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直接模糊神经控制及其在列车自动操纵中的应用(英) 被引量:19
1
作者 王晶 蔡自兴 贾利民 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第3期391-399,共9页
本文基于模糊神经控制方法提出一种新的列车自动操纵策略.首先基于复杂动态过程划分的思想,建立列车运行过程的五个子过程近似工程数学模型;接着对所提的模糊神经控制器的结构、训练样本编码方法、学习算法和推理准则作了详细的描述... 本文基于模糊神经控制方法提出一种新的列车自动操纵策略.首先基于复杂动态过程划分的思想,建立列车运行过程的五个子过程近似工程数学模型;接着对所提的模糊神经控制器的结构、训练样本编码方法、学习算法和推理准则作了详细的描述;文末利用所提控制方法对列车在一段特定的线路上作了仿真研究,结果表明了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 列车自动操纵 列车运行 模糊神经控制
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卫星姿态再励学习的模糊神经控制 被引量:6
2
作者 管萍 刘星桥 陈家斌 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期313-316,326,共5页
将再励学习的模糊神经控制引入卫星姿态控制中,给出详尽的实现方法,推导了模糊神经控制器的自学习算法.直接利用再励信号,对控制器的参数进行在线调节,不需要控制器的学习样本.仿真结果表明该控制算法能有效地克服卫星的不确定性,具有... 将再励学习的模糊神经控制引入卫星姿态控制中,给出详尽的实现方法,推导了模糊神经控制器的自学习算法.直接利用再励信号,对控制器的参数进行在线调节,不需要控制器的学习样本.仿真结果表明该控制算法能有效地克服卫星的不确定性,具有较强的鲁棒性,可实现较高精度的卫星姿态控制. 展开更多
关键词 姿态控制 模糊神经控制 再励学习 神经网络
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改善系统暂态稳定性的HVDC模糊神经控制器 被引量:13
3
作者 许秀芳 李兴源 +2 位作者 颜泉 刘红超 王路 《继电器》 CSCD 北大核心 2004年第11期16-19,共4页
提出了一种HVDC在线模糊神经控制器以提高交直流系统的暂态稳定性。该控制器的特点是结合了模糊系统处理复杂和不确定性问题及神经网络具有自学习能力的优点,选取整流侧交流母线电压相位误差及其变化率作为模糊逻辑控制部分的输入,其输... 提出了一种HVDC在线模糊神经控制器以提高交直流系统的暂态稳定性。该控制器的特点是结合了模糊系统处理复杂和不确定性问题及神经网络具有自学习能力的优点,选取整流侧交流母线电压相位误差及其变化率作为模糊逻辑控制部分的输入,其输出结果作为神经网络的一个输入,采用改进BP算法进行在线训练神经网络,神经网络的输出用来修正整流器的触发角,并利用NETOMAC软件对控制器主要参数进行了离线优化。仿真结果表明该控制器能有效地抑制有功功率振荡,改善发电机的功角特性,提高系统的暂态稳定性。 展开更多
关键词 电力系统 电网 暂态稳定性 HVDC 模糊神经控制 神经网络
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基于DSP的轧机调速系统模糊神经控制 被引量:3
4
作者 冯冬青 李小雄 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 2003年第3期17-20,共4页
研究了基于DSP芯片TMS320LC2406A的轧机调速模糊神经控制系统的设计,以替代传统PID模拟控制系统,其主要内容涉及模糊神经控制器的设计和硬件电路的构成,并对该系统进行了计算机仿真实验.从仿真结果可知:该调速系统具有良好的控制性能,... 研究了基于DSP芯片TMS320LC2406A的轧机调速模糊神经控制系统的设计,以替代传统PID模拟控制系统,其主要内容涉及模糊神经控制器的设计和硬件电路的构成,并对该系统进行了计算机仿真实验.从仿真结果可知:该调速系统具有良好的控制性能,并能达到很高的控制精度. 展开更多
关键词 DSP芯片 轧机 调速系统 模糊神经控制 模糊控制 软件设计 抗干扰措施 仿真
