。试验结果表明,采用改进粒子群算法优化的模糊神经网络PID对空调系统控制具有更优的自适应能力,可提高空调系统的稳定性和可靠性。 展开更多
关键词 PSO 模糊控制 神经网络 PID 控制策略 空调系统
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基于FNN的电动汽车自适应横向稳定性控制 被引量:8
19
作者 袁小芳 陈秋伊 +1 位作者 黄国明 史可 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期98-104,共7页
针对分布式驱动电动汽车(Distributed drive electric vehicles,DDEV)在急转弯时出现的不足转向和侧向失稳等不确定性稳定问题,提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的自适应横向稳定性控制系统.该系统包括上级直接横... 针对分布式驱动电动汽车(Distributed drive electric vehicles,DDEV)在急转弯时出现的不足转向和侧向失稳等不确定性稳定问题,提出了一种基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的自适应横向稳定性控制系统.该系统包括上级直接横摆力矩控制器和下级转矩分配控制器.其中,上级直接横摆力矩控制器根据不确定因素产生的质心侧偏角误差得到期望的直接横摆力矩;下级转矩分配控制器将上级控制器输出的直接横摆力矩按轮胎载荷分配至每个轮毂电机,实现高效调整汽车姿态,提高汽车的转向能力和侧向稳定性.仿真实验表明,所提出的控制系统显著提升了DDEV的侧向稳定性,表现出较传统模糊控制更好的控制效果. 展开更多
关键词 DDEV 横向稳定性 不确定性 横摆力矩 模糊神经网络
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改进的粒子群算法优化TSFNN的交通流预测 被引量:5
20
作者 侯越 赵贺 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第4期236-239,共4页
为提高T-S模糊神经网络在交通流量预测的准确性,提出了一种改进的粒子群算法优化T-S模糊神经网络预测交通流量的算法。该算法利用改进粒子群算法通过群体极值进行t分布变异,使算法跳出局部收敛,使用改进的粒子群算法优化T-S模糊神经网络... 为提高T-S模糊神经网络在交通流量预测的准确性,提出了一种改进的粒子群算法优化T-S模糊神经网络预测交通流量的算法。该算法利用改进粒子群算法通过群体极值进行t分布变异,使算法跳出局部收敛,使用改进的粒子群算法优化T-S模糊神经网络,能够优化网络参数配置,进而提高网络的预测精度。利用优化后的T-S模糊神经网络对实测交通流量进行预测,实验仿真表明优化的T-S模糊神经网络可有效提高交通流量预测精度,减小预测误差。 展开更多
关键词 粒子群算法 T-S模型 模糊神经网络 交通流量预测
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