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

1

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

2

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CMAC神经网络的配网重构模型 被引量：7

4

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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推土机工作装置CMAC神经网络控制 被引量：2

5

作者 王世明 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期140-141,152,共3页

在分析以往推土机工作装置控制方法的基础上 ,引入小脑模型 (CMAC)神经网络控制技术 ,把调整手柄位置 C和发动机输出转速 n以及油门开度 a作为控制器的输入 ,工作装置扭矩作为输出 ,实现了神经网络控制器对推土机工作装置的控制。经试... 在分析以往推土机工作装置控制方法的基础上 ,引入小脑模型 (CMAC)神经网络控制技术 ,把调整手柄位置 C和发动机输出转速 n以及油门开度 a作为控制器的输入 ,工作装置扭矩作为输出 ,实现了神经网络控制器对推土机工作装置的控制。经试验 ,在阶跃激励信号输入时 ,这种小脑模型 (CMAC)神经网络控制器具有学习速率高和结构简单等特点 ,可使工作装置稳态精度达± 1mm ,效果十分明显。 展开更多

关键词 小脑模型 CMAC神经网络 稳态精度 学习速率 神经网络控制器 输入 手柄 推土机 工作装置 基础

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基于神经网络动态逆的歼击机自适应跟踪控制 被引量：6

6

作者 孙国强 胡寿松 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期516-519,共4页

基于神经网络动态逆方法 ,给出了一种非线性模型参考自适应跟踪控制方案。应用神经网络直接对非线性系统求逆方法解决了逆系统方法的两个“瓶颈”问题 ,并且克服了传统的控制设计中将过程模型线性化 ,从而将不可忽视的非线性关系用线性... 基于神经网络动态逆方法 ,给出了一种非线性模型参考自适应跟踪控制方案。应用神经网络直接对非线性系统求逆方法解决了逆系统方法的两个“瓶颈”问题 ,并且克服了传统的控制设计中将过程模型线性化 ,从而将不可忽视的非线性关系用线性关系代替或者忽略的弊端。对由于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差 ,通过自组织模糊小脑模型关节控制器 ( Self-organizing fuzzy cerebellar model articulation controller,SOFCMAC)神经网络在线进行修正。 SOFCMAC神经网络扩大了寻优空间 ,使其能更好地重构系统逆误差 ,最终实现准确的鲁棒自适应跟踪控制。通过将这种方法用于某型歼击机姿态系统控制的仿真研究 。 展开更多

关键词 神经网络动态逆 歼击机 自适应跟踪控制 自组织模糊小脑模型关节控制器

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基于神经网络控制的有源滤波器的研究 被引量：1

7

作者 刘晓红 梁中华 任敏 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2005年第1期4-4,199,共1页

随着电力系统中负荷的多样化,使得电网的谐波干扰和无功冲击越来越严重,对电力系统的安全可靠运行和用电设备的正常稳定工作构成了威胁,因此谐波的实时检测和补偿也就变得越来越重要.基于此背景,提出了一种基于神经网络控制器的新型有... 随着电力系统中负荷的多样化,使得电网的谐波干扰和无功冲击越来越严重,对电力系统的安全可靠运行和用电设备的正常稳定工作构成了威胁,因此谐波的实时检测和补偿也就变得越来越重要.基于此背景,提出了一种基于神经网络控制器的新型有源滤波器,通过神经网络控制器对电网谐波进行分析预测,并通过开关决策来控制补偿电流发生电路从而实现滤除谐波的功能.其中,神经网络的训练是采用遗传算法和小脑模型来实现的.仿真结果证实了神经网络控制器的有效性. 展开更多

关键词 电力系统 电网谐波 有源滤波器 无功 神经网络控制器 开关 用电设备 小脑模型 仿真结果 遗传算法

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神经网络动态逆在歼击机安全着陆中的控制 被引量：1

8

作者 黄小波 胡寿松 《电光与控制》 北大核心 2007年第3期5-7,共3页

给出了基于神经网络动态逆的自适应跟踪控制方法,用以解决飞机着陆过程中的复杂非线性和出现舵机故障的情况。应用神经网络直接对非线性系统故障模型求逆,使得所设计的逆系统能够包含故障信息,克服了传统的控制设计中将过程模型线性化,... 给出了基于神经网络动态逆的自适应跟踪控制方法,用以解决飞机着陆过程中的复杂非线性和出现舵机故障的情况。应用神经网络直接对非线性系统故障模型求逆,使得所设计的逆系统能够包含故障信息,克服了传统的控制设计中将过程模型线性化,从而将不可忽视的非线性关系用线性关系代替或忽略的弊端。对由于建模误差、不确定性因素等引起的非线性系统逆误差,通过自组织模糊小脑模型关节控制器(SOFCMAC)神经网络在线进行修正。并在此基础上对3个通道分别设计了参考模型和线性控制器,以实现对伪线性系统进行跟踪控制。通过将这种方法用于某型歼击机在着陆过程中发生平尾卡死故障控制的过程仿真,验证了该方法的可行性。 展开更多