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半主动空气悬架的模糊神经控制仿真分析 被引量:4
5
作者 陈燕虹 刘宏伟 田华 《拖拉机与农用运输车》 北大核心 2007年第5期42-45,共4页
以空气悬架客车1/4车辆模型为控制对象,设计了模糊神经控制器,以簧载质量垂直方向振动加速度均方根为控制指标,以车速50,120 km/h标准B级路面和标准C级路面为随机输入,利用MATLAB软件对模型进行了控制仿真分析。结果表明,模糊神经控制... 以空气悬架客车1/4车辆模型为控制对象,设计了模糊神经控制器,以簧载质量垂直方向振动加速度均方根为控制指标,以车速50,120 km/h标准B级路面和标准C级路面为随机输入,利用MATLAB软件对模型进行了控制仿真分析。结果表明,模糊神经控制器对车辆的行驶平顺性和操纵稳定性均有明显的改善。 展开更多
关键词 空气悬架 空气弹簧 模糊神经控制 遗传算法
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挠性卫星姿态的模糊神经控制 被引量:1
6
作者 管萍 陈家斌 戈新声 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2005年第2期36-40,共5页
在卫星的姿态控制领域里,智能控制技术得到越来越多的关注。把模糊神经控制引入到挠性卫星姿态稳定控制中,给出了详尽的实现方法,并推导了模糊神经网络的自学习算法。由于在模糊神经控制器中规则参数初值的确定吸收利用了经验知识,故提... 在卫星的姿态控制领域里,智能控制技术得到越来越多的关注。把模糊神经控制引入到挠性卫星姿态稳定控制中,给出了详尽的实现方法,并推导了模糊神经网络的自学习算法。由于在模糊神经控制器中规则参数初值的确定吸收利用了经验知识,故提高了模糊神经控制器的在线学习速度。仿真结果表明:该控制算法通过在线学习能有效地克服挠性卫星的不确定性,具有较强的鲁棒性,从而可实现较高精度的卫星姿态控制。 展开更多
关键词 姿态控制 模糊神经控制 自学习 挠性卫星
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动态施药模糊神经控制系统的设计与研究 被引量:2
7
作者 张发军 方文杰 《中国农机化》 北大核心 2012年第5期122-125,140,共5页
精确施药控制系统具有控制变量因素多、非线性与强耦合等的特点,解决这类复杂的时变系统用传统的PID控制方法几乎无法控制。本文以"3WC―30―G车载式超低容量自动喷雾机"为研究载体,通过分析其动态施药模式控制原理,结合实践... 精确施药控制系统具有控制变量因素多、非线性与强耦合等的特点,解决这类复杂的时变系统用传统的PID控制方法几乎无法控制。本文以"3WC―30―G车载式超低容量自动喷雾机"为研究载体,通过分析其动态施药模式控制原理,结合实践的经验知识,试图利用自适应模糊神经控制的方法,对其精确施药控制系统进行研究与设计。通过MAT-LAB软件仿真实验表明,基于自适应模糊神经控制的静态施药控制系统可以取得比较理想的控制效果,从而为精确施药控制领域的研究提供了一种新的理论方法。 展开更多
关键词 精确施药 模糊神经控制 自适应控制
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基于FAM的模糊神经控制器的研究 被引量:1
8
作者 蔡自兴 文敦伟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期599-602,共4页
根据模糊联想记忆(FAM)理论,提出了预解模糊FAM原理,给出了预解模糊FAM和一般FAM的等价性的构造性证明。为了提高FAM推理过程的自适应能力,将神经网络应用于预解模糊FAM推理,提出了一种新的智能控制器——FAM神经控制器(FAMNC),以小车... 根据模糊联想记忆(FAM)理论,提出了预解模糊FAM原理,给出了预解模糊FAM和一般FAM的等价性的构造性证明。为了提高FAM推理过程的自适应能力,将神经网络应用于预解模糊FAM推理,提出了一种新的智能控制器——FAM神经控制器(FAMNC),以小车倒立摆为控制对象进行了仿真研究,表明了所提方法的可行性。 展开更多
关键词 智能控制 模糊理论 模糊控制 FAM 模糊神经控制 模糊联想记忆理论
