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加入预测信息的反馈误差学习模型及其仿真研究被引量：3: 1; 作者阮晓钢丁名晓 +1 位作者于乃功刘亮《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期3227-3229,3246,共4页; 针对非线性平衡控制问题,提出了一种加入预测信息的反馈误差学习(P-FEL)模型,该模型使用系统状态预测信息和反馈控制器的输出信号共同构成前馈神经网络控制器的教师信号,使用在线BP算法保证运动控制和运动学习同步进行。将P-FEL模型应... 展开更多; 关键词平衡控制反馈误差学习状态预测在线BP算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ε滤波和反馈误差学习原理的自适应逆控制被引量：1: 2; 作者付梦印刘巧歌《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期613-616,共4页; 如何调节逆控制器是自适应逆控制的一个关键.本文采用基于ε滤波和反馈误差学习原理的方法来解决这个问题.利用反馈误差学习原理调节逆控制器,利用ε滤波方法在线构造反馈控制器,从而构成一个非线性自适应逆控制系统,使得被控对象的输... 展开更多; 关键词自适应逆控制 ε滤波反馈误差学习原理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于误差反馈学习的永磁同步电机变负载有限时间速度控制被引量：1: 3; 作者叶雷吴根忠陈强《机电工程》 CAS 2014年第6期764-768,813,共6页; 针对传统永磁同步电机调速系统面对变负载和大范围调速时,P、I参数需要频繁调整且速度跟踪不理想的问题,提出了一种基于误差反馈学习结构的永磁同步电机有限时间速度控制方法。在对永磁同步电机运动方程分析的基础上,使用非线性PI和径... 展开更多; 关键词永磁同步电机终端滑模径向基神经网络误差反馈学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

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: 4; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于神经网络的迟滞非线性补偿控制被引量：6: 5; 作者赵新龙董建萍《控制工程》 CSCD 北大核心 2010年第4期475-477,共3页; 提出了一种基于神经网络的迟滞非线性的补偿方法。首先构造一个Duhem逆算子来描述迟滞逆状态。然后利用神经网络来逼近此状态和输出之间的关系来得到神经网络迟滞逆模型,神经网络权值采用反馈误差学习方法来进行在线调整。系统的前馈控... 展开更多; 关键词迟滞神经网络反馈误差学习控制补偿; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于FEL的液压振动台加速度幅相控制被引量：2: 6; 作者赵勇丛大成韩俊伟《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 EI CAS 2008年第5期915-919,共5页; 目的针对液压振动台加速度正弦波波形复现、加速度扫频两类试验项目,利用反馈误差学习(FEL)控制策略解决传统三状态控制策略不能解决的跟踪精度低、鲁棒性差的问题.方法利用ADALINE神经网络、归一化LMS算法、结合正弦函数的特点,设计FE... 展开更多; 关键词 FEL 反馈误差学习振动台神经网络波形复现归一化LMS算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

非线性动态迟滞压电陶瓷的实时控制被引量：3: 7; 作者党选举陈辉《压电与声光》 CSCD 北大核心 2008年第3期353-355,共3页; 在压电陶瓷动态迟滞非线性模型的基础上,以dSPACE系统为控制平台,提出基于反馈误差学习方法的具有多值对应的迟滞非线性特性压电陶瓷的神经网络自适应实时控制。采用执行速度快的C-MEX S函数进行编程。与PID控制进行比较,实验证明所提... 展开更多; 关键词压电陶瓷非线性迟滞特性实时控制反馈误差学习方法 dSPACE系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名加入预测信息的反馈误差学习模型及其仿真研究被引量：3: 1; 作者阮晓钢丁名晓于乃功刘亮; 机构北京工业大学电子信息与控制工程学院; 出处《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期3227-3229,3246,共4页; 基金国家自然科学基金资助(60375017)。; 文摘针对非线性平衡控制问题,提出了一种加入预测信息的反馈误差学习(P-FEL)模型,该模型使用系统状态预测信息和反馈控制器的输出信号共同构成前馈神经网络控制器的教师信号,使用在线BP算法保证运动控制和运动学习同步进行。将P-FEL模型应用于倒立摆平衡控制的仿真实验结果表明,P-FEL模型可以有效地减少前馈神经网络控制器对反馈控制器参数的依赖性,同时还具有良好的平衡控制性能和鲁棒性。; 关键词平衡控制反馈误差学习状态预测在线BP算法; Keywords balance control Feedback Error Learning state prediction on-line BP; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ε滤波和反馈误差学习原理的自适应逆控制被引量：1: 2; 作者付梦印刘巧歌; 机构北京理工大学信息科学技术学院自动控制系; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期613-616,共4页; 文摘如何调节逆控制器是自适应逆控制的一个关键.本文采用基于ε滤波和反馈误差学习原理的方法来解决这个问题.利用反馈误差学习原理调节逆控制器,利用ε滤波方法在线构造反馈控制器,从而构成一个非线性自适应逆控制系统,使得被控对象的输出跟随指令输入.仿真结果表明了这种方法的有效性.; 关键词自适应逆控制 ε滤波反馈误差学习原理; Keywords adaptive inverse control e-filtering feedback-error-learning principle; 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

