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基于气动人工肌肉的自适应模糊小脑模型神经网络位置跟踪控制 被引量:5
1
作者 沈伟 施光林 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期579-583,共5页
针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为... 针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为可能.在线实时的自适应算法逐步提高了AFCMAC的控制性能,从而最终完全过渡到AFCMAC控制.通过规划AF-CMAC的输入空间,保证了AFCMAC对迟滞力和气压波动等不确定因素的感知能力,为实现AF-CMAC控制奠定了基础.对DASPID与AFCMAC控制器的位置跟踪控制性能进行了对比实验.结果表明,在非线性系统条件下,AFCMAC较之DASPID有着更好的跟踪控制性能和较低的实现难度. 展开更多
关键词 气动人工肌肉 自适应模糊小脑模型神经网络 位置跟踪控制
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机器人柔顺装配夹具的双小脑模型神经网络控制系统 被引量:2
2
作者 颜波 张铁 谢存禧 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2002年第12期53-56,共4页
介绍了一种新型的机器人柔顺装配夹具及其装配系统。设计了由装配力信号为输入的小脑模型神经网络CMAC1和以浮动平台位移信号为输入的小脑模型神经网络CMAC2并行叠加构成的双CMAC神经网络控制器 ,前者作为前馈控制 ,后者当夹具刚启动时... 介绍了一种新型的机器人柔顺装配夹具及其装配系统。设计了由装配力信号为输入的小脑模型神经网络CMAC1和以浮动平台位移信号为输入的小脑模型神经网络CMAC2并行叠加构成的双CMAC神经网络控制器 ,前者作为前馈控制 ,后者当夹具刚启动时为前馈控制 ,装配开始后转为反馈控制。双CMAC神经网络控制器具有存储容量少、系统较稳定、能减少系统误差影响、装配力小等优点。 展开更多
关键词 小脑模型神经网络 控制系统 机器人 柔顺装配夹具 小脑模型关联控制器 CMAC
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小脑神经网络用于不确定时滞系统的鲁棒非脆弱控制 被引量:1
3
作者 付兴建 郭宏梅 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2020年第3期477-483,共7页
针对不确定时滞系统的鲁棒跟踪控制问题,设计了一种基于小脑神经网络CMAC的鲁棒非脆弱控制器。首先,给出小脑模型神经网络控制系统的算法。其次针对一类不确定时滞系统,根据李雅普诺夫稳定理论,进行了鲁棒非脆弱控制器的设计。假设反馈... 针对不确定时滞系统的鲁棒跟踪控制问题,设计了一种基于小脑神经网络CMAC的鲁棒非脆弱控制器。首先,给出小脑模型神经网络控制系统的算法。其次针对一类不确定时滞系统,根据李雅普诺夫稳定理论,进行了鲁棒非脆弱控制器的设计。假设反馈控制中即含有状态反馈不确定性,也具有状态时滞的不确定性。证明不确定时滞系统鲁棒非脆弱控制存在的条件。该条件可以利用Matlab的线性矩阵不等式LMI工具箱来求解鲁棒控制器的参数。之后利用CMAC神经网络较强的学习能力和鲁棒非脆弱控制器对参数摄动抑制作用的特点,将鲁棒非脆弱控制器与小脑模型神经网络CMAC相结合,构成小脑模型神经网络与鲁棒非脆弱控制器的复合控制,实现对不确定时滞系统的跟踪控制。仿真结果显示,对于输入端扰动和一定程度的参数摄动,经过复合控制器的作用,被控系统能在短时间的抖动后逐渐趋于稳定,不仅具有较快的响应速度,还具有较短的收敛时间和令人满意的跟踪精度。该种复合控制表现出较强抗干扰能力及鲁棒性。 展开更多
关键词 小脑模型神经网络 非脆弱控制 不确定性 时滞 线性矩阵不等式
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基于小脑神经网络的船用柴油机扭矩在线估计
4
作者 华海德 马宁 +2 位作者 马捷 张桂臣 黄河 《内燃机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期62-66,共5页
提出一种新的基于瞬时转速的扭矩估计方法,将扭矩估计问题转化为转速跟踪问题。建立了船舶柴油机系统模型,采用基于信度分配的小脑模型神经网络对系统在线逆动态建模,运用梯度下降法修正网络的权值,采用误差反馈保证系统的稳定性。采集... 提出一种新的基于瞬时转速的扭矩估计方法,将扭矩估计问题转化为转速跟踪问题。建立了船舶柴油机系统模型,采用基于信度分配的小脑模型神经网络对系统在线逆动态建模,运用梯度下降法修正网络的权值,采用误差反馈保证系统的稳定性。采集了某船用柴油机的瞬时转速,代入该船动力装置参数计算其瞬时扭矩。研究结果表明:约60 oCA后,模型转速和实测转速跟踪精度可控制在±1%以内。在系统模型准确的前提下,提出的方法估计精度高、计算简单且实时性好。 展开更多
