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基于微分神经网络的风电机群低电压穿越特性建模 被引量:6
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作者 赖启平 肖谭南 +1 位作者 李东晟 沈沉 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2546-2556,共11页
针对目前缺少分析风电机群低电压穿越特性高效建模方法的问题,提出了一种基于微分神经网络的风电机群低电压穿越特性建模方法。模型输入为风电场并网点电压与各台风机风速,输出为并网点电流。该模型能够较好地表征其强非线性切换过程,... 针对目前缺少分析风电机群低电压穿越特性高效建模方法的问题,提出了一种基于微分神经网络的风电机群低电压穿越特性建模方法。模型输入为风电场并网点电压与各台风机风速,输出为并网点电流。该模型能够较好地表征其强非线性切换过程,刻画风电场不同风速分布场景下风电机群的低电压穿越特性。在CloudPSS云仿真平台上建立了包含3台双馈风力发电机的风电机群仿真算例,对所提方法进行测试,测试结果验证了微分神经网络模型的泛化能力与有效性。 展开更多
关键词 双馈风力发电机 CloudPSS建模仿真 低电压穿越特性 微分神经网络 数据驱动建模
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针对图像盲去模糊的可微分神经网络架构搜索方法 被引量:8
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作者 缪斯 祝永新 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期313-320,共8页
为了解决设计图像去模糊神经网络依赖大量手工调参的问题,提出一种面向图像盲去模糊的可微分神经网络架构搜索方法。通过设计U型残差搜索空间,将去模糊网络的搜索过程分为9个搜索单元的搜索过程,降低了搜索的复杂度,并设计出一个基于随... 为了解决设计图像去模糊神经网络依赖大量手工调参的问题,提出一种面向图像盲去模糊的可微分神经网络架构搜索方法。通过设计U型残差搜索空间,将去模糊网络的搜索过程分为9个搜索单元的搜索过程,降低了搜索的复杂度,并设计出一个基于随机游走和最近邻插值的算法,通过模拟相机运动轨迹的方式生成模糊核,进而生成足够的模糊图像用于训练。实验结果表明,该方法明显减少了人工调参的工作量,在GOPRO和Kohler数据集上搜索得到的网络,峰值信噪比相对于基准网络UNet分别提升3.10dB和1.17dB,并接近UNet的推理速度。 展开更多
关键词 卷积神经网络 微分神经网络架构搜索 图像去模糊 图像复原 数据扩增
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基于神经网络ODE和非线性MPC的DEA建模与控制 被引量:1
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作者 黄鹏 王亚午 +2 位作者 吴俊东 苏春翌 福岛 E.文彦 《自动化学报》 北大核心 2025年第1期186-196,共11页
针对介电弹性体驱动器(Dielectric elastomer actuator,DEA)建模与控制的挑战性问题,提出基于神经网络常微分方程(Ordinary differential equation,ODE)和非线性模型预测控制(Model predictive control,MPC)的DEA动力学建模与跟踪控制方... 针对介电弹性体驱动器(Dielectric elastomer actuator,DEA)建模与控制的挑战性问题,提出基于神经网络常微分方程(Ordinary differential equation,ODE)和非线性模型预测控制(Model predictive control,MPC)的DEA动力学建模与跟踪控制方法.首先,基于神经网络ODE建立DEA的动力学模型以描述其复杂的动态行为.然后,基于所建立的DEA动力学模型,设计非线性模型预测控制器实现其跟踪控制目标.最后,在所搭建的实验平台上进行一系列跟踪控制实验.在所有实验结果中,DEA的运动均能很好地跟踪目标轨迹,且相对均方根误差均不超过3.30%,说明了所提动力学建模与跟踪控制方法的有效性. 展开更多
关键词 介电弹性体驱动器 神经网络微分方程 动力学建模 非线性模型预测控制
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神经网络求解系统生物学中刚性问题的研究
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作者 张艳玲 王梦收 洪柳 《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期265-274,共10页
在系统生物学的研究中,由于所研究问题的复杂性和多尺度性,经常会遇到刚性方程的求解.而近年来,神经网络和深度学习的发展为上述问题提供了新的解决思路和方法 .本研究以经典的Belousov-Zhabotinsky(B-Z)反应和Van der Pol(VdP)方程为例... 在系统生物学的研究中,由于所研究问题的复杂性和多尺度性,经常会遇到刚性方程的求解.而近年来,神经网络和深度学习的发展为上述问题提供了新的解决思路和方法 .本研究以经典的Belousov-Zhabotinsky(B-Z)反应和Van der Pol(VdP)方程为例,对四类非时序神经网络,包括全连接网络、残差网络、改进的残差网络和深度混合卷积网络,以及三类时序神经网络,包括循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、注意力机制进行了系统比较.实验结果表明:时序神经网络应用于刚性问题的求解精度和计算时间都大幅优于非时序神经网络,而四类非时序神经网络之间的表现并无显著差异.此外还将常微分神经网络(ODE-Net)应用于上述刚性问题,并观察到在极短的计算时间内,该方法能够达到极高的精度.本研究为应用神经网络解决系统生物学中各类刚性问题提供了参考和指导. 展开更多
