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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
1
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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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
2
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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一类新型神经网络模型及其控制器设计 被引量:1
3
作者 全永兵 张化光 +1 位作者 王洋 赵志刚 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第12期1131-1134,共4页
提出一种新型神经网络模型(HNM)·此模型是一种本质非线性模型,但可以应用线性控制理论的成果来设计稳定的控制器,并且模型中的连接权系数有各自的物理意义,可以通过经验来确定其初始值·同时通过分析对角矩阵的稳定性,给出了基... 提出一种新型神经网络模型(HNM)·此模型是一种本质非线性模型,但可以应用线性控制理论的成果来设计稳定的控制器,并且模型中的连接权系数有各自的物理意义,可以通过经验来确定其初始值·同时通过分析对角矩阵的稳定性,给出了基于HN模型的控制器的设计方法及稳定性证明·仿真结果表明HN模型的有效性及控制器的优良性能· 展开更多
关键词 控制器 设计 神经网络模型 对角稳定性 非线性系统 极点配置 HNM
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基于发动机模型的神经网络点火控制器 被引量:4
4
作者 张晟恺 孙仁云 严浩铭 《湖北汽车工业学院学报》 2013年第4期18-23,共6页
针对YN30QNE发动机,根据发动机平均值原理,建立了发动机平均值模型。在均值模型的基础上,建立了外负荷控制器模型,根据发动机的准维燃烧模型建立了发动机的点火提前角控制模型,并制取了点火提前角的初始MAP图。根据模型测得的试验数据... 针对YN30QNE发动机,根据发动机平均值原理,建立了发动机平均值模型。在均值模型的基础上,建立了外负荷控制器模型,根据发动机的准维燃烧模型建立了发动机的点火提前角控制模型,并制取了点火提前角的初始MAP图。根据模型测得的试验数据利用神经网络自学习的能力,采用BP神经网络的改进LM优化控制方法,对点火提前角进行训练,神经网络根据训练过后得到的权值和阀值,达到发动机点火控制的目的。最后,搭建神经网络点火系统的Simulink对其进行仿真验证。 展开更多
关键词 发动机平均值模型 点火提前角 BP神经网络 点火控制器
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一类基于对象正向模型的神经网络自适应控制器的设计
5
作者 张森 马胜凯 郑秀颖 《沈阳电力高等专科学校学报》 2000年第3期26-28,共3页
提出了一种基于对象正向模型的神经网络自适应控制器 ,该方法只须辨识对象的正向模型 ,将神经网络与优化方法相结合 ,对控制量进行优化迭代求解。仿真结果表明 ,该算法能精确跟踪设定输出 ,响应速度快 ,超调量小 ,无稳定误差 。
关键词 自适应控制器 神经网络 对象正向模型 设计
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基于BP神经网络的模型参考自适应控制 被引量:12
6
作者 沈瑛 张翠芳 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期553-556,共4页
基于BP神经网络的误差反向传播机制 ,探讨了建立在BP神经网络基础上的模型参考自适应控制方法。该方法用 2个BP神经网络分别作辨识器和控制器 ,其中辨识器兼作间接传递误差的通道 ,从而解决了控制器权值的修正问题。仿真结果表明 ,经过... 基于BP神经网络的误差反向传播机制 ,探讨了建立在BP神经网络基础上的模型参考自适应控制方法。该方法用 2个BP神经网络分别作辨识器和控制器 ,其中辨识器兼作间接传递误差的通道 ,从而解决了控制器权值的修正问题。仿真结果表明 ,经过学习该控制结构具有较好的有效性。 展开更多
关键词 自适应控制 神经网络 模型参考 误差反向传播机制 辨识器 控制器
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一种神经网络自适应PID控制器 被引量:3
7
作者 夏世芬 黄天民 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第6期710-715,共6页
采用神经网络与模糊逻辑相结合的方式,构造了一种自适应PID控制器。该控制器用具有改进学习算法的神经网络作PID参数调节器,用模糊神经网络对被控对象进行模型辨识。综合了神经网络、模糊控制和PID控制的优点。结构简单,易... 采用神经网络与模糊逻辑相结合的方式,构造了一种自适应PID控制器。该控制器用具有改进学习算法的神经网络作PID参数调节器,用模糊神经网络对被控对象进行模型辨识。综合了神经网络、模糊控制和PID控制的优点。结构简单,易于实现,且适应环境能力强。 展开更多
关键词 神经网络 自适应控制 模糊模型 PID控制器
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基于BP神经网络的PID参数自整定的船舶操纵控制器研究 被引量:7
8
