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

1

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

准对角递归神经网络及其算法的研究 被引量：6

2

作者 李鸿儒 王建辉 顾树生 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第7期1542-1544,1547,共4页

提出一种准对角递归神经网络(QDRNN)结构及学习算法。此QDRNN结构上与对角递归神经网络(DRNN)相似,保留了DRNN结构简单的优点,以减小计算量,同时增加了相邻递归神经元之间的关联,可以直接应用BP学习算法进行训练。进一步,引入递推预报误... 提出一种准对角递归神经网络(QDRNN)结构及学习算法。此QDRNN结构上与对角递归神经网络(DRNN)相似,保留了DRNN结构简单的优点,以减小计算量,同时增加了相邻递归神经元之间的关联,可以直接应用BP学习算法进行训练。进一步,引入递推预报误差(RPE)学习算法,并且证明了其稳定性。仿真结果表明,QDRNN比DRNN具有更好的非线性逼近能力,而运算时间却增加甚微,DRNN的学习算法稍加变化即可应用。 展开更多

关键词 准对角递归神经网络 结构 BP算法 递推预报误差 稳定性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于对角递归神经网络的异步电动机定子绕组匝间故障诊断方法 被引量：11

3

作者 王旭红 何怡刚 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期60-63,共4页

为了有效地监测异步电动机定子绕组匝间短路故障,提出了基于对角递归神经网络的匝间故障在线诊断方法。该方法采用2个对角递归神经网络监测匝间短路故障,一个用于估算故障的严重度,另一个用于确定定子绕组故障匝数。同时,提出自适应动... 为了有效地监测异步电动机定子绕组匝间短路故障,提出了基于对角递归神经网络的匝间故障在线诊断方法。该方法采用2个对角递归神经网络监测匝间短路故障,一个用于估算故障的严重度,另一个用于确定定子绕组故障匝数。同时,提出自适应动态学习算法,训练对角递归神经网络,确定网络最优隐层神经元的个数,使诊断模型更加紧凑和精确。根据该方法构建了试验系统并进行了匝间短路试验,试验结果表明:基于对角递归神经网络的诊断模型,在不同工况下可精确确定定子绕组短路故障的匝数。由于对角递归神经网络具有动态处理能力,和前馈神经网络相比,克服了前馈神经网络故障诊断模型无动态处理能力的局限性,能更有效地监测定子绕组匝间短路故障。 展开更多

关键词 异步电机 定子绕组 匝间故障诊断 对角递归神经网络 自适应动态学习算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于对角递归神经网络的汽车主动悬架控制 被引量：4

4

作者 丁惜瀛 王春强 李琳 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2015年第1期6-10,共5页

为了提高电动汽车行驶平顺性及操纵稳定性,针对电动汽车悬架进行振动分析,建立了七自由度汽车电动主动悬架模型,设计四轮全驱电动汽车电动主动悬架结构及其控制系统.重点针对电动汽车主动悬架特点设计对角递归神经网络(DRNN)控制器,选... 为了提高电动汽车行驶平顺性及操纵稳定性,针对电动汽车悬架进行振动分析,建立了七自由度汽车电动主动悬架模型,设计四轮全驱电动汽车电动主动悬架结构及其控制系统.重点针对电动汽车主动悬架特点设计对角递归神经网络(DRNN)控制器,选取车身垂向加速度、悬架动行程和轮胎动行程作为神经网络控制器输入,采用梯度下降法对神经网络权值进行在线调整.仿真结果表明,具有DRNN控制器的电动主动悬架控制效果较PID控制主动悬架和被动悬架有显著提高,有效改善了汽车行驶平顺性及操纵稳定性,也说明所设计的控制策略在电动汽车电动主动悬架控制方面的有效性. 展开更多

关键词 对角递归神经网络 主动悬架 自由度 四轮全驱 加速度 动行程 梯度下降法 被动悬架

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于对角递归神经网络的冷凝器污脏测量 被引量：2

5

作者 樊绍胜 王旭红 王耀南 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2004年第8期58-60,共3页

提出了一种在线测量冷凝器污脏的新方法。该方法选取传热端差作为研究对象,运用对角递归神经网络建立变工况端差模型,成功分离出冷凝器污脏对端差的影响,准确实现冷凝器污脏程度的在线监测。根据此方法,研制了以数字信号处理器为核心的... 提出了一种在线测量冷凝器污脏的新方法。该方法选取传热端差作为研究对象,运用对角递归神经网络建立变工况端差模型,成功分离出冷凝器污脏对端差的影响,准确实现冷凝器污脏程度的在线监测。根据此方法,研制了以数字信号处理器为核心的测量装置,并进行了现场试验,试验结果证明:该方法有效、可行。 展开更多

