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单神经元网络PID控制及其在全液压矫直机中的仿真应用被引量：2: 1; 作者张华君黄庆学权龙《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2013年第3期64-67,共4页; 提出将单神经元网络PID控制应用于全液压矫直机的模型仿真,采用Ziegler-Nichols参数整定,并通过多次仿真实验,得出单神经元网络PID控制器的初始化权重值。通过仿真可以看到,此方法不仅解决了单神经元网络PID的权重值初始化问题,还将单... 展开更多; 关键词全液压矫直机单神经元网络PID控制权重值; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进单神经元网络PID算法下的车用轮毂电机控制系统仿真被引量：11: 2; 作者陈哲明陶军 +1 位作者庄威洋钟诚《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2022年第5期13-19,共7页; 针对采用传统PID控制下轮毂电机控制系统中存在转速超调量大、转矩突变严重等问题,在单神经元网络PID的基础上,引入最优控制理论中的误差二次型性能指标对单神经元网络PID算法的学习规则进行改进,将改进后单神经元网络PID算法运用到轮... 展开更多; 关键词轮毂电机单神经元网络 PID控制误差二次型性能指标; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RBF网络的航空发动机单神经元解耦控制被引量：4: 3; 作者蔡开龙谢寿生 +1 位作者王继业杨伟《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期471-476,共6页; 针对航空发动机多变量控制系统中各回路之间存在的耦合现象,提出了一种基于RBF网络辨识的航空发动机多变量单神经元网络解耦控制方法。对发动机的多个控制回路,采用多个RBF网络实时辨识各个回路发动机的数学模型,并将系统的灵敏度信息... 展开更多; 关键词航空发动机 RBF神经网络+ 单神经元网络+ 多变量控制+ 解耦控制+; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于神经网络2自由度PID的解耦控制实现被引量：4: 4; 作者杨青党选举《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第26期197-199,共3页; 论文将2自由度PID引入一类有强耦合带时延的多变量系统,将回路所受耦合量看成干扰量,从而将多回路系统等价成多个单回路系统;针对2自由度PID控制器参数整定困难的特点,论文利用神经网络来实现2自由度PID控制器,使控制器的两组参数能自... 展开更多; 关键词 2自由度PID 单神经元网络解耦控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊神经元网格理论的人脸识别研究: 5; 作者侯铁兵邵明省《电子测量技术》 2008年第7期32-34,共3页; 在识别过程中,首先将人脸图片分为神经元层次网络,再利用数组矩阵变换提取图片特征组合为多维向量作为整幅人脸图片特征。在此基础上,为每个类构造一个支持向量机进行识别。实验仿真表明,算法实现较简单,结果比较形象。; 关键词单层神经元网络多层神经元网络奇异值分解细胞数组; 在线阅读下载PDF 职称材料

多信息融合定位的自动导向车鲁棒导引控制被引量：4: 6; 作者叶锦华李迪叶峰《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期111-118,共8页; 为了实现自动导向车(automatic guided vehicle,AGV)的高精度导引控制,设计其双磁传感器测量系统,提出结合自适应卡尔曼滤波定位和滑模变结构控制的路径跟随控制器。利用扩展卡尔曼滤波融合里程计和磁传感器的测量数据,提高了系统的定... 展开更多; 关键词自动导向车鲁棒导引控制自适应扩展卡尔曼滤波定位单神经元网络磁传感器; 在线阅读下载PDF 职称材料

液压振动台位移补偿的PID控制方式的研究被引量：3: 7; 作者何少佳闫奥博 +1 位作者祝新军纪效礼《制造技术与机床》北大核心 2019年第5期72-75,共4页; 针对目前市面上的液压振动台的位移控制精度的问题,提出了一种基于单神经元网络的PID和有监督的Hebb学习法则的液压振动台的智能控制方式,并加入压力值与位移值构成双闭环控制,来解决由于振动、油液泄漏等因素造成的液压泵中压力的损失... 展开更多; 关键词液压振动台单神经元网络的PID 有监督的Hebb学习法则自适应控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名单神经元网络PID控制及其在全液压矫直机中的仿真应用被引量：2: 1; 作者张华君黄庆学权龙; 机构太原理工大学机械电子工程研究所太原科技大学省部共建国家重点实验室培训基地; 出处《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2013年第3期64-67,共4页; 基金国家青年科学基金资助项目(51105264) 国家973计划前期研究专项课题(2011CB612204) 校青年基金项目(20113012); 文摘提出将单神经元网络PID控制应用于全液压矫直机的模型仿真,采用Ziegler-Nichols参数整定,并通过多次仿真实验,得出单神经元网络PID控制器的初始化权重值。