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非线性量化小脑模型关节控制器神经网络控制器 被引量:8
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作者 邱亚 李鑫 +1 位作者 陈薇 段泽民 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1631-1643,共13页
常规小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络采用线性均匀量化,稳态控制精度与量化级数相关,增加量化级数可提高稳态精度但会导致内存空间和计算量的增加.本文提出一种可采用幂函数、高斯、分段3种非线性量化方法的非线性量CMAC神经网络,并... 常规小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络采用线性均匀量化,稳态控制精度与量化级数相关,增加量化级数可提高稳态精度但会导致内存空间和计算量的增加.本文提出一种可采用幂函数、高斯、分段3种非线性量化方法的非线性量CMAC神经网络,并分析了非线性量化CMAC的收敛性,解释了非线性量化提高稳态精度的本质.面向一阶惯性环节、二阶系统、一阶时变系统及二阶时变系统,分别跟踪方波、斜坡、正弦波、三角波和加速度等输入信号,仿真验证了非线性量化CMAC神经网络控制器的有效性,给出了不同非线性量化方法的适用性.结果表明,非线性量化CMAC参数容易设定,物理意义清晰,与常规CMAC对比,其快速性和控制精度显著提高,可以有效解决实际复杂非线性时变系统的控制. 展开更多
关键词 小脑模型神经网络 非线性量化 分段量化 神经网络控制器 神经网络 学习算法
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基于小脑模型关节控制器神经网络的短期电价预测 被引量:28
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作者 陈建华 周浩 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期16-20,共5页
电价预测是电力市场决策的基础。文中介绍了采用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络建立预测提前1天不同时段的电力市场短期电价的预测模型。并以美国加州电力市场的数据作为计算实例,分别采用CMAC神经网络和反向传播算法(BP)神经网络进... 电价预测是电力市场决策的基础。文中介绍了采用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络建立预测提前1天不同时段的电力市场短期电价的预测模型。并以美国加州电力市场的数据作为计算实例,分别采用CMAC神经网络和反向传播算法(BP)神经网络进行短期电价预测。两种预测结果对比表明,CMAC神经网络具有所需训练样本少、输出稳定性好、计算速度快和预测精度高等优点,比较适用于短期电价预测。 展开更多
关键词 短期电价预测 电力市场 小脑模型 关节控制器 神经网络 电力工业
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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
3
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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基于小脑模型神经网络的对称阀控非对称缸复合控制方法 被引量:4
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作者 汪首坤 王军政 张宇河 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期49-53,共5页
针对对称阀控非对称缸系统的不对称性和非线性,为了提高系统控制精度,分析了该系统的工作特性,提出了基于小脑模型神经网络(CMAC)的控制策略,设计了CMAC复合控制器;为验证CMAC复合控制器的有效性,进行了实验研究,并与普通的PID控制器进... 针对对称阀控非对称缸系统的不对称性和非线性,为了提高系统控制精度,分析了该系统的工作特性,提出了基于小脑模型神经网络(CMAC)的控制策略,设计了CMAC复合控制器;为验证CMAC复合控制器的有效性,进行了实验研究,并与普通的PID控制器进行比较.实验表明,基于CMAC的复合控制方法无须精确获取系统数学模型和负载状态,适合于对称阀控非对称缸系统的实时控制. 展开更多
关键词 小脑模型神经网络 对称阀控非对称缸 不对称性
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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
