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基于情感自学习神经网络的电力系统分布式复合学习控制
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作者 石童昕 陈龙胜 任勇 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第2期344-354,共11页
针对非线性多智能体电力系统(NMAPSs)的非线性、强耦合、不确定特性和未知扰动等问题,本文基于连续情感自学习神经网络(CESSNNs)提出一种分布式复合学习控制方法.首先,采用CESSNNs逼近NMAPSs中的非线性不确定项,并设计对应的串–并行辨... 针对非线性多智能体电力系统(NMAPSs)的非线性、强耦合、不确定特性和未知扰动等问题,本文基于连续情感自学习神经网络(CESSNNs)提出一种分布式复合学习控制方法.首先,采用CESSNNs逼近NMAPSs中的非线性不确定项,并设计对应的串–并行辨识模型以获取模型辨识误差;其次,基于CESSNNs的输出和模型辨识误差为NMAPSs设计复合学习控制策略,并基于Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的稳定性;最后,仿真实验表明所设计的控制策略的有效性. 展开更多
关键词 电力系统 多智能体 情感自学习神经网络 复合学习控制
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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
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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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基于机器深度学习的小麦播种机控制系统研究 被引量:5
3
作者 单绍隆 康华 《农机化研究》 北大核心 2024年第7期208-211,共4页
针对我国小麦播种机自动控制系统的可靠性及灵敏度不高的问题,基于机器深度学习对小麦播种机的控制系统进行了设计和改进。小麦播种机的主要组成包括控制系统、排种系统、监控系统、电力系统、机架和驾驶室、覆土镇压和排肥装置。为了... 针对我国小麦播种机自动控制系统的可靠性及灵敏度不高的问题,基于机器深度学习对小麦播种机的控制系统进行了设计和改进。小麦播种机的主要组成包括控制系统、排种系统、监控系统、电力系统、机架和驾驶室、覆土镇压和排肥装置。为了使播种机的控制系统能有效进行图像检测识别,提升播种机的控制精度,采用机器深度学习中的卷积神经网络算法对控制系统进行设计,并采用迁移学习的方式对模型进行训练和检测。为了验证播种机控制系统的性能,对其进行播种精度控制和播种性能测试试验,结果表明:播种机的精度和性能均符合播种机的设计要求。 展开更多
关键词 小麦播种机 自动控制系统 机器深度学习 卷积神经网络算法 迁移学习
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基于神经网络—遗传算法的双层隔振系统复合振动控制 被引量:5
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作者 崔明月 刘旭焱 +1 位作者 刘红钊 蒋华龙 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2014年第7期115-119,129,共6页
针对实际应用中双层隔振系统参数时变,不易建模的特性,提出了将遗传算法及神经网络应用于双层隔振系统的复合振动控制策略。该方法利用遗传算法在线计算作用于隔振系统上的控制力,利用神经网络模拟隔振系统的动力特性,代替隔振系统进行... 针对实际应用中双层隔振系统参数时变,不易建模的特性,提出了将遗传算法及神经网络应用于双层隔振系统的复合振动控制策略。该方法利用遗传算法在线计算作用于隔振系统上的控制力,利用神经网络模拟隔振系统的动力特性,代替隔振系统进行动力分析,该系统充分发挥了遗传算法及神经网络各自的优点。其中,遗传算法采用与单纯形相结合的混合遗传算法,结合了遗传算法良好的全局收敛性和单纯形算法的优秀的局部搜索能力,提高了搜索速度与精度,神经网络采用了一种学习速率可自适应调整的BP算法,提高了神经网络的收敛速度。仿真结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 双层隔振系统 主动控制 BP神经网络 混合遗传算法
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基于神经网络在线学习的过热气温自适应控制系统 被引量:24
5
