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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
1
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。
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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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职称材料
差分吸收光谱系统监测污染物浓度实时预测模型
被引量：
5
2
作者
李素文
刘文清
+2 位作者
谢品华
王凤随
杨一军
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第11期3057-3060,共4页
差分吸收光谱(DOAS)法是一种有效的监测大气污染气体浓度的光学遥感方法,不仅有好的时间分辨率,而且测量灵敏度也很高。但是由于遥测系统处于复杂的大气环境中,各种干扰因素以及恶劣的气候条件,都会对系统产生影响。针对现有实时、在线...
差分吸收光谱(DOAS)法是一种有效的监测大气污染气体浓度的光学遥感方法,不仅有好的时间分辨率,而且测量灵敏度也很高。但是由于遥测系统处于复杂的大气环境中,各种干扰因素以及恶劣的气候条件,都会对系统产生影响。针对现有实时、在线监测差分吸收光谱系统中存在的不足,作者提出了一种基于改进Elman网络的实时预测模型。利用逐步回归筛选预测因子,不仅降低了预测网络的复杂程度,而且增强了系统的预测实时性。利用带自适应学习率的动态BP算法对改进的Elman网络进行训练,使预测系统能更好地辨识要预测的差分吸收光谱系统,该模型能较准确地对DOAS系统监测污染物数据进行实时跟踪监控,一定程度上弥补了遥测系统的不足。
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关键词
差分吸收光谱系统
ELMAN网络
实时预测
动态bp算法
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职称材料
回归神经网络辩识电液伺服系统模型与仿真
被引量：
10
3
作者
叶金杰
岑豫皖
+1 位作者
潘紫微
甄茂新
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2004年第9期2056-2058,共3页
建立了一种回归神经网络辩识非线性电液伺服控制系统数学模型的辩识方法,研究了基于回归神经网络内部状态反馈的辩识算法,利用辩识实验获得的过程输入/输出数据动态调整神经网络权值。仿真结果辨明:神经网络描述的电液伺服控制系统数学...
建立了一种回归神经网络辩识非线性电液伺服控制系统数学模型的辩识方法,研究了基于回归神经网络内部状态反馈的辩识算法,利用辩识实验获得的过程输入/输出数据动态调整神经网络权值。仿真结果辨明:神经网络描述的电液伺服控制系统数学模型具有较高精度,算法全局逼近能力良好。
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关键词
回归神经网络
系统辩识
电液伺服系统
动态bp算法
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职称材料
题名
基于动态递归神经网络的自适应PID控制
被引量：
4
1
作者
吴志敏
李书臣
机构
辽宁石油化工大学信息工程学院
出处
《控制工程》
CSCD
2004年第3期216-219,共4页
文摘
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。
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
Keywords
dynamic recurrent neural network
adaptive PID control
dynamic
bp
algorithm
nonlinear systems
分类号
TP273.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
差分吸收光谱系统监测污染物浓度实时预测模型
被引量：
5
2
作者
李素文
刘文清
谢品华
王凤随
杨一军
机构
淮北煤炭师范学院物理与电子信息学院
中国科学院环境光学与技术重点实验室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第11期3057-3060,共4页
基金
国家自然科学基金项目(40805015)
教育部科学技术研究重点项目(209057)
+1 种基金
安徽高校省级自然科学研究计划重点项目(KJ2008A114)
安徽省自然科学基金项目(090412028)资助
文摘
差分吸收光谱(DOAS)法是一种有效的监测大气污染气体浓度的光学遥感方法,不仅有好的时间分辨率,而且测量灵敏度也很高。但是由于遥测系统处于复杂的大气环境中,各种干扰因素以及恶劣的气候条件,都会对系统产生影响。针对现有实时、在线监测差分吸收光谱系统中存在的不足,作者提出了一种基于改进Elman网络的实时预测模型。利用逐步回归筛选预测因子,不仅降低了预测网络的复杂程度,而且增强了系统的预测实时性。利用带自适应学习率的动态BP算法对改进的Elman网络进行训练,使预测系统能更好地辨识要预测的差分吸收光谱系统,该模型能较准确地对DOAS系统监测污染物数据进行实时跟踪监控,一定程度上弥补了遥测系统的不足。
关键词
差分吸收光谱系统
ELMAN网络
实时预测
动态bp算法
Keywords
Differential optical absorption spectroscopy
Elman network
Real-time forecasting
Dynamic back propagationalgorithm
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
回归神经网络辩识电液伺服系统模型与仿真
被引量：
10
3
作者
叶金杰
岑豫皖
潘紫微
甄茂新
机构
安徽工业大学
上海宝山钢铁公司
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2004年第9期2056-2058,共3页
基金
安徽省教育厅自然科学重点研究项目(2004kj056zd)
文摘
建立了一种回归神经网络辩识非线性电液伺服控制系统数学模型的辩识方法,研究了基于回归神经网络内部状态反馈的辩识算法,利用辩识实验获得的过程输入/输出数据动态调整神经网络权值。仿真结果辨明:神经网络描述的电液伺服控制系统数学模型具有较高精度,算法全局逼近能力良好。
关键词
回归神经网络
系统辩识
电液伺服系统
动态bp算法
Keywords
recurrent neural networks
system identification
electro-hydraulic servo system
dynamic
bp
algorithm
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态递归神经网络的自适应PID控制
吴志敏
李书臣
《控制工程》
CSCD
2004
4
在线阅读
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职称材料
2
差分吸收光谱系统监测污染物浓度实时预测模型
李素文
刘文清
谢品华
王凤随
杨一军
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
回归神经网络辩识电液伺服系统模型与仿真
叶金杰
岑豫皖
潘紫微
甄茂新
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
2004
10
在线阅读
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职称材料
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