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轴承退磁处理中的模糊神经控制仿真研究
9
作者 张发军 方文杰 +1 位作者 朱光宇 徐艳飞 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2012年第1期69-73,共5页
基于模糊神经控制的方法,选择轴承的残磁大小、检测距离与轴承套圈的直径大小为系统的控制输入变量,应用MATLAB软件建立退磁机交变电流的自适应模糊推理控制器,根据80组实验数据值进行网络训练,自动生成各控制变量的隶属函数分布与模糊... 基于模糊神经控制的方法,选择轴承的残磁大小、检测距离与轴承套圈的直径大小为系统的控制输入变量,应用MATLAB软件建立退磁机交变电流的自适应模糊推理控制器,根据80组实验数据值进行网络训练,自动生成各控制变量的隶属函数分布与模糊控制规则等。通过对退磁机交变电流的模糊神经控制系统仿真表明,基于模糊神经控制的退磁机交变电流控制,能得到很好的退磁机交变电流控制效果,从而实现轴承残磁余量的理想控制,解决了采用经典控制时因很难建立精确数学模型而无法控制的难题,为轴承自动化生产中残磁余量的有效、快速退磁提供了一种新的理论方法。 展开更多
关键词 轴承 残磁 模糊神经控制 自适应控制
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基于双模模糊神经控制的交流伺服系统
10
作者 曾玉金 蒋静坪 《机床与液压》 北大核心 2004年第12期73-75,共3页
根据交流伺服系统高性能的要求 ,设计了一种基于双模模糊神经控制的伺服系统 ,它融合了模糊控制及神经网络控制技术各自的优点 ,大大提高了伺服控制的动、静态性能 ,取得了满意的效果。
关键词 模糊神经控制 交流伺服系统 高性能
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车辆驾驶员的模糊神经控制模型 被引量:1
11
作者 孙义刚 余群 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第4期145-149,共5页
设计了一个用于车辆运动控制的六层结构的前向模糊神经网络,介绍了每一层神经元的设置及功能,并给出了具体有效的学习算法,从而建立了一个驾驶员模糊神经控制模型。该控制模型可在车辆行驶过程中自行“品尝”车辆的运动特性,自学习... 设计了一个用于车辆运动控制的六层结构的前向模糊神经网络,介绍了每一层神经元的设置及功能,并给出了具体有效的学习算法,从而建立了一个驾驶员模糊神经控制模型。该控制模型可在车辆行驶过程中自行“品尝”车辆的运动特性,自学习和调整对不同外界条件和不同控制对象的操纵策略,适应能力强,使用范围广,具有一定程度的智能。 展开更多
关键词 人-车系统 操纵 模糊神经控制
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基于模糊神经网络的CFRP感应加热温度控制
12
作者 杨宁 付天宇 +1 位作者 赫彬 史学迁 《工程塑料应用》 北大核心 2025年第6期79-86,共8页
为了提高碳纤维复合材料(CFRP)感应加热过程中温度控制的精确性和抗干扰能力,提出了一种基于模糊神经网络PID的智能控制算法。针对CFRP感应加热系统中存在的非线性、大时滞性及抗干扰能力不足等问题,通过融合模糊逻辑的鲁棒推理能力与... 为了提高碳纤维复合材料(CFRP)感应加热过程中温度控制的精确性和抗干扰能力,提出了一种基于模糊神经网络PID的智能控制算法。针对CFRP感应加热系统中存在的非线性、大时滞性及抗干扰能力不足等问题,通过融合模糊逻辑的鲁棒推理能力与神经网络的自适应学习机制,设计了动态参数自整定控制器。首先,基于电磁-热耦合理论建立了CFRP感应加热系统的传递函数模型,并通过遗传算法对实验数据进行系统辨识。其次,构建了5层模糊神经网络架构(输入层、模糊化层、模糊规则层、神经网络层、反模糊化层),利用误差反向传播机制在线优化隶属度函数参数及模糊规则权重,实现PID参数的动态调整。在MATLAB/Simulink平台上进行仿真验证,结果表明,在无扰动条件下,模糊神经网络PID控制系统的超调量仅为2.4%,较传统PID(超调量19.4%)和模糊PID(超调量13.5%)分别降低87.6%和82.2%,调节时间为570 s,且系统震荡完全消除。在抗干扰测试中,加入阶跃扰动和正弦扰动后,模糊神经网络PID的恢复时间分别为600 s和620 s。实验证明,该方法通过动态优化模糊规则库和PID参数,显著提升了系统的控制精度和抗干扰能力,为解决CFRP感应加热工艺中的温度控制难题提供了有效方案。 展开更多