作者 刘志远 吕剑虹 陈来九 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期179-183,共5页
关键词 过热汽温 自适应控制系统 神经网络 在线学习 非线性函数
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基于MNN神经网络的液压系统油温的PWM自学习控制 被引量:8
6
作者 孙薇 何洪 周恩涛 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第7期44-47,共4页
基于PWM脉冲宽度调节原理,提出开关式冷却系统的PWM控制策略,降低了冷却系统成本,同时提高了系统可靠性。利用MNN动态回归网络提出滞后复杂系统的自学习控制算法,用于液压系统油温的高精度控制,取得令人满意的控制效果。
关键词 MNN神经网络 学习控制 温度控制 液压系统
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网络控制系统中一种新形式的开闭环迭代学习控制 被引量:4
7
作者 赵众 高颖 刘志立 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1335-1341,共7页
本文研究了网络控制系统中迭代学习控制方法,借鉴网络控制系统的分层结构形式,提出了一种远程开环本地闭环的迭代学习控制形式.这种形式的学习律中,只有开环学习律的离散数据通过网络传输,对控制系统进行前馈补偿同时降低了网络丢包对... 本文研究了网络控制系统中迭代学习控制方法,借鉴网络控制系统的分层结构形式,提出了一种远程开环本地闭环的迭代学习控制形式.这种形式的学习律中,只有开环学习律的离散数据通过网络传输,对控制系统进行前馈补偿同时降低了网络丢包对系统的实时影响.针对线性系统,利用2–D系统的分析方法,给出了网络控制中开闭环迭代学习控制的收敛性判别条件.仿真和实验结果证实了所提方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 迭代学习控制 网络控制系统 开闭环 2-D系统
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多机电力系统附加NNPSS的在线学习神经网络逆励磁控制器 被引量:10
8
作者 徐庆宏 戴先中 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期25-31,共7页
为提高发电机机端电压和转速的综合控制性能,设计了附加神经网络电力系统稳定器(NNPSS)的在线学习神经网络逆(OLANNI)励磁控制器。针对多机系统同步发电机组模型,根据逆系统方法得到发电机励磁系统的逆系统的表达形式,并通过离线训练得... 为提高发电机机端电压和转速的综合控制性能,设计了附加神经网络电力系统稳定器(NNPSS)的在线学习神经网络逆(OLANNI)励磁控制器。针对多机系统同步发电机组模型,根据逆系统方法得到发电机励磁系统的逆系统的表达形式,并通过离线训练得到发电机励磁系统的神经网络逆系统。借鉴传统的AVR/PSS控制方法,并考虑到其对电力系统不确定性的自适应能力的不足,在离线训练的基础上分别设计了自适应的OLANNI、NNPSS以取代传统的AVR、PSS,给出了基于在线梯度算法的OLANNI和NNPSS的在线学习算法,并根据Lyapunov稳定性理论证明了OLANNI和NNPSS在线学习的收敛性。将设计的控制器应用于一个典型的2区域4机系统,仿真研究结果表明:在系统遭受扰动时,所设计的控制器较AVR/PSS和OLANNI控制器具有更好的综合控制性能。 展开更多
关键词 神经网络 系统 在线学习 励磁控制 神经网络电力系统稳定器
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神经网络异步自学习控制系统 被引量:3
9
作者 邓志东 孙增圻 刘建伟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第5期629-633,共5页
基于异步自学习控制方法,利用前馈网络对学习动态特性建模,从而将两者结合起来,既避免了前者对重复性的苛求,又避免了神经网络控制方法通常存在的分析与实时控制的困难。文中证明了整个系统的稳定性,并以机械手为例进行了仿真。
关键词 神经网络 异步自学习控制 学习控制系统
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投影寻踪学习网络及其在控制系统中的应用展望 被引量:1
10
作者 骆晨钟 张志强 邵惠鹤 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期631-634,共4页
介绍了投影寻踪学习网络(PPLN)的结构原理,给出了其基本学习算法.讨论了PPLN算法结构改进及优缺点,分析了它对多变量控制系统建模、软测量及控制器设计问题的适用性,并展望了PPLN良好的应用前景.