关键词 冷凝器污脏 在线测量 传热端差 对角递归神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

对角递归神经网络永磁同步电机的无传感器控制

6

作者 杨俊友 陈大明 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2008年第1期24-27,共4页

分析了基于对角递归神经网络观测器控制系统的动态性能和鲁棒性能.基于对角递归神经网络观测器将实际测得的电压和电流经过坐标变换后估测出电流和角速度,用估测值与实际值的差值调节神经网络观测器连接权值,直到预测误差达到设定值.该... 分析了基于对角递归神经网络观测器控制系统的动态性能和鲁棒性能.基于对角递归神经网络观测器将实际测得的电压和电流经过坐标变换后估测出电流和角速度,用估测值与实际值的差值调节神经网络观测器连接权值,直到预测误差达到设定值.该控制器具有不依赖被控对象的精确数学模型、对外界环境变化具有学习性、自适应性及鲁棒性等特点.仿真表明,该方法具有较好的转子位置和速度跟踪特性,系统具有较强的抗负载扰动性能和控制性能,能够满足精度高、反应快、鲁棒性好的要求. 展开更多

关键词 对角递归神经网络 观测器 误差 自适应 鲁棒性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于对角递归神经网络盲均衡算法的研究 被引量：1

7

作者 贾枫美 程海青 张立毅 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2006年第S1期33-35,共3页

提出了一种基于对角递归神经网络的盲均衡算法。利用对角递归神经网络结构简单、计算量少的优点,结合传统的恒模盲均衡算法定义了代价函数,用最速梯度下降法推导出了其算法迭代公式。计算机仿真表明,该算法收敛速度较快,误码率较小。

关键词 盲均衡算法 对角递归神经网络 代价函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于对角递归神经网络的在线自整定解耦控制算法(英文) 被引量：2

8

作者 陶平 肖超 《机床与液压》 北大核心 2013年第12期123-128,共6页

为了解决控制系统中一个回路参数变化导致其他回路的运行参数改变,提出了一种基于DRNN的在线自整定解耦控制算法。以某被控对象温湿度控制为例构建了数学模型,分析了系统变量之间的耦合关系,设计了解耦网络。将存在耦合关系的多变量控... 为了解决控制系统中一个回路参数变化导致其他回路的运行参数改变,提出了一种基于DRNN的在线自整定解耦控制算法。以某被控对象温湿度控制为例构建了数学模型,分析了系统变量之间的耦合关系,设计了解耦网络。将存在耦合关系的多变量控制系统变换为独立的单变量控制系统,以消除相关控制通道之间的影响。基于所提出的对角递归神经网络解耦算法进行了系统仿真实验。系统仿真响应显示:经过解耦后的温湿控制2个通道相互之间影响很小,实现了耦合变量的解耦。仿真研究结果表明:提出的解耦控制算法是可行与合理的。 展开更多

关键词 自整定解耦PID控制器 对角递归神经网络 参数整定策略 温湿度解耦

在线阅读 下载PDF 职称材料

递归神经网络学习速率研究 被引量：2

9

作者 戴谊 丛爽 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期942-947,共6页

针对典型的对角递归神经网络,推导出递归神经网络稳定条件下网络输出层、隐含层及关联层学习速率的具体取值范围。提出设计者可通过从具体系统中获得的数据确定网络各层学习速率的上、下界数值,确定自适应学习速率的初值与调节方法,并... 针对典型的对角递归神经网络,推导出递归神经网络稳定条件下网络输出层、隐含层及关联层学习速率的具体取值范围。提出设计者可通过从具体系统中获得的数据确定网络各层学习速率的上、下界数值,确定自适应学习速率的初值与调节方法,并可选取最优学习速率。因而该法具有很强的可操作性和实用性。还给出一个具体数值实例,说明自适应学习速率与最佳学习速率的调整过程。 展开更多

关键词 对角递归神经网络 稳定性 自适应学习速率

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于神经网络自抗扰控制的结晶器液位拉速协调系统研究 被引量：20

