基于动态递归神经网络的超磁致伸缩驱动器精密位移控制 被引量：11

1

作者 曹淑瑛 郑加驹 +2 位作者 王博文 黄文美 颜威利 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期106-111,共6页

由于内在的滞回非线性,超磁致伸缩驱动器(GMA)会在开环系统中引起定位误差,在闭环系统中造成系统不稳定。为了克服这个问题,将动态递归神经网络(DRNN)前馈和PD反馈控制器相结合,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以期实现GMA的精密位移... 由于内在的滞回非线性,超磁致伸缩驱动器(GMA)会在开环系统中引起定位误差,在闭环系统中造成系统不稳定。为了克服这个问题,将动态递归神经网络(DRNN)前馈和PD反馈控制器相结合,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以期实现GMA的精密位移跟踪控制。DRNN控制器是根据GMA的滞回特性构造的,通过反馈误差学习方案在线学习GMA的逆滞回模型。仿真结果表明该控制策略能适应GMA滞回特性随机械负载、输入信号的变化,在线建立GMA的滞回逆模型,从而消除滞回非线性的影响,实现GMA的精密控制。 展开更多

关键词 超磁致伸缩驱动器 滞回非线性 反馈误差学习 动态递归神经网络 实时补偿控制

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简单动态递归神经网络在非线性系统辨识中的应用 被引量：8

2

作者 杜云 田强 +2 位作者 杜艳 张苏英 王畅 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2009年第2期130-134,179,共6页

提出了用一种结构非常简单的动态递归神经网络(SRNN)辨识非线性系统的方法。该方法研究了在递归层不加权的网络简单拓扑结构,推导出SRNN的预报误差(RPE)学习算法,并对算法进行了补充和改进。仿真实验结果表明,这种网络需要调整的权系值... 提出了用一种结构非常简单的动态递归神经网络(SRNN)辨识非线性系统的方法。该方法研究了在递归层不加权的网络简单拓扑结构,推导出SRNN的预报误差(RPE)学习算法,并对算法进行了补充和改进。仿真实验结果表明,这种网络需要调整的权系值少,且改进后的学习算法简单、辨识速度快、模型精度高,解决了一般动态递归网络因网络拓扑结构复杂造成的训练算法复杂、收敛速度慢的问题,可以实时应用。 展开更多

关键词 动态递归神经网络 系统辨识 非线性系统 RPE算法

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基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识 被引量：12

3

作者 张冬妍 胡昆仑 赵真非 《森林工程》 北大核心 2003年第6期10-12,共3页

木材干燥是一个复杂的非线性系统 ,由于木材结构复杂且具有多样性和变异性 ,因此要建立一个理想的符合木材干燥过程的模型是很困难。本文利用动态递归神经网络的特点 ,提出了基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识方法 ,给出了动态递... 木材干燥是一个复杂的非线性系统 ,由于木材结构复杂且具有多样性和变异性 ,因此要建立一个理想的符合木材干燥过程的模型是很困难。本文利用动态递归神经网络的特点 ,提出了基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识方法 ,给出了动态递归状态 -输出神经网络的结构和学习算法。并通过对辨识得到的模型的仿真结果 。 展开更多

关键词 动态递归神经网络 木材干燥 辨识 仿真 状态-输出模型

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基于动态递归神经网络的HCCI发动机燃烧相位辨识模型 被引量：5

4

作者 谢辉 孙艳辉 夏超英 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期352-357,共6页

为了实现HCCI汽油机闭环反馈控制,提出了一种利用动态递归神经网络从气缸压力信号在线辨识燃烧相位CA50(燃烧50%累积放热量的曲轴转角)的方法。该方法采集上止点附近40°CA范围的气缸压力信号,经过归一化和主元素法降维处理后,得到... 为了实现HCCI汽油机闭环反馈控制,提出了一种利用动态递归神经网络从气缸压力信号在线辨识燃烧相位CA50(燃烧50%累积放热量的曲轴转角)的方法。该方法采集上止点附近40°CA范围的气缸压力信号,经过归一化和主元素法降维处理后,得到一个由9个特征数构成的时间序列。一个Elman动态递归神经网络以该序列为输入,计算出燃烧相位CA50。以基于全可变气门机构的汽油HCCI发动机为对象,选取了台架试验中4个典型的HCCI动态变负荷过程数据,其中一个作为训练样本,另外3个作为测试样本。测试结果表明:该方法对HCCI动态过程的燃烧相位CA50预测误差小于0.25°CA;与BP网络和RBF网络相比,具有更低的误差和更强的泛化能力;与直接热力学计算方法相比,具有突出的抗干扰性和容错能力。 展开更多