关键词 自动着陆 故障 动态逆 神经网络 自组织模糊小脑模型关节控制器

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基于CMAC神经网络改善振筒式传感器静态特性

9

作者 张劼 景博 博孙 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2004年第8期29-31,共3页

利用小脑模型连接控制器(CMAC)神经网络的非线性函数逼近,并以振筒式压力测试系统为例,提出了一种综合修正传感器静态误差的新方法。计算机仿真与实验结果表明:该方法能够有效改善传感器的输出特性,并且速度快、精度高、鲁棒性强,便于... 利用小脑模型连接控制器(CMAC)神经网络的非线性函数逼近,并以振筒式压力测试系统为例,提出了一种综合修正传感器静态误差的新方法。计算机仿真与实验结果表明:该方法能够有效改善传感器的输出特性,并且速度快、精度高、鲁棒性强,便于用硬件实现。 展开更多

关键词 小脑模型连接控制器神经网络 振筒式传感器 静态输出特性 仿真

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基于神经网络控制的有源滤波器的研究

10

作者 刘晓红 梁中华 任敏 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2005年第2期192-194,199,共4页

随着电力系统中负荷的多样化,使得电网的谐波干扰和无功冲击越来越严重,对电力系统的安全可靠运行和用电设备的正常稳定工作构成了威胁,因此谐波的实时检测和补偿也就变得越来越重要.基于此背景,提出了一种基于神经网络控制器的新型有... 随着电力系统中负荷的多样化,使得电网的谐波干扰和无功冲击越来越严重,对电力系统的安全可靠运行和用电设备的正常稳定工作构成了威胁,因此谐波的实时检测和补偿也就变得越来越重要.基于此背景,提出了一种基于神经网络控制器的新型有源滤波器,通过神经网络控制器对电网谐波进行分析预测,并通过开关决策来控制补偿电流发生电路从而实现滤除谐波的功能.其中,神经网络的训练是采用遗传算法和小脑模型来实现的.仿真结果证实了神经网络控制器的有效性. 展开更多

关键词 有源滤波器 神经网络 谐波 遗传算法 小脑模型控制器

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裂解炉燃料气热值的模糊神经网络软测量 被引量：13

11

作者 刘漫丹 杜文莉 钱锋 《计算机集成制造系统-CIMS》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期412-416,共5页

从工业过程实际应用要求出发,研究开发了基于模糊逻辑系统的小脑模型关节控制器神经网络算法。仿真研究表明,该算法提高了传统小脑模型关节控制器的平滑能力和泛化能力,可以很好地应用于工业过程的软测量中。经现场的长期应用实施,证实... 从工业过程实际应用要求出发,研究开发了基于模糊逻辑系统的小脑模型关节控制器神经网络算法。仿真研究表明,该算法提高了传统小脑模型关节控制器的平滑能力和泛化能力,可以很好地应用于工业过程的软测量中。经现场的长期应用实施,证实了该热值软测量系统具有较高的准确性,充分显示了燃料气系统热值变化的特征,对裂解炉炉管出口温度的稳定控制起到了极大作用。 展开更多

关键词 乙烯 生产过程 裂解炉 燃料气热值 模糊神经网络 软测量 小脑模型关节控制器

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粗糙集CMAC神经网络及其在非线性系统辩识中的应用 被引量：1

12

作者 冯远静 李良福 冯祖仁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第19期4-5,125,共3页

提出了一种基于粗糙集规则提取的CMAC神经网络非线性系统辩识策略。该策略利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,提取初步的映射规则。对初步的规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立输入状态空间到输出空间的... 提出了一种基于粗糙集规则提取的CMAC神经网络非线性系统辩识策略。该策略利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,提取初步的映射规则。对初步的规则通过神经网络进行粗映射,利用神经网络的分类逼近能力,建立输入状态空间到输出空间的精确映射,大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度。通过一个非线性系统对该神经网络进行了实验,结果表明,该神经网络具有分类逼近能力强、计算量小等优点。 展开更多

关键词 粗糙集 小脑模型关联控制器 神经网络 非线性系统辩识

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基于CMAC神经网络的电池荷电状态估计

13

作者 汤哲 刘万臣 郑果 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第14期200-201,204,共3页

现有电池荷电状态(SOC)估计方法所需训练和学习时间较长,很难满足动力电池的实时性要求。为解决该问题,利用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络对电池SOC进行评估,CMAC神经网络具有学习算法简单和逼近任意非线性函数的能力。对镍氢电池... 现有电池荷电状态(SOC)估计方法所需训练和学习时间较长,很难满足动力电池的实时性要求。为解决该问题,利用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络对电池SOC进行评估,CMAC神经网络具有学习算法简单和逼近任意非线性函数的能力。对镍氢电池的模拟测试结果表明,与反向传播神经网络相比,CMAC神经网络的学习和收敛速度较快,能实时估计出电池SOC,并使估计误差在可接受范围内。 展开更多

关键词 小脑模型关节控制器 神经网络 电池荷电状态 嵌入式系统

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基于CMAC的模糊神经网络方法

14

作者 王天虹 《海军工程大学学报》 CAS 2003年第1期98-102,共5页

结合模糊神经网络和小脑模型连接控制CMAC理论,提出训练时间短、精度高的CMAC模糊神经网络方法,给出了网络结构、算法,并通过一个维修经费预测实例讲述了这种算法.