10

作者 乔国林 童朝南 孙一康 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期641-648,共8页

结晶器内钢水液位和铸坯拉速机理上是耦合关系．为能控制更合理的钢水节奏,提出了不同于现在各自单变量控制的液位和拉速综合控制方法．通过实际对象,从机理角度推出模型,然后基于神经网络整定的自抗扰控制(ADRC)算法,对结晶器液位拉速... 结晶器内钢水液位和铸坯拉速机理上是耦合关系．为能控制更合理的钢水节奏,提出了不同于现在各自单变量控制的液位和拉速综合控制方法．通过实际对象,从机理角度推出模型,然后基于神经网络整定的自抗扰控制(ADRC)算法,对结晶器液位拉速协调控制系统进行仿真试验．仿真结果和现场曲线对该控制模型的准确性,可行性和有效性进行了验证． 展开更多

关键词 对角递归神经网络 自抗扰控制 液位控制 拉速控制 解耦控制

在线阅读 下载PDF 职称材料

应用神经网络和重复控制的逆变器综合控制策略 被引量：16

11

作者 胡雪峰 谭国俊 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期43-47,共5页

针对脉宽调制(pulse width modulation,PWM)逆变电源控制系统,提出一种基于(diagonal recurrent neural network,DRNN)在线自整定PID控制和改进重复控制相结合的新型综合控制策略,给出PID参数在线自整定的控制算法和改进重复控制器的设... 针对脉宽调制(pulse width modulation,PWM)逆变电源控制系统,提出一种基于(diagonal recurrent neural network,DRNN)在线自整定PID控制和改进重复控制相结合的新型综合控制策略,给出PID参数在线自整定的控制算法和改进重复控制器的设计参数。利用改进重复控制改善系统的稳态性能,利用对角递归神经网络在线自整定PID控制提高系统的动态性能,既能克服常规控制逆变器波形跟踪性能差的不足,又能极大改善重复控制逆变器动态响应滞后的问题。实验结果表明,该综合控制策略能实现逆变器的快速动态响应和高精度稳态输出波形。 展开更多

关键词 逆变器 对角递归神经网络 改进重复控制 综合控制

在线阅读 下载PDF 职称材料

协调控制系统神经网络PID优化控制与仿真研究 被引量：15

12

作者 王爽心 杨辉 李亚光 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第35期96-101,共6页

针对火电单元机组协调控制系统具有多变量、强耦合、非线性及参数时变的特点,将对角递归神经网络与PID控制方法相结合,并利用提出的改进型变尺度混沌优化策略对神经网络的权值参数和PID控制器参数进行整定,从而实现多变量系统的优化控... 针对火电单元机组协调控制系统具有多变量、强耦合、非线性及参数时变的特点,将对角递归神经网络与PID控制方法相结合,并利用提出的改进型变尺度混沌优化策略对神经网络的权值参数和PID控制器参数进行整定,从而实现多变量系统的优化控制。此方法不仅保持了传统PID控制器结构简单、算法实用等特点,而且算法稳定性好,寻优效率高,避免了控制器参数陷入局部极小等问题。仿真结果表明,对于100%和70%不同负荷时的工况,即使对象的传递函数发生了较大的改变,系统仍具有响应速度快、鲁棒性好、自适应性好等特点。 展开更多

关键词 对角递归神经网络 协调控制系统 混沌优化PID

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种混沌神经网络的混沌时间序列预测 被引量：3

13

作者 王燚 郭伟 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2007年第6期5-9,共5页

混沌是一种普遍存在的非线性动力学行为,针对混沌时间序列预测问题,提出了一种新颖的混沌对角递归神经网络模型,然后,给出了易实现的动量梯度学习算法。为了验证网络的预测性能,采用该神经网络预测模型对Mackey-Glass混沌时间序列进行... 混沌是一种普遍存在的非线性动力学行为,针对混沌时间序列预测问题,提出了一种新颖的混沌对角递归神经网络模型,然后,给出了易实现的动量梯度学习算法。为了验证网络的预测性能,采用该神经网络预测模型对Mackey-Glass混沌时间序列进行了仿真。结果表明,所提出的混沌神经神经网络模型能快速、精确地预测混沌时间序列,并能在一定精度上满足多步预测需要,是研究复杂非线性动力系统辨识和控制的一种有效方法。 展开更多

关键词 混沌对角递归神经网络 动量梯度学习算法 混沌时间序列 预测

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于DRNN网络的航空发动机多变量解耦控制 被引量：11

14

作者 朱玉斌 樊思齐 +1 位作者 任新宇 时瑞军 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期150-153,共4页