关键词 内燃机 柴油机 瞬时转速 扭矩估计 小脑模型神经网络
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基于CMAC神经网络的配网重构模型 被引量:7
5
作者 金丽成 邱家驹 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期784-788,共5页
为使配电网的有功功率损失最小化,提出了一种基于小脑模型关节控制器(cerebellarmodelarticulationcontroller,CMAC)神经网络配电网重构模型.借助于CMAC神经网络输入和输出之间的非线性映射关系和泛化能力,来建立变化的负荷水平与最优... 为使配电网的有功功率损失最小化,提出了一种基于小脑模型关节控制器(cerebellarmodelarticulationcontroller,CMAC)神经网络配电网重构模型.借助于CMAC神经网络输入和输出之间的非线性映射关系和泛化能力,来建立变化的负荷水平与最优化网络拓扑之间的对应关系,即网络重构.还将该模型与基于BP网络的配网重构模型进行比较.经算例表明,模型可以快速地给出重构的结果,适合大型配电网使用. 展开更多
关键词 CMAC神经网络 重构模型 配电网 网络重构 小脑模型关节控制器神经网络 网损最小 非线性映射关系
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基于高斯基函数CMAC神经网络的发电机故障诊断方法 被引量:2
6
作者 万书亭 何鹏 赵松杰 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期84-87,134,共5页
提出一种基于高斯基函数小脑模型神经网络(CMAC)的汽轮发电机故障诊断新方法,为了达到更高的精度和更好的泛化能力,该方法以高斯函数作为CMAC神经网络的基函数,针对发电机的机电耦合特性,将发电机机电综合特征作为神经网络的训练样本输... 提出一种基于高斯基函数小脑模型神经网络(CMAC)的汽轮发电机故障诊断新方法,为了达到更高的精度和更好的泛化能力,该方法以高斯函数作为CMAC神经网络的基函数,针对发电机的机电耦合特性,将发电机机电综合特征作为神经网络的训练样本输入,经MATLAB仿真得到了完全正确的诊断结果,收敛速度快,精度高,可以满足在线监控的要求。通过比较学习率和泛化常数取值不同时CMAC网络的训练结果,分析了学习率和泛化常数对该网络的影响。 展开更多
关键词 小脑模型神经网络(CMAC) 高斯基函数 发电机 故障诊断 机电综合特征
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基于CMAC神经网络与PID并行控制的汽车电动助力转向系统 被引量:1
7
作者 李伟 李鸿炜 《汽车科技》 2006年第1期7-10,共4页
电动助力转向系统(EPS)已经成为世界汽车技术发展的研究热点,然而对EPS控制策略的研究大多仅限于传统的控制方式。比较了单纯PID控制和CMAC与PID复合控制下电动助力转向系统对各种输入信号的响应,证明复合控制对非线性信号有很强的跟踪... 电动助力转向系统(EPS)已经成为世界汽车技术发展的研究热点,然而对EPS控制策略的研究大多仅限于传统的控制方式。比较了单纯PID控制和CMAC与PID复合控制下电动助力转向系统对各种输入信号的响应,证明复合控制对非线性信号有很强的跟踪能力,并且具有很好的抗干扰性。 展开更多
关键词 电动助力转向 小脑模型神经网络 PID控制 并行控制
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基于CMAC神经网络的机载空间激光通信终端的自抗扰控制技术 被引量:1
8
作者 黎洪展 曹阳 +2 位作者 彭小峰 毛昉 张洪波 《激光杂志》 北大核心 2018年第8期46-49,共4页
机载激光通信稳定平台易受到诸多扰动因素影响致使视轴抖动,无法建立稳定的激光通信链路。针对机载激光通信系统受到的扰动问题,设计了一种小脑模型神经网络与自抗扰技术结合的复合控制,并针对控制系统的响应速度和跟踪精度进行仿真研... 机载激光通信稳定平台易受到诸多扰动因素影响致使视轴抖动,无法建立稳定的激光通信链路。针对机载激光通信系统受到的扰动问题,设计了一种小脑模型神经网络与自抗扰技术结合的复合控制,并针对控制系统的响应速度和跟踪精度进行仿真研究。仿真结果表明,与传统自抗扰控制技术相比,该复合控制系统具有更快的响应速度、更高的跟踪精度和更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 机载空间激光通信 视轴稳定 自抗扰控制技术 小脑模型神经网络