关键词 CMAC 模糊神经网络 模糊逻辑 小脑模型连接控制CMAC 模糊C-均值聚类

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基于新型CMAC神经网路的不确定性机器人鲁棒控制 被引量：3

15

作者 杨胜跃 樊晓平 杨晓峰 《长沙铁道学院学报》 CSCD 北大核心 2001年第3期64-68,共5页

基于文 [1 ]所给的新型 CMAC神经网络提出了一种机器人鲁棒控制策略 ,给出了新的网络权系数修正律 ,利用 Lyapunov稳定性理论得出了系统稳定性充分条件 。

关键词 神经网络 CMAC 鲁棒控制策略 小脑模型关节控制器 不确定性 机器人

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基于模糊CMAC网络的非线性自适应逆控制 被引量：6

16

作者 侯海军 雷勇 叶小勇 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期2039-2043,共5页

针对非线性自适应逆控制中非线性对象的建模和逆建模的精确性这一问题,提出一种基于模糊小脑模型关节控制器(Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller,FCMAC)网络的非线性自适应逆控制方案。将模糊逻辑思想嵌入到CMAC中构成FCMA... 针对非线性自适应逆控制中非线性对象的建模和逆建模的精确性这一问题,提出一种基于模糊小脑模型关节控制器(Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller,FCMAC)网络的非线性自适应逆控制方案。将模糊逻辑思想嵌入到CMAC中构成FCMAC来对非线性对象进行较精确的逆建模,从而构建逆控制系统。在对象特性未知的情况下,选用BP网络来对象进行正建模,并由BP网络的辩识结果来对FCMAC的参数进行调整。仿真实验表明了该方案的有效性,且验证了其控制效果较单纯的CMAC网络逆控制更理想。 展开更多

关键词 神经网络 模糊小脑模型关节控制器 自适应逆控制 BP算法

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基于GA-FCMAC算法的船舶运动智能控制器 被引量：4

17

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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基于CMAC网络的迭代学习初始控制策略 被引量：3

18

作者 段晓燕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第8期2049-2051,2138,共4页

针对传统迭代学习控制在面临新的环境或控制任务时学习时间长、收敛速度慢的问题,首先引入迭代学习初始控制算法,并给出了算法收敛的充分必要条件;然后,利用小脑模型连接控制网络(CMAC)与反馈PID网络进行综合,在系统的历史控制经验基础... 针对传统迭代学习控制在面临新的环境或控制任务时学习时间长、收敛速度慢的问题,首先引入迭代学习初始控制算法,并给出了算法收敛的充分必要条件;然后,利用小脑模型连接控制网络(CMAC)与反馈PID网络进行综合,在系统的历史控制经验基础上,估计系统的期望控制输入,作为迭代学习控制器的初始控制输入,再由开闭环P型迭代学习律逐步改善控制效果,从而避免了对初始控制输入量的盲目选择,使得系统的实际输出只需较少的迭代次数就能达到跟踪的精度要求。机器人系统的仿真结果表明了该算法的可行性与有效性。 展开更多

关键词 迭代学习控制 神经网络 初始控制 小脑模型连接控制网络 经验数据库

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一类非线性系统的多面滑模控制器设计

19

作者 郭晓军 胡云安 王精业 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第12期1503-1506,共4页

针对一类非线性系统,提出了一种基于模糊小脑关联结构模型(CMAC)神经网络的多面滑模变结构控制算法,其特点是无需已知不确定性函数及其各阶导数的上界,并且允许控制矩阵存在不确定性。用Lyapunov稳定性定理证明了系统的状态及权值误差... 针对一类非线性系统,提出了一种基于模糊小脑关联结构模型(CMAC)神经网络的多面滑模变结构控制算法,其特点是无需已知不确定性函数及其各阶导数的上界,并且允许控制矩阵存在不确定性。用Lyapunov稳定性定理证明了系统的状态及权值误差最终一致有界。与经典设计方法相比,所提出的方案允许非参数化不确定性。仿真实例显示了方法的有效性。 展开更多

关键词 非线性系统 多面滑模控制器 模糊小脑关联结构模型 神经网络 CMAC 不确定性 LYAPUNOV稳定性定理

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一种由模糊控制器训练CMAC并用于伺服系统控制的方法

20

作者 黄坚 盛党红 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2004年第S9期463-465,共3页

CMAC 是实时性较好的一类神经网络,为充分发挥其优点,构造出性能良好,参数整定方便的实时控制系统,文章提出用模糊控制器来训练 CMAC,由 CMAC 和模糊控制器组成一种新的实时控制结构。仿真表明,该控制方案用于小惯性伺服系统是成功的。

关键词 神经网络 小脑模型神经控制器 模糊控制器 伺服系统

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