题名基于误差反馈学习的永磁同步电机变负载有限时间速度控制被引量：1: 3; 作者叶雷吴根忠陈强; 机构浙江工业大学信息工程学院; 出处《机电工程》 CAS 2014年第6期764-768,813,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61202203) 浙江省自然科学基金资助项目(LY12F01023) 浙江省教育厅自然科学基金资助项目(Y201329260); 文摘针对传统永磁同步电机调速系统面对变负载和大范围调速时,P、I参数需要频繁调整且速度跟踪不理想的问题,提出了一种基于误差反馈学习结构的永磁同步电机有限时间速度控制方法。在对永磁同步电机运动方程分析的基础上,使用非线性PI和径向基神经网络建立了速度环控制器模型。前者保证控制系统收敛和稳定,其输出作为神经网络的误差学习参数;后者基于终端滑模理论设计参数调整律,加快神经网络的参数收敛速度,使得神经网络的输出逐渐取代非线性PI成为控制系统的主要控制器。利用李雅普诺夫稳定判据分析了控制器的收敛性,并在永磁同步电机调速系统上进行了试验。研究结果表明,基于误差反馈学习结构的有限时间控制策略能够减小系统静态误差和抖振,具有一定的抗干扰能力。; 关键词永磁同步电机终端滑模径向基神经网络误差反馈学习; Keywords permanent magnet synchronous motor （PMSM） terminal sliding mode （TSM） radial basis function neural network（RBFNN） feedback error learning; 分类号 TH39 [机械工程—机械制造及自动化] TM341 [电气工程—电机]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名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: 4; 作者曹淑瑛郑加驹王博文黄文美颜威利; 机构河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室; 出处《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期106-111,共6页; 基金国家自然科学基金项目(50371025) 河北省自然科学基金(503055)~~; 文摘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。; 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; Keywords Giant magnetostrictive actuator Hysteretic nonlinearity Feedback error learning Dynamic recurrent neural network Real-time compensation control; 分类号 TM153 [电气工程—电工理论与新技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于神经网络的迟滞非线性补偿控制被引量：6: 5; 作者赵新龙董建萍; 机构浙江理工大学自动化研究所上海师范大学信息与机电工程学院; 出处《控制工程》 CSCD 北大核心 2010年第4期475-477,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(60904052) 浙江省自然科学基金资助项目(Y1080823) +5 种基金上海师范大学资助项目(DZL811 DRL904 DYL201005) 09ZR1423400) 国家863高技术研究发展计划资助项目(2009AA04Z139); 文摘提出了一种基于神经网络的迟滞非线性的补偿方法。首先构造一个Duhem逆算子来描述迟滞逆状态。然后利用神经网络来逼近此状态和输出之间的关系来得到神经网络迟滞逆模型,神经网络权值采用反馈误差学习方法来进行在线调整。系统的前馈控制器和反馈控制器分别为逆模型和PID控制器。该方法不需要建立迟滞的正模型,能够在线构造逆模型来实现迟滞补偿。最后通过仿真验证了该方法的有效性。; 关键词迟滞神经网络反馈误差学习控制补偿; Keywords hysteresis neural networks feedback error learning control compensation; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于FEL的液压振动台加速度幅相控制被引量：2: 6; 作者赵勇丛大成韩俊伟; 机构哈尔滨工业大学机电工程学院; 出处《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 EI CAS 2008年第5期915-919,共5页; 基金科技部国家科技支撑计划子课题(2006BAF01B12-03); 文摘目的针对液压振动台加速度正弦波波形复现、加速度扫频两类试验项目,利用反馈误差学习(FEL)控制策略解决传统三状态控制策略不能解决的跟踪精度低、鲁棒性差的问题.方法利用ADALINE神经网络、归一化LMS算法、结合正弦函数的特点,设计FEL控制策略中的前馈神经网络.结果对于正弦波和扫频信号参考输入,即使在阀控缸系统参数发生变化的情况下,所设计控制器仍然在幅值和相位上达到很高的跟踪精度.结论基于FEL思想设计的幅相控制器跟踪精度高,结构简单,运算量小,能满足对实时性要求很高的液压振动台控制系统的要求,也有利于基于DSPs的嵌入式实现.; 关键词 FEL 反馈误差学习振动台神经网络波形复现归一化LMS算法; Keywords FEL feedback - error - learning vibration generator system neural networks waveform replication normalized LMS; 分类号 TP271.31 [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

题名非线性动态迟滞压电陶瓷的实时控制被引量：3: 7; 作者党选举陈辉; 机构桂林电子科技大学智能系统与工业控制研究室; 出处《压电与声光》 CSCD 北大核心 2008年第3期353-355,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目(60572055) 广西区自然基金资助项目(桂科自0640170) 广西高校百名中青年学科带头人计划基金资助项目; 文摘在压电陶瓷动态迟滞非线性模型的基础上,以dSPACE系统为控制平台,提出基于反馈误差学习方法的具有多值对应的迟滞非线性特性压电陶瓷的神经网络自适应实时控制。采用执行速度快的C-MEX S函数进行编程。与PID控制进行比较,实验证明所提出的控制方法具有较高的精度。; 关键词压电陶瓷非线性迟滞特性实时控制反馈误差学习方法 dSPACE系统; Keywords piezoceramie nonlinear hysteresis real-time control feedback error learning method dSPACE system; 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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	加入预测信息的反馈误差学习模型及其仿真研究	阮晓钢丁名晓于乃功刘亮	《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于ε滤波和反馈误差学习原理的自适应逆控制	付梦印刘巧歌	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2007	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于误差反馈学习的永磁同步电机变负载有限时间速度控制	叶雷吴根忠陈强	《机电工程》 CAS	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	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	曹淑瑛郑加驹王博文黄文美颜威利	《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心	2006	11	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于神经网络的迟滞非线性补偿控制	赵新龙董建萍	《控制工程》 CSCD 北大核心	2010	6	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于FEL的液压振动台加速度幅相控制	赵勇丛大成韩俊伟	《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 EI CAS	2008	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	非线性动态迟滞压电陶瓷的实时控制	党选举陈辉	《压电与声光》 CSCD 北大核心	2008	3	在线阅读下载PDF 职称材料