基于对角回归神经网络的自整定全系数自适应控制器及其特征参量辨识 被引量：1

1

作者 王丽娇 《航天控制》 CSCD 北大核心 2011年第5期15-21,共7页

针对全系数自适应控制器参数人为调试带来的不便,提出一种基于对角回归神经网络的参数自整定方法,通过神经网络的自学习能力对全系数自适应控制器参数进行在线整定。同时,提出一种新的特征模型参数间接辨识方法,采用神经网络的权值和回... 针对全系数自适应控制器参数人为调试带来的不便,提出一种基于对角回归神经网络的参数自整定方法,通过神经网络的自学习能力对全系数自适应控制器参数进行在线整定。同时,提出一种新的特征模型参数间接辨识方法,采用神经网络的权值和回归层输出组成的非线性函数构造对象的特征参量,更有效地对特征模型的时变参数进行自学习和调整。对闭环回路的仿真结果表明,基于神经网络辨识和整定的全系数自适应控制回路比传统的全系数自适应控制回路具有更强的自适应性和抗干扰能力,响应速度更快,系统鲁棒性更强。 展开更多

关键词 全系数自适应控制器 对角回归神经网络 自整定 特征模型 辨识

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基于DRNN神经网络的挖掘机伺服系统参数辨识 被引量：6

2

作者 黎波 严骏 +2 位作者 郭刚 钱海波 张梅军 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心 2013年第1期75-78,共4页

为有效分析挖掘机电液伺服系统,提高依据模型设计控制器的精度,建立了系统状态空间模型。针对模型中的不确定参数,提出了基于对角回归神经网络的系统辨识策略。通过神经网络在线学习得到系统Jacobian信息,将实测信息代入含Jacobian信息... 为有效分析挖掘机电液伺服系统,提高依据模型设计控制器的精度,建立了系统状态空间模型。针对模型中的不确定参数,提出了基于对角回归神经网络的系统辨识策略。通过神经网络在线学习得到系统Jacobian信息,将实测信息代入含Jacobian信息与待辨识参数的线性方程,利用最小二乘法求得未知参数。实验表明,辨识模型能从初始阶段的微小误差逐渐地逼近实际系统,所提出的方法能有效辨识系统参数。 展开更多

关键词 挖掘机 电液伺服系统 对角回归神经网络 Jacobian信息 参数辨识

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基于对角递归神经网络整定的PID解耦单元机组负荷控制系统 被引量：13

3

作者 刘红军 韩璞 于希宁 《动力工程》 CSCD 北大核心 2004年第6期809-812,818,共5页

针对火电厂单元机组具有多变量强耦合、非线性及参数时变的受控对象,提出了基于对角递归神经网络整定的PID解耦控制方法,其主要特点是能够提供一个对角递归神经网络来辩识系统模型,进而对PID控制器参数进行整定,实现多变量解耦控制。通... 针对火电厂单元机组具有多变量强耦合、非线性及参数时变的受控对象,提出了基于对角递归神经网络整定的PID解耦控制方法,其主要特点是能够提供一个对角递归神经网络来辩识系统模型,进而对PID控制器参数进行整定,实现多变量解耦控制。通过对火电机组负荷控制系统的设计和仿真研究,表明系统达到了动态近似解耦、静态完全解耦和无静差跟踪,并具有响应速度快,鲁棒性好等特点。 展开更多

关键词 自动控制技术 单元机组 对角递归神经网络(drnn) 解耦控制 PID控制 负荷控制

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在线优化参数的神经网络预测监督控制

4

作者 侯小秋 《陕西理工大学学报（自然科学版）》 2024年第2期38-44,共7页

使用具有辅助变量的全格式动态线性化方法逼近系统,构建了神经网络监督控制预测模型。利用线性跟踪-微分器建立过渡过程,应用线性扩张状态观测器估计输出预测值及其微分,给出了线性PID控制算法。根据对角回归神经网络构成直接逆控制,提... 使用具有辅助变量的全格式动态线性化方法逼近系统,构建了神经网络监督控制预测模型。利用线性跟踪-微分器建立过渡过程,应用线性扩张状态观测器估计输出预测值及其微分,给出了线性PID控制算法。根据对角回归神经网络构成直接逆控制,提出了改进的控制目标函数。依据非线性递推最小二乘法在线优化了PID控制参数和对角回归神经网络的连接权。当系统控制误差大于一定值时,重置PID控制参数。最后提出了在线优化参数的神经网络预测监督控制,克服了已有的神经网络监督控制存在建模难的问题。仿真研究结果表明控制算法的响应具有理想性能。 展开更多