关键词 HCCI汽油机 燃烧相位观测 动态递归神经网络

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基于状态延迟动态递归神经网络的机器人动态自适应跟踪辨识(英文) 被引量：4

5

作者 姜春福 余跃庆 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期741-747,共7页

对一种在Elman动态递归网络基础上发展而来的复合输入动态递归网络 (CIDRNN)作了改进 ,提出一种新的动态递归神经网络结构 ,称为状态延迟动态递归神经网络 (StateDelayInputDynamicalRecurrentNeuralNetwork) .具有这种新的拓扑结构和... 对一种在Elman动态递归网络基础上发展而来的复合输入动态递归网络 (CIDRNN)作了改进 ,提出一种新的动态递归神经网络结构 ,称为状态延迟动态递归神经网络 (StateDelayInputDynamicalRecurrentNeuralNetwork) .具有这种新的拓扑结构和学习规则的动态递归网络 ,不仅明确了各权值矩阵的意义 ,而且使权值的训练过程更为简洁 ,意义更为明确 .仿真实验表明 ,这种结构的网络由于增加了网络输入输出的前一步信息 ,提高了收敛速度 ,增强了实时控制的可能性 .然后将该网络用于机器人未知非线性动力学的辨识中 ,使用辨识实际输出与机理模型输出之间的偏差 ,来识别机理模型或简化模型所丢失的信息 ,既利用了机器人现有的建模方法 ,又可以减小网络运算量 ,提高辨识速度 .仿真结果表明了这种改进的有效性 . 展开更多

关键词 机器人 动态自适应跟踪辨识 状态延迟 动态递归神经网络 学习规则 拓扑结构

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基于动态递归神经网络的自适应PID控制 被引量：4

6

作者 吴志敏 李书臣 《控制工程》 CSCD 2004年第3期216-219,共4页

提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2 4 1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差... 提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2 4 1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差及其一阶、二阶微分,因此具有增量型PID控制结构。应用该控制系统对一非线性时变系统进行仿真研究,仿真结果表明该控制方案不仅具有良好的跟踪特性,而且对系统参数变化具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 动态递归神经网络 自适应PID控制 神经网络辨识器 神经网络控制器 非线性系统 动态BP算法

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基于改进动态递归神经网络的发酵过程pH值辩识 被引量：2

7

作者 王章利 谭永红 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第S2期83-86,共4页

酒精发酵的pH值具有非线性、时变性和动态性。利用常规辩识方法对pH值进行辩识,一方面,无法准确描述其动态特性;另一方面,由于常规神经网络的权值学习是梯度下降法,在训练过程易陷入局部极小,并且训练速度慢。针对这些问题,将改进的动... 酒精发酵的pH值具有非线性、时变性和动态性。利用常规辩识方法对pH值进行辩识,一方面,无法准确描述其动态特性;另一方面,由于常规神经网络的权值学习是梯度下降法,在训练过程易陷入局部极小,并且训练速度慢。针对这些问题,将改进的动态递归神经网络应用于pH值的辩识研究。通过实验验证了该算法不但能体现出发酵过程的动态特性,而且通过在动态递归神经网络的权值学习中引入滤波项,能有效地克服常规网络在权值学习过程中的问题。表明该算法对pH值辩识的有效性。 展开更多

关键词 动态递归神经网络 酒精发酵 PH 滤波

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基于动态递归神经网络的自适应控制非线性系统研究 被引量：1