关键词 系统生物学 刚性微分方程 神经网络 微分神经网络
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三电平海上风电柔性直流输电变流器的PID神经网络滑模控制 被引量:31
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作者 李爽 王志新 +1 位作者 王国强 吴定国 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期20-28,共9页
针对传统滑模变结构控制在参数摄动时会产生颤振的不足,融合比例–积分–微分神经网络(proportional-integral-derivative neural-network,PIDNN)和滑模变结构控制的优点提出一种新的在线解决方法。建立三电平电压型柔性直流输电变流器... 针对传统滑模变结构控制在参数摄动时会产生颤振的不足,融合比例–积分–微分神经网络(proportional-integral-derivative neural-network,PIDNN)和滑模变结构控制的优点提出一种新的在线解决方法。建立三电平电压型柔性直流输电变流器数学模型,构造以瞬时有功、无功功率误差为滑模面的滑模变结构控制器,并用PIDNN对选定的价值函数在线训练以取得全局最优解,实时对滑模趋近律参数优化选取,结合李亚普诺夫函数对控制系统的全局稳定性进行分析。对所提控制方案采用Matlab仿真验证,结果表明该方案可使控制系统全局稳定,对参数摄动有很强的鲁棒性,最大限度地减小颤振,易于数字实现。 展开更多
关键词 比例-积分-微分神经网络 滑模变结构控制 柔性直流输电 直接功率控制 三电平电压源型变流器 海上风电
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基于Cornell的自适应电离层闪烁强度的模型研究
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作者 易首成 纪元法 +2 位作者 孙希延 韦照川 贾茜子 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第12期4851-4860,共10页
针对Cornell模型在同一闪烁条件下,数据更新周期越长,估计和模型输入的幅度闪烁指数S4的偏差越大,并随着电离层闪烁的增强而增强的问题,提出基于Cornell模型的自适应S4的电离层闪烁模型即AS4-Cornell模型。模型以S4的偏差作为BP(back pr... 针对Cornell模型在同一闪烁条件下,数据更新周期越长,估计和模型输入的幅度闪烁指数S4的偏差越大,并随着电离层闪烁的增强而增强的问题,提出基于Cornell模型的自适应S4的电离层闪烁模型即AS4-Cornell模型。模型以S4的偏差作为BP(back propagation)神经网络比例积分微分(proportional integral derivative,PID)算法的反馈,自动调整输入的复高斯白噪声的区段权值,使最终产生的闪烁信号满足模型输入的闪烁指数S4的指标。结果表明:仿真时,AS4-Cornell模型的幅度和相位闪烁序列概率分布均符合电离层闪烁理论,估算得到的电离层幅度指数S4与模型输入S4指数的最大偏差为0.001;全球定位系统(global positioning system,GPS)电离层闪烁模拟器测试时,AS4-Cornell模型估算得到的电离层幅度指数S4与模型输入S4指数的最大偏差为0.09;相比Cornell模型,AS4-Cornell模型产生的电离层闪烁信号更能够很好地反映模型输入的电离层闪烁指数S4的强度。 展开更多
关键词 电离层闪烁模型 Cornell 全球定位系统(GPS)电离层闪烁模拟器 BP(back propagation)神经网络比例积分微分(PID)算法
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基于改进粒子群算法的PIDNN控制器在VSC-HVDC中的应用 被引量:17
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作者 李爽 王志新 王国强 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期14-21,120,共8页
针对海上风电场并网柔性直流输电(voltage sourceconverter based high-voltage direct-current,VSC-HVDC)系统比例–积分–微分神经网络(PID neural network,PIDNN)控制器参数寻优过程中存在的问题,提出一种基于限制竞争小生境混沌变... 针对海上风电场并网柔性直流输电(voltage sourceconverter based high-voltage direct-current,VSC-HVDC)系统比例–积分–微分神经网络(PID neural network,PIDNN)控制器参数寻优过程中存在的问题,提出一种基于限制竞争小生境混沌变异的改进粒子群算法(improved niche chaoticparticle swarm optimization,INCPSO)。该算法中小生境技术引入限制竞争淘汰机制,使其具有良好的全局寻优能力(探索),配合改进的帐篷映射混沌变异算法,可获得局部精细遍历性能(发现)。在解决粒子群算法早熟收敛和搜索精度低等问题的同时,最大程度地平衡了粒子群算法在解空间内的探索和发现能力。给出了VSC-HVDC系统中PIDNN控制器参数寻优INCPSO算法步骤,并进行算例分析验证。仿真结果表明,该算法寻优效率和搜索精度高,鲁棒性好,INCPSO-PIDNN控制器可用于海上风电场柔性直流输电变流器。 展开更多