关键词 投影寻踪 学习网络 控制系统 多变量控制 PPLN
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基于IT2FBLS强化学习PID的MSWI过程炉膛温度控制
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作者 田昊 汤健 +3 位作者 夏恒 王天峥 余文 乔俊飞 《自动化学报》 北大核心 2025年第7期1626-1641,共16页
城市固废焚烧(MSWI)过程中固有的非线性、时变性和不确定性导致领域专家需要凭借经验通过高频率手动干预进行炉膛温度控制.针对上述问题,为模拟专家的自适应机制,提出基于强化学习的比例-积分-微分(PID)自整定控制策略,即采用共享机制区... 城市固废焚烧(MSWI)过程中固有的非线性、时变性和不确定性导致领域专家需要凭借经验通过高频率手动干预进行炉膛温度控制.针对上述问题,为模拟专家的自适应机制,提出基于强化学习的比例-积分-微分(PID)自整定控制策略,即采用共享机制区间II型模糊宽度学习系统(IT2FBLS)拟合Actor-critic网络(ACN)进行PID参数优化.首先,采用共享机制IT2FBLS拟合ACN以克服焚烧过程的不确定性、减少计算消耗和确保紧凑的网络结构;然后,利用基于时间差分误差的梯度下降法更新ACN参数以实现快速学习;最后,利用李雅普诺夫方法,证明Actor-critic算法的收敛性和控制过程的稳定性.通过MSWI过程的实际运行数据仿真验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 城市固废焚烧 炉膛温度控制 强化学习 区间Ⅱ型模糊宽度学习系统 Actor-critic网络 共享机制 PID参数优化
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计及稳压率和经济性的城轨直流牵引供电光储系统深度Q网络优化控制方法 被引量:1
12
作者 吕宗璞 戴朝华 +3 位作者 姚志刚 周斌彬 郭爱 吴磊 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期46-52,共7页
光伏应用于直流牵引供电系统可提高新能源渗透率、降低系统能耗,但可再生能源出力的不确定性及列车负荷的强波动性增加了控制策略的寻优难度。针对该问题,提出一种基于深度强化学习的控制策略优化方法。该方法基于深度Q网络,将源-储-荷... 光伏应用于直流牵引供电系统可提高新能源渗透率、降低系统能耗,但可再生能源出力的不确定性及列车负荷的强波动性增加了控制策略的寻优难度。针对该问题,提出一种基于深度强化学习的控制策略优化方法。该方法基于深度Q网络,将源-储-荷能量管理系统作为智能代理,通过光伏出力、储能荷电状态、牵引网压等外部状态训练代理,得到可实现系统经济可靠运行的优化策略。介绍源-储-荷综合系统的框架结构及传统控制策略,并对各设备进行外特性建模;对源-储-荷综合系统的能量管理问题开展马尔可夫决策过程建模,确立强化学习框架;根据某市域线路数据在MATLAB平台上进行仿真以验证所提方法的有效性。研究结果表明,所提方法通过动态调整储能电压阈值,可实现控制策略优化;通过与几种传统控制策略对比可知,所提方法在兼顾系统稳压水平与运行经济性方面占据优势;不同环境下的收敛效果对比体现了所提方法的可继承性,并在多组测试样本下验证了该方法的普适性。 展开更多
关键词 光伏发电 直流牵引供电系统 改进控制策略 深度强化学习 深度Q网络
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基于多层前馈BP网络的非线性逆系统自学习控制 被引量:4
13
作者 王培峰 李青茹 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2003年第8期56-58,共3页
提出的基于神经网络的非线性逆系统自学习控制方案运用逆动力学的基本思想 ,在系统模型未知的情况下 ,构造了神经网络一致的控制器和辨识器。运用自适应变步长冲量BP学习算法实现了网络辨识器对系统逆动力学模型的动态辨识 ,并通过网络... 提出的基于神经网络的非线性逆系统自学习控制方案运用逆动力学的基本思想 ,在系统模型未知的情况下 ,构造了神经网络一致的控制器和辨识器。运用自适应变步长冲量BP学习算法实现了网络辨识器对系统逆动力学模型的动态辨识 ,并通过网络辨识器向网络控制器在线动态传递更新权值的方法使神经网络控制器产生期望控制量。使得整个神经网络控制系统具有了自学习、自适应的控制能力。 展开更多
