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

一种基于对角递归神经网络的PID解耦控制器 被引量：5

2

作者 韩贵金 《电子科技》 2007年第9期22-26,共5页

在PID多变量解耦控制的基础上,设计了一种基于对角递归神经网络的PID解耦控制器。基于对角递归神经网络构造了PID控制器,并把几个PID控制器平行采用作为解耦控制器,以同时实现解耦和控制功能。通过对2输入2输出非线性耦合对象进行计算... 在PID多变量解耦控制的基础上,设计了一种基于对角递归神经网络的PID解耦控制器。基于对角递归神经网络构造了PID控制器,并把几个PID控制器平行采用作为解耦控制器,以同时实现解耦和控制功能。通过对2输入2输出非线性耦合对象进行计算机仿真结果表明,该控制器对多变量非线性系统解耦控制效果很好。 展开更多

关键词 对角递归神经网络 PID 解耦控制 多变量非线性系统

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于分布估计算法的对角递归神经网络短期负荷预测模型研究 被引量：2

3

作者 龚文杰 段晓燕 张智晟 《青岛大学学报（工程技术版）》 CAS 2012年第2期43-47,共5页

针对传统的BP算法易陷入局部极小点,收敛速度慢,编程复杂等缺点,本文提出基于分布估计算法的对角递归神经网络的短期负荷预测模型。该模型采用分布估计算法对对角递归神经网络进行优化,仿真结果表明,该预测模型平均绝对误差降低1.097%,... 针对传统的BP算法易陷入局部极小点,收敛速度慢,编程复杂等缺点,本文提出基于分布估计算法的对角递归神经网络的短期负荷预测模型。该模型采用分布估计算法对对角递归神经网络进行优化,仿真结果表明,该预测模型平均绝对误差降低1.097%,最大相对误差降低2.55%,该模型获得较满意的预测精度,具有较高的预测稳定性和较好的适应能力。 展开更多

关键词 分布估计算法 对角递归神经网络 短期负荷预测 电力系统

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于动态RPROP算法的对角递归神经网络

4

作者 王晓燕 杨富龙 《科技创新与应用》 2021年第14期24-27,共4页

在训练对角递归神经网络(Diagonal Recurrent Neural Network,DRNN)时,为了避免网络权值的学习过程发生振荡、收敛速度慢,得到更好的收敛速度和辨识精度,文章提出一种动态RPROP(resilient back-propagation,RPROP)算法可以使上次的网络... 在训练对角递归神经网络(Diagonal Recurrent Neural Network,DRNN)时,为了避免网络权值的学习过程发生振荡、收敛速度慢,得到更好的收敛速度和辨识精度,文章提出一种动态RPROP(resilient back-propagation,RPROP)算法可以使上次的网络连接权值改变量对本次权值改变量产生影响。并将基于该算法的对角递归神经网络用于非线性时变系统的辨识,仿真结果表明该算法可以有效提高辨识效果、网络的收敛速度和辨识精度。 展开更多

关键词 动态RPROP算法 对角递归神经网络 非线性时变系统辨识

在线阅读 下载PDF 职称材料

青霉素结晶过程中的神经网络自整定PID控制

5

作者 宋哲英 刘朝英 宋雪玲 《河北工业大学学报》 CAS 2005年第z1期44-47,共4页

针对青霉素结晶过程中结晶罐温度与液位控制间存在一定的耦合,且对象参数又具有时变性的特点,提出了基于对角递归神经网络(DRNN)自整定的PID解耦控制方法.神经网络根据对象参教发生变化时对系统输出性能的影响,自动调整网络权值,对PID... 针对青霉素结晶过程中结晶罐温度与液位控制间存在一定的耦合,且对象参数又具有时变性的特点,提出了基于对角递归神经网络(DRNN)自整定的PID解耦控制方法.神经网络根据对象参教发生变化时对系统输出性能的影响,自动调整网络权值,对PID参数进行调节,改变比例、积分、微分作用的强弱,达到系统解耦控制的目的.仿真结果表明,该方法具有响应速度快,自适应能力强等特点. 展开更多

关键词 青霉素 结晶 对角递归神经网络 解耦控制

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

6

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

7

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

蒸汽发生器水位SDRNN优化自抗扰控制 被引量：3

8

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DRNN自整定准PR控制的光伏并网系统研究 被引量：19

9

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

基于DRNN的纸机定量水分解耦控制仿真分析 被引量：4

10

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)

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于GA的DRNN-PID算法在多电机系统中的应用

11

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于TSA-DRNN模型的年径流预测研究 被引量：4

12

作者 崔东文 杨琼波 《华北水利水电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2021年第6期35-41,共7页

为了解决深度递归神经网络(DRNN)权值和阈值难以选取的问题,有效提高DRNN径流预测精度,提出了被囊群算法(TSA)与DRNN相融合的预测方法。选取4个标准测试函数对TSA进行仿真验证,并与粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较;通过主成分分... 为了解决深度递归神经网络(DRNN)权值和阈值难以选取的问题,有效提高DRNN径流预测精度,提出了被囊群算法(TSA)与DRNN相融合的预测方法。选取4个标准测试函数对TSA进行仿真验证,并与粒子群优化(PSO)算法的仿真结果进行比较;通过主成分分析(PCA)对数据样本进行降维并构建DRNN_(2)(双隐层DRNN)、DRNN_(3)(三隐层DRNN)、DRNN_(4)(四隐层DRNN)模型,利用TSA优化DRNN权值和阈值,建立了TSA-DRNN_(2)、TSA-DRNN_(3)、TSA-DRNN_(4)径流预测模型,并构建TSA-Elman、Elman、DRNN_(2)、DRNN_(3)、DRNN_(4)、TSA-SVM模型作对比;利用云南省姑老河站年径流预测实例对TSA-DRNN_(2)、TSA-DRNN_(3)、TSADRNN_(4)、TSA-Elman、Elman、DRNN_(2)、DRNN_(3)、DRNN_(4)、TSA-SVM模型进行检验。结果表明:在不同维度条件下,TSA仿真效果优于PSO算法,具有较好的寻优精度和全局搜索能力;TSA-DRNN_(2)、TSA-DRNN_(3)、TSADRNN_(4)模型对实例年径流预测的平均相对误差分别为3.63%、2.81%、2.50%,预测精度优于TSA-Elman等其他6种模型,且随着隐含层数的增加,预测精度呈提高趋势。TSA-DRNN模型用于径流预测是可行的,模型及DRNN权、阈值优化方法可为相关预测研究提供参考。 展开更多

关键词 径流预测 深度递归神经网络(drnn) 被囊群算法(TSA) 仿真验证 数据降维 权、阈值优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

纸张多变量控制系统的分析与设计

13

作者 卜磊 熊智新 胡慕伊 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第4期46-48,共3页

针对纸张定量、水分和灰分系统的强耦合、时滞特点,运用基于对角递归神经网络的多变量自整定PID控制方法,实时调整PID控制器的参数,实现系统的解耦功能。实验仿真结果表明,该控制方法系统适应能力较强、响应速度快、抗干扰能力强。

关键词 定量 水分 灰分 解耦控制 对角递归神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料