关键词 比例–积分–微分神经网络 柔性直流输电 海上风电 粒子群优化算法 混沌变异 限制竞争小生境算法 适应度共享 帐篷映射
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基于宽域氧传感器的空燃比分析仪设计与实现 被引量:4
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作者 章晓娟 周坤 +2 位作者 谢建军 邹杰 简家文 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第12期80-83,共4页
根据LSU 4.9宽域氧传感器的特性,采用通用元件、以STM32F103作为控制算法的实现平台,展开了空燃比分析仪的设计与实现。在硬件方面,以LSU4.9宽域氧传感器中氧化锆的负温度系数(NTC)特性为基础,提出了一种通过交流电压比较内阻值的方式... 根据LSU 4.9宽域氧传感器的特性,采用通用元件、以STM32F103作为控制算法的实现平台,展开了空燃比分析仪的设计与实现。在硬件方面,以LSU4.9宽域氧传感器中氧化锆的负温度系数(NTC)特性为基础,提出了一种通过交流电压比较内阻值的方式控制氧传感器的温度。此方法不仅简化了电路,而且消除了因测量电路的差异性所产生的影响;在软件方面,针对泵电流存在的摄动,提出了采用比例—积分—微分神经网络(PIDNN)算法实现对氧传感器的反馈控制。实验表明:设计的空燃比分析仪可满足快速启动的要求,且能在0%~12.1%的氧气浓度范围内实现准确测量,动态响应时间短,能良好地跟踪环境氧气浓度的变化。 展开更多
关键词 空燃比分析仪 宽域氧传感器 控制电路 比例—积分—微分神经网络
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超声波电机转速的PIDNN控制 被引量:4
9
作者 朱宜家 陈国光 +2 位作者 范旭 杨智杰 白敦卓 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第11期60-63,共4页
针对行波超声波电机运行过程中的较强时变性与非线性特征,引入了一种比例—积分—微分神经元网络(PIDNN)电机速度控制器。控制器网络融合了状态转换函数,具备动态映射能力,利用PID控制律先验知识确定权值初值,通过可变学习速度反传算法(... 针对行波超声波电机运行过程中的较强时变性与非线性特征,引入了一种比例—积分—微分神经元网络(PIDNN)电机速度控制器。控制器网络融合了状态转换函数,具备动态映射能力,利用PID控制律先验知识确定权值初值,通过可变学习速度反传算法(VLBP)在线学习,使训练结果快速收敛,不易陷入局部极小,从而实现对超声波电机稳定快速的控制。采用参数变化电机模型对控制器进行仿真校验,仿真结果表明:方法具有较快的响应速度和较高的鲁棒性,能通过在线学习补偿电机运行过程中的非线性。 展开更多
关键词 超声波电机 比例—积分—微分神经网络 可变学习速度反传算法 速度控制
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基于PIDNN的六旋翼无人机飞行控制算法研究 被引量:5
10
作者 徐会丽 石明全 +2 位作者 张霞 王晓东 井光辉 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第12期25-27,共3页
针对六旋翼无人机比例—积分—微分(PID)控制器参数优化困难的问题,采用了PID神经网络(PIDNN)控制方法,利用其非线性映射和自学习的特性,实现了姿态控制参数的动态调整,增加了系统的自适应性。为验证方法的有效性,通过Matlab的Simulink... 针对六旋翼无人机比例—积分—微分(PID)控制器参数优化困难的问题,采用了PID神经网络(PIDNN)控制方法,利用其非线性映射和自学习的特性,实现了姿态控制参数的动态调整,增加了系统的自适应性。为验证方法的有效性,通过Matlab的Simulink模块构建了六旋翼无人机数学模型;利用S函数实现了基于反向传播(BP)算法的PIDNN控制器;将仿真结果与传统PID控制效果进行对比,结果表明:在缩短姿态调整时间与减少超调量方面,PIDNN方法控制效果优于PID方法。 展开更多
关键词 六旋翼无人机 比例—积分—微分神经网络算法 姿态控制
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空间光通信终端精跟踪伺服系统研究 被引量:7
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作者 黎明 艾勇 曹阳 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期262-265,共4页
为了提高空间光通信中的精跟踪伺服系统的跟踪精度,采用神经网络比例-积分-微分算法,解决精跟踪伺服系统设计中光斑抖动时变不确定性和压电陶瓷驱动中存在的迟滞、蠕变和位移非线性等不足。通过3层结构反向传播神经网络自学习方法,在线... 为了提高空间光通信中的精跟踪伺服系统的跟踪精度,采用神经网络比例-积分-微分算法,解决精跟踪伺服系统设计中光斑抖动时变不确定性和压电陶瓷驱动中存在的迟滞、蠕变和位移非线性等不足。通过3层结构反向传播神经网络自学习方法,在线调整比例-积分-微分控制器的系数,控制压电陶瓷驱动精瞄偏转镜偏转,最终达到精跟踪伺服系统优化控制。进行了理论分析和实验验证,取得了室内精跟踪数据。结果表明,神经网络比例-积分-微分控制算法增强了伺服系统鲁棒性,并提高了伺服系统实时性;采用400Hz 的 CCD,精跟踪伺服系统对40Hz 以下的抖动能有效抑制,基本能满足在空间光通信中跟踪带宽需要。 展开更多
关键词 光通信 精跟踪 自适应神经网络比例-积分-微分控制器 压电陶瓷驱
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