通过仿真可以看到,此方法不仅解决了单神经元网络PID的权重值初始化问题,还将单神经元网络PID控制应用到液压伺服控制领域,为全液压矫直机的伺服控制提供了新的、行之有效的方法。; 关键词全液压矫直机单神经元网络PID控制权重值; Keywords full-hydraulic straightening machine single neural network PID controller weight value; 分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进单神经元网络PID算法下的车用轮毂电机控制系统仿真被引量：11: 2; 作者陈哲明陶军庄威洋钟诚; 机构重庆理工大学汽车零部件先进制造技术教育部重点实验室重庆理工大学车辆工程学院; 出处《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2022年第5期13-19,共7页; 基金重庆市自然科学基金项目(cstc2020jcyj-msxmX0226)。; 文摘针对采用传统PID控制下轮毂电机控制系统中存在转速超调量大、转矩突变严重等问题,在单神经元网络PID的基础上,引入最优控制理论中的误差二次型性能指标对单神经元网络PID算法的学习规则进行改进,将改进后单神经元网络PID算法运用到轮毂电机矢量控制系统的速度环中。仿真结果表明:改进后单神经元网络PID控制的轮毂电机矢量控制系统速度环响应速度快、转矩突变小以及运行状态更加稳定。; 关键词轮毂电机单神经元网络 PID控制误差二次型性能指标; Keywords wheel hub motor single neuron network PID control error quadratic performance index; 分类号 TP273.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RBF网络的航空发动机单神经元解耦控制被引量：4: 3; 作者蔡开龙谢寿生王继业杨伟; 机构空军第一航空学院空军工程大学工程学院; 出处《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期471-476,共6页; 文摘针对航空发动机多变量控制系统中各回路之间存在的耦合现象,提出了一种基于RBF网络辨识的航空发动机多变量单神经元网络解耦控制方法。对发动机的多个控制回路,采用多个RBF网络实时辨识各个回路发动机的数学模型,并将系统的灵敏度信息实时反馈给各回路的控制器,保证了单神经元网络控制器对各回路的准确控制,最终实现对发动机多回路的解耦控制。通过在飞行包线内的仿真,结果表明,该方法不依赖被控对象的精确模型,有效地实现了对发动机的解耦控制,而且具有良好的动静态性能,将其应用于航空发动机多变量解耦控制是行之有效的。; 关键词航空发动机 RBF神经网络+ 单神经元网络+ 多变量控制+ 解耦控制+; Keywords Aeroengine RBF neural network^＋ Single neuron network^＋ Multivariable control^＋ Decoupling control; 分类号 V233.7 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于神经网络2自由度PID的解耦控制实现被引量：4: 4; 作者杨青党选举; 机构桂林电子工业学院智能控制研究室; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第26期197-199,共3页; 基金广西区科技三项基金资助项目(编号:桂科新0156025) 广西教育厅科研项目(编号:2003[22号]); 文摘论文将2自由度PID引入一类有强耦合带时延的多变量系统,将回路所受耦合量看成干扰量,从而将多回路系统等价成多个单回路系统;针对2自由度PID控制器参数整定困难的特点,论文利用神经网络来实现2自由度PID控制器,使控制器的两组参数能自适应调整,同时完成系统的解耦与控制工作。仿真结果表明,系统具有很好的静态和动态性能。; 关键词 2自由度PID 单神经元网络解耦控制; Keywords two-degree-of-freedom PID,single neural network,decoupling control; 分类号 TP273.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊神经元网格理论的人脸识别研究: 5; 作者侯铁兵邵明省; 机构鹤壁职业技术学院电子信息工程系; 出处《电子测量技术》 2008年第7期32-34,共3页; 文摘在识别过程中,首先将人脸图片分为神经元层次网络,再利用数组矩阵变换提取图片特征组合为多维向量作为整幅人脸图片特征。在此基础上,为每个类构造一个支持向量机进行识别。实验仿真表明,算法实现较简单,结果比较形象。