作者 詹月林 《舰船科学技术》 北大核心 2003年第5期20-23,共4页
船舶操纵的模型参数具有非线性、慢时变特性。船舶操纵的传统控制方法的操纵性能不能令人满意。本文讨论一种应用BP神经网络实现PID参数自整定的控制方法。此法能根据船舶动态特性的变化 ,自动重新整定PID参数 。
关键词 船舶操纵 自动舵 神经网络 PID控制 参数整定 控制器 模型参数
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用改进的小脑模型神经网络实现光栅信号连续细分 被引量:1
9
作者 朱庆保 《计量学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期16-19,共4页
光栅测量系统常用硬件进行信号细分,存在细分数不高、硬件复杂等问题。为此,研究了一种神经网络细分方法,即利用一种改进的小脑模型神经网络的泛化能力实现光栅信号的连续细分。该小脑模型神经网络采用直接权地址映射技术,将光栅样本信... 光栅测量系统常用硬件进行信号细分,存在细分数不高、硬件复杂等问题。为此,研究了一种神经网络细分方法,即利用一种改进的小脑模型神经网络的泛化能力实现光栅信号的连续细分。该小脑模型神经网络采用直接权地址映射技术,将光栅样本信号直接映射到联想存储器,对非样本信号经联想泛化即可实现连续细分。仿真实验结果表明,仅用少量样本即可达到很高的细分精度。 展开更多
关键词 计量学 小脑模型 神经网络 光栅信号 细分
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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
10
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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基于稀疏化神经网络在微控制器芯片上的应用 被引量:1
11
作者 耿相珍 曹银杰 +1 位作者 刘明 胡卫生 《现代电子技术》 北大核心 2020年第23期134-138,142,共6页
神经网络都是在后端服务器上进行数据处理与识别,针对服务器压力日益增加的问题,提出基于稀疏化神经网络在微控制器芯片上实现数据处理与前端识别。微控制器芯片不依赖操作系统,Arm FuSa RTS保证了微控制器的高稳定性和低功耗。利用CMSI... 神经网络都是在后端服务器上进行数据处理与识别,针对服务器压力日益增加的问题,提出基于稀疏化神经网络在微控制器芯片上实现数据处理与前端识别。微控制器芯片不依赖操作系统,Arm FuSa RTS保证了微控制器的高稳定性和低功耗。利用CMSIS-NN在微控制器芯片上搭建与服务器上相同的稀疏化卷积神经网络(CNN)模型,然后把服务器上训练的经验值移植到微控制芯片上。经实验对比在微控制器和服务器上稀疏化CNN的识别准确率,结果显示准确率基本保持一致。因此在微控制芯片上搭建稀疏化神经网络可有效解决网络带宽和服务器压力过大等问题。 展开更多
关键词 稀疏化神经网络 控制器芯片 模型搭建 经验值移植 模型压缩 操作系统
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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
12
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CMAC神经网络的配网重构模型 被引量:7
13
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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液压系统油温的神经网络高精度控制 被引量:4
14
作者 何洪 周恩涛 +1 位作者 孙薇 周士昌 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第3期325-328,共4页
为满足液压系统油温的高精度控制要求,提出了一套数字、比例混合式冷却系统,降低了冷却系统成本,提高了系统的可靠性.针对具有滞后特性的温度场复杂系统,提出了一种基于CMAC神经网络的CMAC预测与自学习控制算法,使油温控... 为满足液压系统油温的高精度控制要求,提出了一套数字、比例混合式冷却系统,降低了冷却系统成本,提高了系统的可靠性.针对具有滞后特性的温度场复杂系统,提出了一种基于CMAC神经网络的CMAC预测与自学习控制算法,使油温控制精度达到50±0.5℃,超过了ISOA级标准. 展开更多
关键词 液压系统 小脑模型 油温控制 人工神经网络
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神经网络在车辆半主动控制中的应用 被引量:5
15
作者 王月明 张卫华 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期575-578,共4页
针对车辆半主动悬挂模型的非线性特性 ,研究了采用神经网络的自适应控制在车辆悬挂半主动控制中的应用 ,设计了采用前馈神经网络的辩识器和控制器 ,对控制器网络采用的学习规则进行了分析。仿真计算表明 ,采用神经网络自适应控制方法能... 针对车辆半主动悬挂模型的非线性特性 ,研究了采用神经网络的自适应控制在车辆悬挂半主动控制中的应用 ,设计了采用前馈神经网络的辩识器和控制器 ,对控制器网络采用的学习规则进行了分析。仿真计算表明 ,采用神经网络自适应控制方法能有效改善车辆的平稳性 ,采用的神经网络辩识器和控制器的改进BP算法是有效的。 展开更多
关键词 车辆 神经网络 半主动控制 自适应控制 半主动悬挂模型 学习规则 控制器 辩识器