关键词 动态特性 非线性系统 神经网络 学习控制 逆动力学
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B样条基函数模糊神经网络控制系统及其混合学习算法 被引量:4
14
作者 程启明 王勇浩 《动力工程》 CSCD 北大核心 2005年第3期358-358,共1页
介绍了一种基于模糊B样条基函数神经网络的控制器,该控制器将模糊控制的定性知识表达能力、神经网络的定量学习能力和B样条基函数优异的局部控制性能相结合,采用B样条基函数作为模糊隶属函数。还提出了模糊神经网络控制器的混合学习... 介绍了一种基于模糊B样条基函数神经网络的控制器,该控制器将模糊控制的定性知识表达能力、神经网络的定量学习能力和B样条基函数优异的局部控制性能相结合,采用B样条基函数作为模糊隶属函数。还提出了模糊神经网络控制器的混合学习算法,即先采用免疫遗传算法离线优化,再采用BP梯度算法在线调整。对锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果表明了此法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 B样条基函数 模糊神经网络 混合学习算法 控制系统 锅炉
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基于网络逆系统的迭代学习初始控制量确定 被引量:1
15
作者 刘娣 李宏胜 林健 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期1041-1045,1052,共6页
鉴于初始控制量对迭代学习控制(ILC)算法收敛速度及跟踪精度的重要影响,为保证ILC算法对任意期望轨迹的跟踪性能,提出了一种基于小波神经网络(WNN)逆系统的ILC初始控制量确定方法。首先分析了研究对象的可逆性,在此基础上建立了对象的WN... 鉴于初始控制量对迭代学习控制(ILC)算法收敛速度及跟踪精度的重要影响,为保证ILC算法对任意期望轨迹的跟踪性能,提出了一种基于小波神经网络(WNN)逆系统的ILC初始控制量确定方法。首先分析了研究对象的可逆性,在此基础上建立了对象的WNN逆模型,然后根据该逆模型求得任意期望轨迹下的网络输出,将其作为ILC算法的理想初始控制量进行迭代学习。仿真结果表明,新算法辅助的ILC能利用先前的控制经验,在面临新的期望轨迹时能有效减少迭代次数,提高跟踪精度。 展开更多
关键词 迭代学习控制 初始控制 小波神经网络 系统
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神经网络在线自学习跟踪控制及其在伺服系统中的应用 被引量:1
16
作者 何玉彬 闫桂荣 +1 位作者 程卫国 徐健学 《机床与液压》 北大核心 1997年第4期8-10,2,共3页
针对传统自适应和自校正控制中存在的问题,提出一种基于神经网络的在线自学习控制方法,既做到了对象模型的在线辨识和控制器的在线设计,又避免了神经网络控制方法通常存在的实时控制的困难,使复杂系统的在线学习控制成为可能。仿真... 针对传统自适应和自校正控制中存在的问题,提出一种基于神经网络的在线自学习控制方法,既做到了对象模型的在线辨识和控制器的在线设计,又避免了神经网络控制方法通常存在的实时控制的困难,使复杂系统的在线学习控制成为可能。仿真表明该方法具有良好的鲁棒性和控制精度。 展开更多
关键词 神经网络 学习控制 伺服系统 在线自学习控制
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基于BP网络的非线性系统无模型误差自学习控制 被引量:1
17
作者 王培峰 李青茹 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2003年第12期79-80,共2页