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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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基于小脑模型神经网络-比例积分微分控制的异步风力发电机组软并网控制系统建模与仿真 被引量:2
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作者 龚立秋 段斌 +1 位作者 颜娜 龙林德 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期19-23,共5页
分析了利用晶闸管进行软并网的原理;采用改进的小脑模型神经网络与比例积分微分并行控制方法对风力发电的异步发电机并网过渡过程进行了研究;利用Matlab/Simulink平台建立了仿真控制模型。不同风速下风电机切入电网的仿真结果验证了文... 分析了利用晶闸管进行软并网的原理;采用改进的小脑模型神经网络与比例积分微分并行控制方法对风力发电的异步发电机并网过渡过程进行了研究;利用Matlab/Simulink平台建立了仿真控制模型。不同风速下风电机切入电网的仿真结果验证了文中所提出控制方案的正确性:采用该控制方案可将并网冲击电流控制在额定电流的2倍以内,且该软并网系统具有较好的稳定性、实时性。 展开更多
关键词 小脑模型神经网络 比例积分微分控制 软并网 异步风力发电机 仿真
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飞行机器人递归小脑神经网络模型分解控制 被引量:2
7
作者 段洪君 王凤文 史小平 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第1期91-97,共7页
为解决一类不确定非线性系统的控制问题及系统混合干扰上界在实际应用中难以测量的问题,提出递归小脑神经网络模型分解控制算法。将系统分为名义模型、结构不确定性和非结构不确定性,分别对名义模型设计直接反馈控制器、对结构不确定性... 为解决一类不确定非线性系统的控制问题及系统混合干扰上界在实际应用中难以测量的问题,提出递归小脑神经网络模型分解控制算法。将系统分为名义模型、结构不确定性和非结构不确定性,分别对名义模型设计直接反馈控制器、对结构不确定性设计自适应控制器、对非结构不确定性设计鲁棒控制器。设计递归小脑模型关节控制器作为观测器来对系统干扰的上界进行实时逼近。李亚普诺夫理论证明了控制算法可使系统渐进稳定,微飞行机器人姿态控制仿真结果表明,控制算法改善了系统的动态性能及鲁棒性。研究结论为复杂非线性系统的有效控制提供了依据。 展开更多
关键词 非线性 自适应控制 鲁棒控制 小脑模型关节控制器 飞行机器人
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基于模糊小脑模型神经网络的直线伺服跟踪控制 被引量:3
8
作者 赵希梅 郭庆鼎 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2005年第6期637-640,共4页
以永磁直线同步电动机为被控对象,在高精度直线伺服跟踪控制系统中,为使输出响应快速地跟踪输入指令,需要克服系统滞后、未建模动态、不确定性以及负载的变化因素等的影响.为此,提出了一种模糊小脑模型(FCMAC)神经网络直接逆控制的方案... 以永磁直线同步电动机为被控对象,在高精度直线伺服跟踪控制系统中,为使输出响应快速地跟踪输入指令,需要克服系统滞后、未建模动态、不确定性以及负载的变化因素等的影响.为此,提出了一种模糊小脑模型(FCMAC)神经网络直接逆控制的方案,可动态地克服上述这些因素的影响.同时,还给出了较详细的原理分析及实现过程.仿真结果表明,此控制方案是十分有效的,能够明显地提高伺服系统的快速跟踪能力,并使系统具有较强的适应性和鲁棒性. 展开更多
关键词 永磁直线同步电动机 模糊小脑模型神经网络 模型 前馈控制 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
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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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小脑模型神经网络在紫外线消毒控制中的应用
10
作者 朱庆保 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第23期196-198,共3页
在用微机控制紫外线消毒的过程中,需要根据电源电压计算出紫外线照射时间,由于这两者之间的非线性关系难以用明确的函数描述,因此,笔者研究了一种用改进的小脑模型神经网络进行映射的方法,取得了很好的效果。该文重点阐述了该小脑模型... 在用微机控制紫外线消毒的过程中,需要根据电源电压计算出紫外线照射时间,由于这两者之间的非线性关系难以用明确的函数描述,因此,笔者研究了一种用改进的小脑模型神经网络进行映射的方法,取得了很好的效果。该文重点阐述了该小脑模型神经网络的算法、应用原理和方法。并对研制该装置的意义和装置的简要原理及实验、试用情况等做了简要介绍。 展开更多
关键词 紫外线消毒 小脑模型神经网络 全自动控制 算法