8

作者 郝晓弘 邵辉 杨新华 《甘肃工业大学学报》 北大核心 2001年第3期64-67,共4页

提出一种基于动态递归神经网络的自适应控制器 ,该控制器能通过自学习不断进行适应性控制 ,且结构简单 ,易于实现 .其主要特点是能够提供一个跟踪网络来辩识系统模型 ,进而确定控制器的网络参数 ,实现间接自适应神经网络控制 .经过对大... 提出一种基于动态递归神经网络的自适应控制器 ,该控制器能通过自学习不断进行适应性控制 ,且结构简单 ,易于实现 .其主要特点是能够提供一个跟踪网络来辩识系统模型 ,进而确定控制器的网络参数 ,实现间接自适应神经网络控制 .经过对大量非线性系统的仿真研究 ,证明其具有良好的控制性能 . 展开更多

关键词 非线性系统 动态递归神经网络 系统辩识 自适应控制 控制器

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基于双隐层动态递归神经网络的航煤比重软测量 被引量：1

9

作者 曾文华 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期261-264,共4页

针对原油蒸馏装置常压塔航煤比重模型具有动态特性的特点 ,提出采用双隐层动态递归神经网络 (DRNN)实现比重的软测量 ,推导了双隐层 DRNN的权值学习算法 ,并利用在线比重分析仪构成了航煤比重软测量模型的在线校正。在某炼油厂常压塔装... 针对原油蒸馏装置常压塔航煤比重模型具有动态特性的特点 ,提出采用双隐层动态递归神经网络 (DRNN)实现比重的软测量 ,推导了双隐层 DRNN的权值学习算法 ,并利用在线比重分析仪构成了航煤比重软测量模型的在线校正。在某炼油厂常压塔装置实际投用表明 ,基于双隐层 DRNN比重软测量模型具有较高的测量精度。 展开更多

关键词 双隐层动态递归神经网络 常压塔 航煤比重 软测量 在线校正

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基于动态递归神经网络的玻璃窑炉温度双重控制 被引量：3

10

作者 张岚清 党选举 成娟娟 《兵工自动化》 2007年第5期67-69,共3页

将双重控制策略应用到玻璃窑炉温度控制系统,实现油流量和油压的解耦控制。其主控制器采用动态递归神经网络逆控制器,应用反馈误差学习方法在线学习,并通过改进的L-M算法训练神经网络。副控制器采用常规PI控制器。主、副控制器共同作用... 将双重控制策略应用到玻璃窑炉温度控制系统,实现油流量和油压的解耦控制。其主控制器采用动态递归神经网络逆控制器,应用反馈误差学习方法在线学习,并通过改进的L-M算法训练神经网络。副控制器采用常规PI控制器。主、副控制器共同作用于被控对象,保证系统具有良好的控制品质。仿真结果表明该控制策略有效。 展开更多

关键词 窑炉温度控制系统 双重控制 动态递归神经网络 解耦控制 L-M(Levenberg-Marquardt)算法

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基于动态递归神经网络的动态矩阵控制 被引量：1

11

作者 李峰 李树荣 《石油大学学报（自然科学版）》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期77-79,共3页

给出了利用动态递归神经网络 (DRNN)重构一个非线性动态过程的方法 ,对权值调整算法进行了推导。采用的动态递归神经网络具有非线性系统状态观测器的结构特征 ,容易实现并进行稳定性分析。利用训练好的网络作为预估模型 ,设计了基于DRN... 给出了利用动态递归神经网络 (DRNN)重构一个非线性动态过程的方法 ,对权值调整算法进行了推导。采用的动态递归神经网络具有非线性系统状态观测器的结构特征 ,容易实现并进行稳定性分析。利用训练好的网络作为预估模型 ,设计了基于DRNN的动态矩阵控制算法。 展开更多