通过分析对角递归神经网络(DRNN)及带动量项的梯度学习方法(GDM),针对某型涡扇发动机的性能控制,研究了基于对角递归神经网络的多变量自学习解耦控制算法及其在航空发动机控制中的应用。阐明了该方法的结构和原理。并在设计点处进行了... 通过分析对角递归神经网络(DRNN)及带动量项的梯度学习方法(GDM),针对某型涡扇发动机的性能控制,研究了基于对角递归神经网络的多变量自学习解耦控制算法及其在航空发动机控制中的应用。阐明了该方法的结构和原理。并在设计点处进行了发动机多变量解耦控制系统设计。在偏离设计点时,大量的仿真结果表明,系统具有较好解耦和自适应能力。 展开更多

关键词 航空发动机 对角递归神经网络^+ 多变量控制 解耦^+

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于DRNN网络的轮式机器人鲁棒H_∞控制 被引量：3

15

作者 彭金柱 卞英楠 周树亮 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2018年第4期64-69,共6页

针对非完整约束的两轮移动机器人系统中存在建模误差及外扰的情形,提出了一种结合对角递归神经网络和非线性H_∞方法的控制策略.利用对角递归神经网络逼近建模不确定的非线性项,H_∞控制则用来实现期望的鲁棒跟踪性能.基于Lyapunov稳定... 针对非完整约束的两轮移动机器人系统中存在建模误差及外扰的情形,提出了一种结合对角递归神经网络和非线性H_∞方法的控制策略.利用对角递归神经网络逼近建模不确定的非线性项,H_∞控制则用来实现期望的鲁棒跟踪性能.基于Lyapunov稳定性理论,整个系统跟踪误差闭环有界.此外,在外界干扰仅仅积分有界的情形下,系统仍能满足具体的鲁棒跟踪性能.最后,对于相同外扰及不确定性下的移动机器人,将其与控制力矩法进行对比,仿真结果表明,所提方法是有效的. 展开更多

关键词 对角递归神经网络 控制力矩法 H∞控制 不确定性 LYAPUNOV稳定性

在线阅读 下载PDF 职称材料

SPWM逆变器复合控制策略 被引量：19

16

作者 胡雪峰 谭国俊 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期87-92,118,共7页

采用何种控制策略和如何实现控制方法是决定正弦波逆变电源输出波形质量和动态性能的主要因素。在详细分析逆变电源常用控制方法优缺点的基础上,提出了一种基于对角递归神经网络在线辨识自学习整定PID控制和重复调节相结合的新型复合控... 采用何种控制策略和如何实现控制方法是决定正弦波逆变电源输出波形质量和动态性能的主要因素。在详细分析逆变电源常用控制方法优缺点的基础上,提出了一种基于对角递归神经网络在线辨识自学习整定PID控制和重复调节相结合的新型复合控制策略,并在一台以DSP为核心控制器件的逆变电源装置上进行了实验论证。实验结果表明,该方法能同时实现正弦波逆变器的高精度稳态输出波形和快速动态响应性能,适用于感应电源、UPS不间断电源等需要高性能输出电压波形的场合。 展开更多

关键词 逆变器 对角递归神经网络 重复控制 复合控制

在线阅读 下载PDF 职称材料

改进DRNN在单元机组协调控制系统参数整定中应用 被引量：3

17

作者 孙灵芳 任栋 +1 位作者 张玉恒 王志勇 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期106-109,共4页

为协调单元机组机炉特性差异、提高机组运行水平,针对单元机组非线性、强耦合性和参数时变的特点,设计并仿真研究了一种基于改进对角递归神经网络(DRNN)的单元机组协调控制器。该控制器采用DRNN网络整定的PID控制器代替协调解耦控制系... 为协调单元机组机炉特性差异、提高机组运行水平,针对单元机组非线性、强耦合性和参数时变的特点,设计并仿真研究了一种基于改进对角递归神经网络(DRNN)的单元机组协调控制器。该控制器采用DRNN网络整定的PID控制器代替协调解耦控制系统中的常规PID控制器,并在常规DRNN中引入带动量项的PID梯度优化算法,使DRNN网络具有更快的跟踪性和收敛性;在此基础上,针对某300MW直流燃煤机组在100%、70%负荷工况下的线性模型和某330MW机组非线性动态模型,分别进行了负荷扰动和主蒸汽压力2种扰动下的仿真研究。仿真结果表明,与常规PID协调控制器相比,所提出的协调控制器具有响应速度快、自适应能力强、抗干扰能力强等特点,表现出更好的静态性能和动态性能。 展开更多