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基于神经网络模型的最小预测误差非线性自适应控制器
11
作者 戴宪华 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第4期504-508,共5页
主要研究基于神经网络模型的最小预测误差非线性自适应控制算法.利用神经网络激励函数的分段局部线性近似,将基于神经网络的非线性系统一步前向预测控制转化为一系列局部的线性预测控制问题.利用线性系统参数估计方法获得神经网络预... 主要研究基于神经网络模型的最小预测误差非线性自适应控制算法.利用神经网络激励函数的分段局部线性近似,将基于神经网络的非线性系统一步前向预测控制转化为一系列局部的线性预测控制问题.利用线性系统参数估计方法获得神经网络预测模型的参数估计.在此基础上利用并联线性系统的预测控制方法设计全局收敛的非线性系统预测控制器. 展开更多
关键词 非线性系统 自适应控制器 神经网络模型
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模糊小脑模型神经网络 被引量:19
12
作者 周旭东 王国栋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第2期173-178,共6页
提出输入层具有一定隶属度的模糊小脑模型神经网络(FuzzyCMAC),它比小脑模型CMAC(CerebelarModelArticulationControler)能更真实地描述客观世界.给出n维FuzzyCMAC算... 提出输入层具有一定隶属度的模糊小脑模型神经网络(FuzzyCMAC),它比小脑模型CMAC(CerebelarModelArticulationControler)能更真实地描述客观世界.给出n维FuzzyCMAC算法,仿真结果表明FuzyCMAC比小脑模型CMAC具有如下优点:学习收敛速度快得多,可以学习模糊规则.FuzyCMAC比CMAC优越,使CMAC成为FuzzyCMAC的特例. 展开更多
关键词 模糊小脑模型 小脑模型 神经网络 CMAC
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小脑模型神经网络改进算法的研究 被引量:12
13
作者 刘慧 许晓鸣 张钟俊 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第4期482-488,共7页
该文介绍了小脑模型神经网络的基本原理,在分析Albus[1]算法的基础上,指出了该算法在批量学习时的缺陷.针对批量学习提出了相应的改进算法,并证明了该算法的收敛性,仿真结果表明了该改进算法具有收敛速度快的特点.
关键词 神经网络 杂凑编码 联想网络 CMAC 小脑模型
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基于模糊神经网络的发电机励磁控制器的研究 被引量:24
14
作者 姜惠兰 魏强 唐晓骏 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期50-55,共6页
在分析发电机励磁控制系统的基础上将模糊控制理论和神经网络技术有机结合,提出了基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的智能型励磁控制策略,构造了具有双FNN模型结构的励磁控制器。所构建的FNN励磁控制系统不仅保留了模糊控制... 在分析发电机励磁控制系统的基础上将模糊控制理论和神经网络技术有机结合,提出了基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的智能型励磁控制策略,构造了具有双FNN模型结构的励磁控制器。所构建的FNN励磁控制系统不仅保留了模糊控制的功能,而且具有体现励磁控制非线性特征的能力,能更精确地反映系统的动态变化过程,具有更强的鲁棒性和适应性。 展开更多
关键词 发电机 励磁控制器 励磁控制系统 模糊神经网络 模糊控制理论 智能型 神经网络技术 FNN 鲁棒性 模型结构
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基于模糊神经网络再励学习控制器设计及其在倒车模型中的应用
15
作者 陈涌 陈涛 马勇 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期264-266,共3页
考虑到神经网络学习算法的特点,给出了一种基于再励学习的自组织模糊CPN。它结合了模糊自组织CPN和再励算法的优点,在控制过程中在线调整网络结构以及对网络参数学习,学习效率高,控制结构简单。可以不要求受控对象的学习模型,实现在线控... 考虑到神经网络学习算法的特点,给出了一种基于再励学习的自组织模糊CPN。它结合了模糊自组织CPN和再励算法的优点,在控制过程中在线调整网络结构以及对网络参数学习,学习效率高,控制结构简单。可以不要求受控对象的学习模型,实现在线控制,应用在倒车模型中仿真结果展示了所设计系统的良好控制性能。 展开更多
关键词 再励学习控制器 设计 模糊神经网络 倒车模型
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木材干燥过程温湿度的T-S型模糊神经网络控制器设计 被引量:8