关键词 非线性系统 动态递归神经网络 预估控制 重构 动态矩阵控制

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基于混沌-动态递归神经网络的地下厂房高边墙围岩变形预报

12

作者 吴刚 郑睿 朱登军 《华北水利水电学院学报》 2009年第4期83-86,共4页

预测地下厂房高边墙围岩变形是大型水电站设计和施工中重要的研究课题.引入混沌理论,对神经网络进行优化,建立变形预报的动态-递归神经网络模型,通过计算最大Lyapunov指数获得预报最大时间天数,运用混沌特性力学参数优化神经网络结构,... 预测地下厂房高边墙围岩变形是大型水电站设计和施工中重要的研究课题.引入混沌理论,对神经网络进行优化,建立变形预报的动态-递归神经网络模型,通过计算最大Lyapunov指数获得预报最大时间天数,运用混沌特性力学参数优化神经网络结构,通过递归神经网络映射混沌相空间相点演化的非线性关系,提高了预测精度和稳定性.某大型水电站实例表明,预报值与实测位移之间误差都小于10%,预测精度高,实时可靠,对开挖结束后的位移进行了预报,结果合理. 展开更多

关键词 动态-递归神经网络 混沌时间序列 高边墙 变形预报

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基于动态神经网络非线性结构辨识的研究 被引量：9

13

作者 魏民祥 闫桂荣 沈亚鹏 《应用力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2000年第2期110-113,共4页

利用 Elman动态递归神经网络 ,对非线性结构进行黑箱辨识 ,建立了它的非线性状态方程 ;提出了加快网络收敛速度的自适应学习算法。辨识结果表明 ,动态递归网络模型优于传统辨识模型 ,适于非线性、不确定结构的辨识。

关键词 非线性结构 动态递归神经网络 辨识 结构振动

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基于Elman神经网络的非线性动态系统辨识 被引量：13

14

作者 高钦和 王孙安 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第31期87-89,共3页

研究了应用动态递归神经网络实现动态系统辨识的原理和方法,在没有被辨识对象的先验知识情况下,通过改进的El-man网络实现了非线性动态系统的辨识。仿真结果表明,与前馈网络相比,Elman网络具有学习速度快、泛化能力强的特点,可用较小的... 研究了应用动态递归神经网络实现动态系统辨识的原理和方法,在没有被辨识对象的先验知识情况下,通过改进的El-man网络实现了非线性动态系统的辨识。仿真结果表明,与前馈网络相比,Elman网络具有学习速度快、泛化能力强的特点,可用较小的网络结构实现高阶系统的辨识,适用于具有本质非线性动态系统的辨识。 展开更多

关键词 非线性系统辨识 动态系统 动态递归神经网络 ELMAN网络

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一种基于PSO的自适应神经网络预测控制 被引量：8

15

作者 苏成利 吴云 刘晓琴 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第4期454-457,共4页

针对非线性系统,提出了一种基于微粒群优化(PSO)的自适应神经网络预测控制方法。采用对角递归网络(DRNN)对非线性系统进行建模,并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)递推估计算法在线计算网络模型参数的Jacobian矩阵以实现模型参数的自适应。利用... 针对非线性系统,提出了一种基于微粒群优化(PSO)的自适应神经网络预测控制方法。采用对角递归网络(DRNN)对非线性系统进行建模,并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)递推估计算法在线计算网络模型参数的Jacobian矩阵以实现模型参数的自适应。利用PSO算法在线优化求解非线性系统的预测控制律,以克服传统基于梯度法的非线性规划方法求解预测控制律时对初始条件非常敏感的缺点。生化发酵过程的仿真结果表明,所提出的控制方法具有良好的跟踪能力和抗干扰能力。 展开更多

关键词 模型预测控制 动态递归神经网络 微粒群优化 非线性系统

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神经网络在木材干燥过程中建模的应用 被引量：5

16

作者 张延林 宋文龙 朱小利 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第8期50-52,共3页

针对木材干燥过程的非线性特性,以及环境因素对木材干燥过程的干扰,造成木材干燥建模困难的问题,通过对神经网络的非线性、并行结构,学习、推理和多变量处理能力的研究,以干燥窑的加热阀开度、喷湿阀开度、排潮阀开度3个控制信号作为输... 针对木材干燥过程的非线性特性,以及环境因素对木材干燥过程的干扰,造成木材干燥建模困难的问题,通过对神经网络的非线性、并行结构,学习、推理和多变量处理能力的研究,以干燥窑的加热阀开度、喷湿阀开度、排潮阀开度3个控制信号作为输入量,以窑内温度、湿度2个量作为输出量,利用时延神经网络和动态递归神经网络分别建立了木材干燥过程中的温湿度控制模型和木材干燥基准模型。并通过干燥实验进行网络训练和测试。结果表明:时延神经网络建立的木材干燥温湿度模型和干燥基准模型比动态递归神经网络的误差小、网络输出接近于真实值,能够较好的逼近实际系统。 展开更多