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无人机舵面负载模拟系统的小脑模型控制 被引量:5
9
作者 杨波 王俊奎 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1361-1365,共5页
为解决无人机舵面负载模拟系统中非线性和多余力矩扰动问题,利用小脑模型神经网络非线性逼近能力强、结构简单、适于实时控制等特点,采用小脑模型和传统PD(Proportional-Derivative)控制结合的复合控制策略,由小脑模型实现前馈控制,PD... 为解决无人机舵面负载模拟系统中非线性和多余力矩扰动问题,利用小脑模型神经网络非线性逼近能力强、结构简单、适于实时控制等特点,采用小脑模型和传统PD(Proportional-Derivative)控制结合的复合控制策略,由小脑模型实现前馈控制,PD控制实现反馈控制,以保证在系统运行各阶段的控制精度.分析讨论了复合控制的不稳定性问题,研究了基于可信度分配和学习率自适应调整的改进型小脑模型的应用情况,提出一种适用于单输入单输出系统的简化小脑模型复合控制设计方法.仿真结果表明该方法有效地解决了小脑模型和PD复合控制的不稳定问题,改善了系统动态加载性能,并具有很好的抗干扰性能. 展开更多
关键词 舵面负载模拟系统 多余力矩 小脑模型神经网络 PD控制
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基于CMAC网络的飞行器再入制导研究 被引量:1
10
作者 吴浩 王永骥 郑总准 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2009年第6期17-21,24,共6页
针对高速再入飞行器的制导问题,提出了一种改进的标准轨道制导律。该方案在纵向上将LQR控制与小脑模型神经网络(CMAC)相结合,利用在线学习的CMAC对攻角和倾侧角的大小进行修正,提高地心径向距离和剩余航程的跟踪精度。在侧向上,根据定... 针对高速再入飞行器的制导问题,提出了一种改进的标准轨道制导律。该方案在纵向上将LQR控制与小脑模型神经网络(CMAC)相结合,利用在线学习的CMAC对攻角和倾侧角的大小进行修正,提高地心径向距离和剩余航程的跟踪精度。在侧向上,根据定义的侧向边界设置动态调整准则确定倾侧角反向位置。三自由度仿真显示,该制导律在气动偏差下能够得到满足终端精度和约束条件的再入轨道,具有良好的可行性。 展开更多
关键词 高速再入飞行器 再入制导 LQR方法 小脑模型神经网络 标准轨道跟踪
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基于RCMAC网络的动态逆再入制导方法研究 被引量:1
11
作者 吴浩 杨业 《空间控制技术与应用》 2011年第4期49-53,共5页
针对升力式再入飞行器的制导问题,首先利用准平衡滑翔原理给出标准的阻力加速度-速度剖面,并对阻力加速度跟踪制导原理进行分析,然后利用自回归小脑模型神经网络(RCMAC)网络良好的非线性逼近能力、泛化能力和自学习能力,采用基于RCMAC... 针对升力式再入飞行器的制导问题,首先利用准平衡滑翔原理给出标准的阻力加速度-速度剖面,并对阻力加速度跟踪制导原理进行分析,然后利用自回归小脑模型神经网络(RCMAC)网络良好的非线性逼近能力、泛化能力和自学习能力,采用基于RCMAC网络的动态逆方法实现对阻力加速度的跟踪,并证明闭环系统的稳定性.三自由度仿真结果表明,该制导方式降低了动态逆方法对模型的依赖,增强了制导系统的鲁棒性. 展开更多
关键词 升力式再入飞行器 自回归小脑模型神经网络(RCMAC) 动态逆 阻力加速度跟踪 再入制导
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基于GA-FCMAC算法的船舶运动智能控制器 被引量:4
12
作者 郭晨 苏辉 杨国勋 《中国航海》 CSCD 北大核心 2002年第1期12-15,共4页
在研究模糊小脑模型神经网络控制器 (FCMAC)的基础上 ,本文提出了基于遗传算法学习的模糊小脑模型神经网络控制 (GA FCMAC)算法并应用于船舶运动控制。仿真结果表明该算法具有良好的控制性能。
关键词 GA-FCMAC算法 船舶运动 智能控制器 小脑模型神经网络控制器 遗传算法 船舶 航向控制 自动舵
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提高电动加载系统输出平滑的CMAC复合控制 被引量:9
13
作者 杨波 程龙 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期723-727,共5页
CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)和PD(Proportional Derivative)复合控制算法有时因输出不平滑会引起加载电机抖动而影响控制效果.通过对该输出不平滑问题进行分析,提出了一种新的提高输出平滑性的改进CMAC复合控制算法... CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)和PD(Proportional Derivative)复合控制算法有时因输出不平滑会引起加载电机抖动而影响控制效果.通过对该输出不平滑问题进行分析,提出了一种新的提高输出平滑性的改进CMAC复合控制算法,该方法通过新的权值更新公式,在权值更新时直接达到减小误差和提高输出平滑性的目的.仿真和实验结果表明:改进后的算法能够有效提高输出平滑性,降低了21%的稳态误差,且保证在加载时有良好的稳定性和抗干扰能力. 展开更多
关键词 电动加载系统 小脑模型神经网络 权值平滑 权值更新公式
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CMAC与PID并行控制在麦草浆造纸碱回收炉中的应用研究 被引量:3
14
作者 崔继仁 张艳丽 +1 位作者 徐志如 王越男 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2010年第4期191-193,共3页
为解决麦草浆造纸碱回收过程中存在的非线性,大滞后问题,提出一种基于CMAC神经网络和PID并行控制的模式。由于CMAC具有常规控制器所不具有的优越性能,故CMAC+PID的并行控制在一定程度上克服了常规控制器所不能避免的一些弊端。且在MATLA... 为解决麦草浆造纸碱回收过程中存在的非线性,大滞后问题,提出一种基于CMAC神经网络和PID并行控制的模式。由于CMAC具有常规控制器所不具有的优越性能,故CMAC+PID的并行控制在一定程度上克服了常规控制器所不能避免的一些弊端。且在MATLAB下进行了仿真实验,仿真结果表明了此方法具有较好的控制效果。 展开更多
关键词 碱回收 小脑模型神经网络 PID控制 并行控制
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CNN/Kalman技术在组导中的应用研究 被引量:1
15
作者 周山 许江宁 黄汛 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 2005年第1期50-53,共4页
经典的卡尔曼滤波器要求假设系统的动态模型和观测模型的噪声统计特性已知,而组合导航系统的噪声具有非先验性。为了解决这一问题,提出了一种新型复合神经网络(CNN)辅助卡尔曼滤波器(Kalman)。仿真试验结果表明该辅助算法的精度与一般... 经典的卡尔曼滤波器要求假设系统的动态模型和观测模型的噪声统计特性已知,而组合导航系统的噪声具有非先验性。为了解决这一问题,提出了一种新型复合神经网络(CNN)辅助卡尔曼滤波器(Kalman)。仿真试验结果表明该辅助算法的精度与一般卡尔曼算法相比提高了2倍,收敛时间缩短近200s,并有效地克服了传统神经网络学习速度慢、泛化能力弱的缺点,使系统具有自适应能力以应付动态环境的扰动。 展开更多
关键词 组合导航 卡尔曼滤波 BP神经网络 小脑模型神经网络
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一种新的交流感应电动机控制算法 被引量:1
16
作者 李艳 何勇 高中秋 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期201-205,210,共6页
针对传统PI(Proportional-Integral)控制无法从根本上解决静态和动态性能之间、跟踪设定值与抑制扰动能力之间存在的矛盾,提出一种新的交流感应电机控制算法,即采用小脑模型神经网络CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)和PI... 针对传统PI(Proportional-Integral)控制无法从根本上解决静态和动态性能之间、跟踪设定值与抑制扰动能力之间存在的矛盾,提出一种新的交流感应电机控制算法,即采用小脑模型神经网络CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)和PID(Proportional-Integral-Differential)组成的复合控制器实现系统前馈反馈控制,以取代传统的双环控制系统中的转速外环PI控制器.在此基础上给出基于32位单片机MC68332的PWM(Pulse-Width Modulation)算法,实现交流感应电动机调速.Matlab仿真结果表明,运用CMAC控制方法的系统具有响应快、超调小、鲁棒性好的特点,较常规PI控制具有更好的动、静态性能. 展开更多