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基于模糊神经网络系统的结构主动控制 被引量:7
16
作者 李宏男 李宏宇 董松员 《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》 EI CAS 2005年第2期99-102,共4页
目的应用自适应模糊神经网络对多维地震动下结构的振动进行主动控制.方法用这种自适应模糊神经网络作为主动控制器,以结构的位移和加速度作为输入,计算出主动控制力.结果将计算的主动控制力输入到结构的动力方程中,结构的位移响应有了... 目的应用自适应模糊神经网络对多维地震动下结构的振动进行主动控制.方法用这种自适应模糊神经网络作为主动控制器,以结构的位移和加速度作为输入,计算出主动控制力.结果将计算的主动控制力输入到结构的动力方程中,结构的位移响应有了较大幅度地减少.同被动控制相比有较大提高.结论自适应模糊神经网络是一种适用于对结构进行主动控制的智能算法。该控制系统无需引入结构的运动模型和精确参数;对复杂的结构易于建模;同被动控制相比其适应力强,消振迅速而且效果良好. 展开更多
关键词 模糊神经网络系统 结构主动控制 自适应模糊神经网络 主动控制 被动控制 多维地震动 动力方程 位移响应 智能算法 运动模型 控制系统 控制器 加速度 大幅度 适应力 计算 相比
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一种基于神经网络的弹箭飞行控制方法 被引量:1
17
作者 李志鹏 赵捍东 +2 位作者 王惟 李强 杜淑萍 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2014年第4期37-40,共4页
为了对飞行中的弹丸进行快速高效的弹道修正,文中提出了一种基于落点预测的修正方法。首先基于Elman神经网络进行弹丸落点预报,并对预报数据进行滤波处理。根据对预报落点与理论落点的偏差分析,使用脉冲发动机进行弹道修正,并且引入了基... 为了对飞行中的弹丸进行快速高效的弹道修正,文中提出了一种基于落点预测的修正方法。首先基于Elman神经网络进行弹丸落点预报,并对预报数据进行滤波处理。根据对预报落点与理论落点的偏差分析,使用脉冲发动机进行弹道修正,并且引入了基于CMAC的飞行控制方法。最后进行了仿真修正,经修正后在很大程度上减小了落点散布,说明文中提出的方法是有效的。 展开更多
关键词 神经网络 落点预报 卡尔曼滤波 小脑控制模型 飞行控制
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基于自适应模糊神经网络的DMFC温度建模和控制 被引量:1
18
作者 苗青 曹广益 朱新坚 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 2004年第10期66-70,共5页
针对DMFC电堆的实时控制要求,应用自适应模糊神经网络技术对DMFC电堆的工作温度进行辨识建模和控制。在温度控制过程中,将训练好的网络模型作为DMFC电堆控制系统的参考模型,并对控制模型的参数进行在线自适应调整。仿真结果表明所设... 针对DMFC电堆的实时控制要求,应用自适应模糊神经网络技术对DMFC电堆的工作温度进行辨识建模和控制。在温度控制过程中,将训练好的网络模型作为DMFC电堆控制系统的参考模型,并对控制模型的参数进行在线自适应调整。仿真结果表明所设计的自适应模糊神经控制器性能优越。 展开更多
关键词 自适应模糊神经网络 建模 仿真结果 自适应调整 参考模型 实时控制 模糊神经控制器 DMFC 电堆 工作温度
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神经网络PID控制器的双轴同步控制初探
19
作者 田晨 《山西农经》 2017年第6期94-94,共1页
随着社会经济的不断发展,科学技术的不断更新换代,技术质量高的大型数控设备已在诸多领域得到了广泛应用。因此,为了满足相应的工件加工需求,保证PID控制系统的稳定性,必须要着手提高其同步控制的精确度。本文就神经网络PID控制器的双... 随着社会经济的不断发展,科学技术的不断更新换代,技术质量高的大型数控设备已在诸多领域得到了广泛应用。因此,为了满足相应的工件加工需求,保证PID控制系统的稳定性,必须要着手提高其同步控制的精确度。本文就神经网络PID控制器的双轴同步控制进行简单的分析与探讨,希望能够对有关人员的研究有所帮助。 展开更多
关键词 神经网络 PID控制器 双轴同步控制 补偿单元 仿真模型
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基于神经网络与PD的非线性控制 被引量:2
20
作者 尹昭辉 季进军 叶畅 《电子机械工程》 2007年第2期62-64,共3页
提出了一种层叠小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络同传统PD控制相结合的控制策略。该策略利用改进CMAC学习控制系统的不确定信息,并作为前馈补偿来确保跟踪误差的快速收敛,采用PD控制系统实现反馈控制,保证系统的稳定性,且抑制扰动。并... 提出了一种层叠小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络同传统PD控制相结合的控制策略。该策略利用改进CMAC学习控制系统的不确定信息,并作为前馈补偿来确保跟踪误差的快速收敛,采用PD控制系统实现反馈控制,保证系统的稳定性,且抑制扰动。并采用跟踪-微分器对信号进行了滤波。仿真及实验结果表明:该控制策略提高了系统的控制精度和响应速度,并且具备较强的抗干扰能力和鲁棒性。 展开更多
关键词 小脑模型关节控制器 神经网络 跟踪-微分器 鲁棒性
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