; 关键词单层神经元网络多层神经元网络奇异值分解细胞数组; Keywords single layer nerve basic network multilayer nerve basic network decomposing single values cell number group; 分类号 TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多信息融合定位的自动导向车鲁棒导引控制被引量：4: 6; 作者叶锦华李迪叶峰; 机构华南理工大学机械与汽车工程学院; 出处《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期111-118,共8页; 基金国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA040909) 广东省产学研结合专项资金资助项目(2011A090200054) 广东省战略性新兴产业核心技术攻关资助项目(2012A010702004); 文摘为了实现自动导向车(automatic guided vehicle,AGV)的高精度导引控制,设计其双磁传感器测量系统,提出结合自适应卡尔曼滤波定位和滑模变结构控制的路径跟随控制器。利用扩展卡尔曼滤波融合里程计和磁传感器的测量数据,提高了系统的定位精确度,采用单神经元网络在线估计测量系统的噪声协方差,使得该方差接近实际噪声统计特性,增强了扩展卡尔曼滤波的性能和适应性。滑模控制不但保证控制器精确度,还有效地消除了系统未知控制输入扰动的影响,其设计过程基于Lyapunov方法,保证系统的稳定和渐近收敛。仿真结果表明了该控制器的有效性。; 关键词自动导向车鲁棒导引控制自适应扩展卡尔曼滤波定位单神经元网络磁传感器; Keywords automatic guided vehicle robust guidance control self-adapted extended kalman filtering localization single-layer neural network magnetic sensor; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名液压振动台位移补偿的PID控制方式的研究被引量：3: 7; 作者何少佳闫奥博祝新军纪效礼; 机构桂林电子科技大学机电工程学院绍兴职业技术学院; 出处《制造技术与机床》北大核心 2019年第5期72-75,共4页; 基金桂林电子科技大学研究生教育创新计划资助项目(2016YJCX100); 文摘针对目前市面上的液压振动台的位移控制精度的问题,提出了一种基于单神经元网络的PID和有监督的Hebb学习法则的液压振动台的智能控制方式,并加入压力值与位移值构成双闭环控制,来解决由于振动、油液泄漏等因素造成的液压泵中压力的损失导致伺服作动器位移的误差的问题。该控制方式可以通过对变化的误差不断的在线修正和学习,并迅速地调节出最优的PID参数,快速地到达所设定的参数值。该控制方式可以减小在运行过程中因干扰和系统扰动等因素造成的位移误差。仿真结果表明,该控制方式具有较强的自适应能力和抗干扰能力以及鲁棒性。; 关键词液压振动台单神经元网络的PID 有监督的Hebb学习法则自适应控制; Keywords hydraulic shaker PID of single neuron network supervised Hebb learning rule adaptive control; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	单神经元网络PID控制及其在全液压矫直机中的仿真应用	张华君黄庆学权龙	《现代制造工程》 CSCD 北大核心	2013	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	改进单神经元网络PID算法下的车用轮毂电机控制系统仿真	陈哲明陶军庄威洋钟诚	《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心	2022	11	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于RBF网络的航空发动机单神经元解耦控制	蔡开龙谢寿生王继业杨伟	《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于神经网络2自由度PID的解耦控制实现	杨青党选举	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2004	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于模糊神经元网格理论的人脸识别研究	侯铁兵邵明省	《电子测量技术》	2008	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	多信息融合定位的自动导向车鲁棒导引控制	叶锦华李迪叶峰	《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心	2013	4	在线阅读下载PDF 职称材料
7	液压振动台位移补偿的PID控制方式的研究	何少佳闫奥博祝新军纪效礼	《制造技术与机床》北大核心	2019	3	在线阅读下载PDF 职称材料