关键词 神经网络监督控制 非线性系统 线性PID控制 全格式动态线性化方法 对角回归神经网络 非线性递推最小二乘法

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神经网络方法在舰船姿态运动预报中的应用研究 被引量：3

5

作者 丰雁 郑凤婷 《舰船科学技术》 北大核心 2016年第2X期10-12,共3页

将神经网络应用于舰船姿态运动预报中,利用带有延迟反馈的回归神经网络的暂态、学习效率高、动态映射等优点,提出多输入单输出简化的对角回归神经网络,并给出舰船姿态运动预报模型。在此基础上进行算法收敛性的说明。最后采集15个样本,... 将神经网络应用于舰船姿态运动预报中,利用带有延迟反馈的回归神经网络的暂态、学习效率高、动态映射等优点,提出多输入单输出简化的对角回归神经网络,并给出舰船姿态运动预报模型。在此基础上进行算法收敛性的说明。最后采集15个样本,通过分析样本的平均误差、均方误差和相对误差来说明本文所此采用的算法对舰船纵摇姿态的预报结果有效。为提高预报精度需要将船舶受到的外界干扰融合到模型中,从而可得到理想的预报效果。 展开更多

关键词 舰船姿态运动预报 对角回归神经网络 非线性系统

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基于DRNN网络的强排式燃气热水器自整定PID控制 被引量：1

6

作者 杜福银 《工业加热》 CAS 2010年第4期31-34,共4页

强排式燃气热水器是一个耦合的两输入两输出系统,随机负荷的变化又表现出参数快时变的特性。固定参数PID控制难以适应此系统控制要求,因此,提出一种基于回归神经网络(DRNN)的两输入两输出PID控制器结构,给出了DRNN神经网络参数学习算法... 强排式燃气热水器是一个耦合的两输入两输出系统,随机负荷的变化又表现出参数快时变的特性。固定参数PID控制难以适应此系统控制要求,因此,提出一种基于回归神经网络(DRNN)的两输入两输出PID控制器结构,给出了DRNN神经网络参数学习算法和PID控制器参数自整定算法。计算机仿真结果验证了该控制策略可行性,这为以后进一步研究奠定了基础。 展开更多

关键词 强排式燃气热水器 PID控制 回归神经网络(drnn) 计算机仿真

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基于DRNN网络的风力辅助提水机自整定PID控制

7

作者 杜福银 《中国农村水利水电》 北大核心 2011年第10期93-95,105,共4页

基于风力机和离心水泵的特点,提出了一种风力辅助提水机结构及该机的控制系统。该机是一个耦合的两输入两输出时变系统,系统存在的响应较慢,负荷的随机变化及参数快时变的特性。固定参数PID控制难以适应此系统控制要求,因此,提出一种基... 基于风力机和离心水泵的特点,提出了一种风力辅助提水机结构及该机的控制系统。该机是一个耦合的两输入两输出时变系统,系统存在的响应较慢,负荷的随机变化及参数快时变的特性。固定参数PID控制难以适应此系统控制要求,因此,提出一种基于回归神经网络(DRNN)的两输入两输出PID控制器结构,给出了DRNN神经网络参数学习算法和PID控制器参数自整定算法。使该系统能在自然界的风速随机变化的情况下使风力机最大可能利用风能,同时与离心水泵输出功率匹配.计算机仿真结果验证了该控制策略可行性,这为以后进一步研究奠定了基础。 展开更多

关键词 风力辅助提水机 耦合 PID控制 回归神经网络(drnn)