针对未知非线性系统提出了一种基于BP神经网络的无模型误差自学习控制方案 ,其控制思想是利用BP网络及其冲量BP算法实现对系统输入输出量的速度辨识 ,同时构造了误差控制器 ,并通过速度辨识学习器向误差控制器动态传递更新权阵 ,以实现... 针对未知非线性系统提出了一种基于BP神经网络的无模型误差自学习控制方案 ,其控制思想是利用BP网络及其冲量BP算法实现对系统输入输出量的速度辨识 ,同时构造了误差控制器 ,并通过速度辨识学习器向误差控制器动态传递更新权阵 ,以实现对未知非线性系统的自学习、自适应无模型控制。作者在matlab6.0平台下进行了仿真实验 ,其仿真结果令人满意。 展开更多
关键词 BP网络 辨识器 控制 无模型控制 非线性系统 控制规则 学习
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基于2D模型的网络系统迭代学习控制设计方法
18
作者 尹艳玲 王泰华 曾旗 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1157-1162,共6页
迭代学习控制(iterative learning control,ILC)方法应用于网络控制系统时,由于数据需要在控制器和远程对象间传输经常产生数据丢失现象。给出了一种存在数据丢失时网络系统的随机迭代学习控制设计方法,首先将数据丢失现象描述为随机伯... 迭代学习控制(iterative learning control,ILC)方法应用于网络控制系统时,由于数据需要在控制器和远程对象间传输经常产生数据丢失现象。给出了一种存在数据丢失时网络系统的随机迭代学习控制设计方法,首先将数据丢失现象描述为随机伯努利序列,在此基础上将迭代学习的控制器设计转化为随机2D-Roesser系统的稳定问题。定义了随机意义下2D系统的均方渐进稳定,基于线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)给出一个判别稳定性的条件,该条件同时可实现迭代学习控制器的设计。仿真示例验证了设计方法的有效性。 展开更多
关键词 迭代学习控制 网络控制系统 数据包丢失 2D-Roesser模型 随机系统
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二次调节控制系统的模糊神经网络自学习自适应控制
19
作者 黎启柏 桂佩佩 韩君 《液压与气动》 北大核心 2004年第10期1-2,共2页
文中提出了一种基于神经网络的在线自学习模糊自适应控制策略 ,控制器的设计不依赖于系统的先验知识 ,控制参数的调整是结合模糊控制 ,利用反馈误差学习算法实现。该方法应用于二次调节速度控制试验台 。
关键词 神经网络 模糊控制 在线学习 二次调节 控制系统 自适应控制 液压试验台
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传感器网络在精准灌溉系统中的自动调控研究
20
作者 王海涛 《南方农机》 2025年第7期168-171,共4页
【目的】针对传统灌溉系统控制方法精度低、响应滞后等问题,设计了一套基于传感器网络的精准灌溉自动调控系统,以提升水资源利用效率和作物产量。【方法】通过构建多层次传感器监测网络,实现了土壤—作物—大气连续体水分状态的实时感知... 【目的】针对传统灌溉系统控制方法精度低、响应滞后等问题,设计了一套基于传感器网络的精准灌溉自动调控系统,以提升水资源利用效率和作物产量。【方法】通过构建多层次传感器监测网络,实现了土壤—作物—大气连续体水分状态的实时感知,建立了基于深度强化学习的灌溉自动调控模型。该模型融合了土壤水分动态变化、作物生理特征和气象环境等多源数据,实现了灌溉系统的自适应动态调控。【结果】改进自适应控制方案的控制精度较传统时序控制提升52.3%,改进方案的灌溉均匀度系数达到0.92,显著高于常规控制方案;系统长期运行稳定,参数变异系数均小于3%,数据采集成功率达99.2%。【结论】该精准灌溉自动调控系统显著提升了灌溉智能化水平与节水效益,为精准农业提供了有效技术方案,但系统在极端天气条件下的可靠性仍需优化。 展开更多
关键词 传感器网络 精准灌溉 自动调控系统 自适应控制 深度强化学习 智能控制
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