16
作者 姜滨 孙丽萍 曹军 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期114-120,共7页
木材干燥过程是一个强耦合、大滞后的非线性动力系统,很难准确建立被控对象的数学模型。为了准确控制木材干燥过程的温度和湿度,提高木材干燥质量,将智能控制引入木材干燥控制系统是必然的发展趋势。结合模糊控制和神经网络优点,设计了... 木材干燥过程是一个强耦合、大滞后的非线性动力系统,很难准确建立被控对象的数学模型。为了准确控制木材干燥过程的温度和湿度,提高木材干燥质量,将智能控制引入木材干燥控制系统是必然的发展趋势。结合模糊控制和神经网络优点,设计了一种木材干燥窑内温湿度的Takagi-Sugeno(T-S)型模糊神经网络控制器。该控制器无需对象的精确数学模型,适应性强,利用模糊算法解除木材干燥窑内温度和湿度间的强耦合关系,采用神经网络的自学习和自适应能力来实现整个非线性过程的模糊逻辑推理。仿真和实验结果表明,T-S型模糊神经网络控制器有效解决了木材干燥过程的温湿度控制,控制器响应速度快、超调小、鲁棒性强、控制精确度高,可以满足木材干燥控制系统要求。 展开更多
关键词 木材干燥过程 T-S模型 模糊神经网络控制器 温湿度控制 神经网络
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一种模糊小脑模型神经网络 被引量:5
17
作者 杨振强 王常虹 庄显义 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2000年第2期152-154,共3页
为了简化网络、提高网络的学习能力、便于对一些系统的建模,本文提出了一种小脑模型神经网络,将模糊逻辑的推理过程用小脑模型神经网络表示出来,其输入层采用模糊化的感受野,能有效地减少输入层的容量,提高逼近能力。由于采用系统的模... 为了简化网络、提高网络的学习能力、便于对一些系统的建模,本文提出了一种小脑模型神经网络,将模糊逻辑的推理过程用小脑模型神经网络表示出来,其输入层采用模糊化的感受野,能有效地减少输入层的容量,提高逼近能力。由于采用系统的模糊信息,可以按实际问题的性质初始化网络的结构与参数,有利于提高学习的收敛速度。 展开更多
关键词 模糊小脑模型 模糊逻辑 函数逼近 神经网络
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基于小脑模型神经网络的温控负荷优化调度方法 被引量:16
18
作者 杨婕 李泽辉 +1 位作者 马锴 徐程琳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期199-208,共10页
温控负荷能够通过需求响应为电网提供频率调节辅助服务。针对传统控制方式调节能力有限和温度变化较大的问题,提出了一种基于小脑模型神经网络的混合控制策略。首先,利用小脑模型神经网络实时优化功率调节量,从而将调节任务分配给不同... 温控负荷能够通过需求响应为电网提供频率调节辅助服务。针对传统控制方式调节能力有限和温度变化较大的问题,提出了一种基于小脑模型神经网络的混合控制策略。首先,利用小脑模型神经网络实时优化功率调节量,从而将调节任务分配给不同控制方式的负荷集群;然后,负荷集群完成所分配的调节任务,并根据用户的不同需要分别定义储能指标和不舒适度指标;最后,采用模糊综合评判法对用户满意度进行评估,再将用户满意度与均方根误差相互权衡以建立综合评价指标,并将其反馈回小脑模型神经网络,从而为功率调节量的优化提供依据。仿真结果表明,所提策略不仅可以提高系统的跟踪精度,而且能够改善用户的满意度。 展开更多
关键词 需求响应 温控负荷 小脑模型神经网络 混合控制策略 模糊综合评判
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基于递归神经网络模型预测控制的模型平稳切换 被引量:3
19
作者 杜福银 徐扬 陈树伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第6期1398-1400,共3页
不同生产条件下的控制系统可视多模型控制系统,但多模型控制在模型切换时会引起系统的瞬态响应。采用递归神经网络建立系统的多个模型,基于模型预测控制进行控制模型切换,克服了模型切换时引起的系统瞬态响应,实现系统的平稳切换。并通... 不同生产条件下的控制系统可视多模型控制系统,但多模型控制在模型切换时会引起系统的瞬态响应。采用递归神经网络建立系统的多个模型,基于模型预测控制进行控制模型切换,克服了模型切换时引起的系统瞬态响应,实现系统的平稳切换。并通过仿真表明这种切换策略明显改善了模型切换过程的动态性能。 展开更多
关键词 比例积分微分控制器 递归神经网络 模型预测控制 模型切换 平稳
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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
20
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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