关键词 时延神经网络 动态递归神经网络 木材干燥 模型

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基于遗传算法和改进Elman神经网络的股价预测 被引量：3

17

作者 李晓静 邓国和 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2008年第3期41-44,共4页

针对Elman神经网络在股价预测中存在网络结构的隐节点个数难以确定和网络训练极易陷入局部解的不足,以未来两天股票最高价作为预测对象,采用改进Elman神经网络结构,以辨识更高阶的动态系统;同时又利用遗传算法优化该神经网络的初始连接... 针对Elman神经网络在股价预测中存在网络结构的隐节点个数难以确定和网络训练极易陷入局部解的不足,以未来两天股票最高价作为预测对象,采用改进Elman神经网络结构,以辨识更高阶的动态系统;同时又利用遗传算法优化该神经网络的初始连接权和确定网络隐节点个数,从而解决上述网络在股价预测中的不足,并在遗传进化计算过程中采用保留最佳个体的策略,进行预测建模。结果表明这种模型对股价的预测精度较高,具有一定可行性。 展开更多

关键词 遗传算法 动态递归神经网络 股价 预测

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基于离子电流的汽油HCCI发动机燃烧相位传感方法 被引量：11

18

作者 谢辉 孙艳辉 吴召明 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第9期1089-1093,共5页

为了实现HCCI发动机闭环反馈控制,提出了一种采用递归神经网络算法在线检测燃烧相位CA10和CA50的方法.该方法首先提取每个循环的离子电流信号曲线的峰值位置、始点位置、终点位置和拐点位置,将这4个特征信息、发动机转速及4个控制参数... 为了实现HCCI发动机闭环反馈控制,提出了一种采用递归神经网络算法在线检测燃烧相位CA10和CA50的方法.该方法首先提取每个循环的离子电流信号曲线的峰值位置、始点位置、终点位置和拐点位置,将这4个特征信息、发动机转速及4个控制参数进行归一化处理,输入到Elman神经网络,然后计算出燃烧相位CA10或CA50.以基于全可变气门机构的汽油HCCI发动机为对象,选取了台架试验中6个典型的HCCI动态变负荷过程数据作为训练样本,以转速为2 000 r/min和2 500 r/min下的2个动态变负荷数据为测试样本.测试结果标明,该方法对HCCI动态过程的燃烧相位CA10预测误差小于0.8oCA,对CA50预测误差小于0.9oCA;该方法与BP网络和RBF网络相比,具有更低的误差和更强的泛化能力. 展开更多

关键词 HCCI汽油机 燃烧相位检测 离子电流 动态递归神经网络

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非线性多步预测与优化方法在水文预报中的应用 被引量：4

19

作者 张巧利 金世国 《舰船科学技术》 北大核心 2017年第2X期136-138,共3页

水文预报能够为水资源的保护提供强有力的依据。本文将经验模式分解和动态递归神经网络相结合建立多步预测模型,以此来解决预测数据的非线性、精度低等问题。最后通过对比实验来说明,本文算法能够通过经验模式分解得到不同的模式分量,... 水文预报能够为水资源的保护提供强有力的依据。本文将经验模式分解和动态递归神经网络相结合建立多步预测模型,以此来解决预测数据的非线性、精度低等问题。最后通过对比实验来说明,本文算法能够通过经验模式分解得到不同的模式分量,降低了原始数据之间的耦合性,提高了系统的稳定性。 展开更多

关键词 多步预测 经验模式分解 动态递归神经网络

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