关键词 碳纤维 复合材料 电磁感应加热 PID控制 模糊神经网络控制
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基于模糊神经的柔性臂变负载控制方法 被引量:5
13
作者 陈文楷 石英 +1 位作者 崔刚 范艳峰 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第6期717-719,786,共4页
基于奇异摄动将单连杆柔性机械臂动力学模型分解为慢、快变子系统,传统方法分别采用PD控制和最优控制能取得较好控制效果,但负载不确定时,控制效果并不理想。提出对于慢变子系统,采用模糊神经、PD控制相结合的控制方法,对于快变子系统,... 基于奇异摄动将单连杆柔性机械臂动力学模型分解为慢、快变子系统,传统方法分别采用PD控制和最优控制能取得较好控制效果,但负载不确定时,控制效果并不理想。提出对于慢变子系统,采用模糊神经、PD控制相结合的控制方法,对于快变子系统,采用模糊神经、最优控制相结合的控制方法。当负载变化时,采用模糊神经控制器根据实际负载对PD参数及最优控制参数进行调整,达到更优的控制效果。分别采用传统方法及本文提出的改进方法在变负载条件下作了仿真实验,结果表明后者的控制效果明显优于前者。给出了慢、快变子系统模糊神经控制器在变负载条件下训练参数的获取方法。 展开更多
关键词 柔性机械臂 模糊神经控制 最优控制 PD控制 变负载
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火力单元机组的前馈模糊神经非模型协调控制 被引量:25
14
作者 张建明 王宁 王树青 《动力工程》 EI CSCD 2000年第3期664-668,共5页
提出了一种前馈模糊神经非模型协调控制方法。使用该方法设计的非模型控制器由模糊控制器和神经元控制器复合构成 ,针对某单元机组进行了实例仿真试验。结果表明 :这种新的控制方法不仅具有满意的控制性能 ,而且具有强鲁棒性和抗干扰性... 提出了一种前馈模糊神经非模型协调控制方法。使用该方法设计的非模型控制器由模糊控制器和神经元控制器复合构成 ,针对某单元机组进行了实例仿真试验。结果表明 :这种新的控制方法不仅具有满意的控制性能 ,而且具有强鲁棒性和抗干扰性能 ,它显著地提高了协调控制系统在机组负荷及工况变化时的鲁棒性和控制品质。这种新的控制系统设计方法非常简单 ,不需要解耦补偿 ,而且控制器参数选择不严格 ,可方便地用于工业控制。图 7参 展开更多
关键词 火电单元机组 协调控制 模糊神经控制
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基于模糊神经PID控制的汽车主动悬架平顺性分析与测试 被引量:8
15
作者 田丰福 杨金玉 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2017年第5期44-47,共4页
路面的激励作用会使车辆在行驶过程中产生颠簸和振动,严重影响汽车行驶平顺性和乘坐舒适性。建立了1/4汽车主动悬架数学模型,提出一种基于模糊神经网络的控制策略。该方法利用了模糊控制鲁棒性强和神经网络控制收敛速度快的特点,对系统... 路面的激励作用会使车辆在行驶过程中产生颠簸和振动,严重影响汽车行驶平顺性和乘坐舒适性。建立了1/4汽车主动悬架数学模型,提出一种基于模糊神经网络的控制策略。该方法利用了模糊控制鲁棒性强和神经网络控制收敛速度快的特点,对系统参数进行实时在线调整;同时,以悬架动行程、车轮动载荷以及车身垂直加速度为衡量指标进行仿真分析和测试研究。结果表明,所提出的控制策略可以有效减小汽车在行驶中因路面激励作用而产生的振动,大幅改善了车辆操纵稳定性、汽车行驶平顺性及乘坐舒适性,鲁棒性强,有一定可借鉴意义。 展开更多
关键词 主动悬架 模糊神经控制 PID控制 测试
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基于改进学习算法的模糊神经网络控制系统 被引量:14
16
作者 刘美俊 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第19期87-92,共6页