关键词 交流感应电动机 复合控制 小脑模型神经网络(CMAC) 三相正弦波产生算法
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一种基于浮点数编码遗传算法的CMAC控制仿真研究 被引量:1
17
作者 庄一凡 沈智鹏 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2006年第8期103-106,109,共5页
在保留CMAC原有增强和局部特性的基础上,结合模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接收域函数,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFAC)。将GFAC神经网络用于控制系统中,并利用浮点数编码的遗传算法(FGA)对参数寻优,给出一种FGA-GFA... 在保留CMAC原有增强和局部特性的基础上,结合模糊逻辑的思想,采用模糊隶属度函数作为接收域函数,提出了一种广义模糊小脑模型神经网络(GFAC)。将GFAC神经网络用于控制系统中,并利用浮点数编码的遗传算法(FGA)对参数寻优,给出一种FGA-GFAC控制器。应用于船舶航向控制的仿真结果表明,当存在风浪干扰海况下,船舶航向的控制取得令人满意的效果。 展开更多
关键词 接受域函数 广义模糊小脑模型神经网络 浮点数编码 遗传算法 船舶航向控制
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基于微分进化的CMAC的束流中心轨道自动校正算法研究
18
作者 苏海军 李德明 +2 位作者 王胜利 张宇田 郭鑫 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第B10期611-614,共4页
在高压加速器的束流引出过程中,会出现束流中心轨道偏移的现象。本文基于小脑模型神经网络(CMAC)研究束流中心轨道的自动校正算法。CMAC在学习过程中,一般采用梯度下降法更新网络权值,学习率对收敛速度影响较大。提出采用微分进化算法对... 在高压加速器的束流引出过程中,会出现束流中心轨道偏移的现象。本文基于小脑模型神经网络(CMAC)研究束流中心轨道的自动校正算法。CMAC在学习过程中,一般采用梯度下降法更新网络权值,学习率对收敛速度影响较大。提出采用微分进化算法对CMAC的网络权值进行更新,并与传统方法进行比较。实验表明,基于微分进化的CMAC学习算法,收敛速度更快,可用于束流中心轨道的自动校正算法。 展开更多
关键词 微分进化 小脑模型神经网络 电子加速器
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SRM无位置传感器转子位置检测技术研究
19
作者 龚大伟 黄友锐 +1 位作者 凌六一 杨再甫 《煤矿机械》 北大核心 2014年第1期177-179,共3页
针对矿用蓄电池机车开关磁阻电机(SRM)位置传感器的使用导致控制系统的可靠性降低的问题,提出基于小脑模型神经网络(CMAC)的无位置传感器转子位置检测技术,建立了SRM转子位置检测的CMAC模型,并给出了具体算法和训练步骤。通过对三相6/4... 针对矿用蓄电池机车开关磁阻电机(SRM)位置传感器的使用导致控制系统的可靠性降低的问题,提出基于小脑模型神经网络(CMAC)的无位置传感器转子位置检测技术,建立了SRM转子位置检测的CMAC模型,并给出了具体算法和训练步骤。通过对三相6/4极SRM进行MATLAB仿真实验证明,系统具有较好的动态跟随性和较高的精确度,最大检测误差<2°,减少了系统的硬件提高了控制的可靠性。 展开更多
关键词 小脑模型神经网络 开关磁阻电机 无位置传感器
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基于CMAC的卡尔曼滤波技术在组合导航系统中的应用
20
作者 张源 杨冰 孙江磊 《现代电子技术》 2010年第21期51-53,共3页
经典卡尔曼滤波器要求假设系统的动态模型和观测模型的噪声统计特性已知,而组合导航系统的噪声具有非先验性。为了解决这一问题,提出小脑模型神经网络(CMAC)辅助卡尔曼滤波器。仿真试验结果表明,该辅助算法的精度与经典卡尔曼滤波算法... 经典卡尔曼滤波器要求假设系统的动态模型和观测模型的噪声统计特性已知,而组合导航系统的噪声具有非先验性。为了解决这一问题,提出小脑模型神经网络(CMAC)辅助卡尔曼滤波器。仿真试验结果表明,该辅助算法的精度与经典卡尔曼滤波算法相比提高了2倍,收敛时间缩短近200 s,并有效地克服了传统神经网络学习速度慢,泛化能力弱的缺点,使系统具有自适应能力,以应付动态环境的扰动。 展开更多
关键词 组合导航 卡尔曼滤波 BP神经网络 小脑模型神经网络
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