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基于DRNN的纸机定量水分解耦控制仿真分析 被引量：4

8

作者 周炜 胡慕伊 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期72-74,共3页

针对抄纸过程中具有的强耦合、大时滞特点,提出了一种自适应的PID解耦控制方法,利用对角回归神经网络(DRNN)来辨识系统模型,通过对PID控制器参数进行调整,实现多变量解耦控制。对纸机定量、水分控制系统的仿真研究结果表明:该方法具有... 针对抄纸过程中具有的强耦合、大时滞特点,提出了一种自适应的PID解耦控制方法,利用对角回归神经网络(DRNN)来辨识系统模型,通过对PID控制器参数进行调整,实现多变量解耦控制。对纸机定量、水分控制系统的仿真研究结果表明:该方法具有较快的系统响应和抗干扰能力,较好地解决了定量和水分之间的耦合作用。 展开更多

关键词 定量 水分 解耦控制 对角回归神经网络(drnn)

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基于GA的DRNN-PID算法在多电机系统中的应用

9

作者 王智琳 李彦 刘金保 《电子设计工程》 2012年第1期54-56,59,共4页

对于多变量非线性强耦合的多电机同步控制系统,难以建立精确数学模型并施加有效控制的缺陷,文中采用基于遗传算法的对角递归神经网络(DRNN)的PID控制算法,以3台电机的速度张力系统为对象,对其进行控制。通过实验表明,该算法没有一般的... 对于多变量非线性强耦合的多电机同步控制系统,难以建立精确数学模型并施加有效控制的缺陷,文中采用基于遗传算法的对角递归神经网络(DRNN)的PID控制算法,以3台电机的速度张力系统为对象,对其进行控制。通过实验表明,该算法没有一般的神经网络PID控制算法易陷入局部极值等缺陷,控制效果良好。 展开更多

关键词 对角递归神经网络(drnn) 遗传算法(GA) 实数编码 张力控制

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基于DRNN的多回路参数在线自整定控制解耦算法 被引量：4

10

作者 肖宏启 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2019年第12期115-119,共5页

提出了一种基于DRNN解耦的控制参数在线自整定控制算法。分析了关联耦合回路控制中存在的问题,推导了基于DRNN解耦的控制参数在线自整定算法。以某军用弹药仓库库房的温、湿度高精度控制为例,借助仿真验证了采用前馈补偿的DRNN解耦可消... 提出了一种基于DRNN解耦的控制参数在线自整定控制算法。分析了关联耦合回路控制中存在的问题,推导了基于DRNN解耦的控制参数在线自整定算法。以某军用弹药仓库库房的温、湿度高精度控制为例,借助仿真验证了采用前馈补偿的DRNN解耦可消除关联控制通道间影响,通过解耦后的各个控制通道间几乎互不影响,在解耦的同时完成控制参数的自整定。研究结果表明,对于关联耦合回路,采用基于DRNN的解耦控制算法是合理、可行和有效的。 展开更多

关键词 耦合变量 关联耦合回路控制 参数自整定 对角回归神经网络 解耦控制算法

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融合改进布谷鸟搜索算法和DRNN的非线性系统辨识

11

作者 朱笑花 王宇野 《陕西科技大学学报》 CAS 2018年第5期159-164,168,共7页

针对非线性系统的辨识问题,引入了对角回归神经网络模型.为了对辨识模型进行优化,设计了一种新的杂交操作策略,并将该策略引入到布谷鸟搜索中,获得改进的布谷鸟搜索算法(hCS).通过对12个典型测试函数的数值寻优实验,结果表明,所提出的... 针对非线性系统的辨识问题,引入了对角回归神经网络模型.为了对辨识模型进行优化,设计了一种新的杂交操作策略,并将该策略引入到布谷鸟搜索中,获得改进的布谷鸟搜索算法(hCS).通过对12个典型测试函数的数值寻优实验,结果表明,所提出的算法与基本的布谷鸟算法相比,其解的精度有了明显的提高.将所提出的算法用于2个非线性系统神经网络辨识模型的优化,仿真结果表明hCS优化的模型拟合精度更高. 展开更多

关键词 布谷鸟搜索算法 杂交操作策略 对角回归神经网络 非线性系统辨识

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