关键词 协调控制系统 对角递归神经网络 多变量解耦 模型 扰动

在线阅读 下载PDF 职称材料

蒸汽发生器水位SDRNN优化自抗扰控制 被引量：3

18

作者 周洪煜 汪正海 +1 位作者 黄建平 赵乾 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第10期789-794,807,共7页

针对蒸汽发生器(SG)水位控制过程存在的主要问题,引入水位自抗扰控制(ADRC)方案.通过扩张状态观测器实时估计系统内、外扰动,并采用前馈方式予以动态补偿,同时依据状态误差矢量进行非线性反馈调节,缓解控制系统快速与超调之间的矛盾.并... 针对蒸汽发生器(SG)水位控制过程存在的主要问题,引入水位自抗扰控制(ADRC)方案.通过扩张状态观测器实时估计系统内、外扰动,并采用前馈方式予以动态补偿,同时依据状态误差矢量进行非线性反馈调节,缓解控制系统快速与超调之间的矛盾.并引入二阶对角递归神经网络(SDRNN)动态辨识SG Jacobian信息,实时优化自抗扰控制器参数.分别在水位、蒸汽和给水扰动下进行SG水位仿真实验,并对比了前馈串级PI控制与SDRNN-ADRC控制的响应曲线.结果表明:在扰动工况及控制对象参数时变下,此SG水位控制系统的控制响应迅速、超调小且稳态误差小,具有优良的动、静态性能. 展开更多

关键词 蒸汽发生器 水位 自抗扰控制 二阶对角递归神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Park变换和DRNN的定子绕组匝间故障诊断方法 被引量：4

19

作者 王旭红 何怡刚 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期43-47,共5页

采用定子电流信号检测方法诊断三相交流电机定子绕组匝间短路故障时,会受到电网电压不对称和负载变化等因素的影响,为克服这一缺陷,提出了基于派克变换和对角递归神经网络(DRNN)的定子绕组匝间故障诊断方法.该方法根据派克变换得到三相... 采用定子电流信号检测方法诊断三相交流电机定子绕组匝间短路故障时,会受到电网电压不对称和负载变化等因素的影响,为克服这一缺陷,提出了基于派克变换和对角递归神经网络(DRNN)的定子绕组匝间故障诊断方法.该方法根据派克变换得到三相电流派克矢量模的轨迹变化,通过频谱分析提取故障严重度特征因子.为进一步确定短路绕组的匝数,综合考虑负载、三相输入电压不平衡度的变化情况,构建基于DRNN的短路匝数诊断模型.根据此方法,构建了试验系统并进行了匝间短路试验,试验结果证明:基于Park变换和DRNN的诊断方法,不但在稳态工况下可精确确定定子绕组短路故障的严重度及匝数,而且在电机启动、负载、电压不平衡动态变化时,取得比前馈神经网络(FFNN)故障诊断模型更好的诊断结果. 展开更多

关键词 定子绕组 匝间短路 PARK矢量 对角递归神经网络 诊断模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于DRNN自整定准PR控制的光伏并网系统研究 被引量：19

20

作者 周振雄 石硕 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期2932-2940,共9页

以配置LCL滤波器的单相光伏并网逆变系统为研究对象,针对其非线性、时变特性,提出一种基于准比例谐振(quasi proportional resonant,QPR)控制的直流电压外环、并网电流内环和电容电流内环三闭环控制策略,并给出准PR控制器的离散化方法... 以配置LCL滤波器的单相光伏并网逆变系统为研究对象,针对其非线性、时变特性,提出一种基于准比例谐振(quasi proportional resonant,QPR)控制的直流电压外环、并网电流内环和电容电流内环三闭环控制策略,并给出准PR控制器的离散化方法。针对准PR控制器参数固定无法适应电网参数变化,难以达到系统控制性能最优的不足,提出一种基于动态对角递归神经网络(diagonal recurrent neual network,DRNN)自整定准PR控制器并给出其控制算法,DRNN采用基于二阶梯度的递推预报误差算法(recursive prediction error,RPE),其较一阶梯度反向传播算法(propagation,BP)具有更快收敛速度。仿真对比分析和实验结果表明,采用上述控制策略的单相光伏并网逆变系统具有良好的输出电流质量和快速的动态响应性能,可有效避免并网电流谐振并实现并网电流高功率因数。 展开更多

关键词 光伏并网逆变器 LCL滤波器 准PR控制 对角递归神经网络 无静差跟踪

在线阅读 下载PDF 职称材料