针对一类复杂非线性系统,提出一种模糊神经网络(FNN)控制方案。系统中采用模糊神经网络控制器和神经网络辨识控制器相结合的结构,介绍一种改进的学习算法,对学习公式进行推导,利用改进的遗传算法来优化已经获得的隶属度函数,并结合误差... 针对一类复杂非线性系统,提出一种模糊神经网络(FNN)控制方案。系统中采用模糊神经网络控制器和神经网络辨识控制器相结合的结构,介绍一种改进的学习算法,对学习公式进行推导,利用改进的遗传算法来优化已经获得的隶属度函数,并结合误差补偿以提高控制精度。同时将混沌机制引入常规BP算法。利用混沌机制固有的全局游动,逃出权值优化过程中存在的局部极小点,解决了网络训练易陷入局部极小点的问题。用该方法对某非线性动态系统进行辨识和控制,仿真结果表明控制精度和实时性优于常规模糊控制器。 展开更多
关键词 模糊神经控制 神经辨识 混沌机制 改进遗传算法
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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
17
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 DMFC 电堆 工作温度
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模糊控制与神经控制的比较 被引量:4
18
作者 陈拥军 张凤翥 蒋大明 《北方交通大学学报》 CSCD 北大核心 1999年第2期49-51,共3页
论述了智能控制领域中的两个方面即模糊控制和神经控制的区别与联系,并探讨了它们之间的结合即模糊神经控制的特点及其发展趋势.
关键词 智能控制 模糊控制 神经控制 模糊神经控制
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半主动悬架模糊动态建模与神经网络控制 被引量:10
19
作者 汪若尘 陈龙 +1 位作者 江浩斌 张孝良 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 北大核心 2009年第1期23-26,共4页
进行可调减振器外特性试验,拟合其阻尼系数与步进电动机转角之间的非线性关系,基于模糊动态模型理论,建立车辆半主动悬架模糊动态模型.设计半主动悬架模糊神经网络控制策略,研制半主动悬架模糊神经网络控制器.在仿真的基础上,进行实车... 进行可调减振器外特性试验,拟合其阻尼系数与步进电动机转角之间的非线性关系,基于模糊动态模型理论,建立车辆半主动悬架模糊动态模型.设计半主动悬架模糊神经网络控制策略,研制半主动悬架模糊神经网络控制器.在仿真的基础上,进行实车道路试验.结果表明,模糊动态半主动悬架模糊神经网络控制有效地衰减车身垂直振动,改善车辆行驶姿态,提高乘坐舒适性及行驶安全性,协调整车综合性能. 展开更多
关键词 半主动悬架 减振器 模糊动态模型 模糊神经网络控制
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水下机器人T-S型模糊神经网络控制 被引量:18
20
作者 梁霄 张均东 +3 位作者 李巍 郭冰洁 万磊 徐玉如 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期99-104,共6页
针对水下机器人模糊神经网络控制器运算量大和对强外界扰动的鲁棒性差及存在滞后性的问题,提出基于混合学习算法的水下机器人T-S型模糊神经网络控制方法。采用免疫遗传算法离线优化和神经网络自学习在线调整隶属函数的参数,从而减少神... 针对水下机器人模糊神经网络控制器运算量大和对强外界扰动的鲁棒性差及存在滞后性的问题,提出基于混合学习算法的水下机器人T-S型模糊神经网络控制方法。采用免疫遗传算法离线优化和神经网络自学习在线调整隶属函数的参数,从而减少神经网络的运算量,增强水下机器人对环境变化的反应能力。采用T-S模型,由后件网络动态调整模糊规则,提高控制系统的适应性。通过某微小型水下机器人的仿真和外场实验验证方法的可行性和优越性。实验结果表明,控制器对外界扰动具有较强的鲁棒性,保证即使在恶劣情况下,控制性能仍保持在较高水平。 展开更多
关键词 水下机器人 模糊神经网络控制 免疫遗传算法 混合学习算法 T-S模型
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