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汽车ABS模糊神经网络控制系统 被引量:9
1
作者 莫友声 朱荣 +1 位作者 李思恩 沈莉 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期570-573,共4页
针对汽车的防抱死制动系统(ABS)工作特点和性能要求,在模糊自适应控制(FAC)和神经网络控制的基础上,采用模糊神经网络控制(FNC)方案对汽车ABS控制系统进行了研究,比较了FAC和FNC方案.结果显示,汽车ABS... 针对汽车的防抱死制动系统(ABS)工作特点和性能要求,在模糊自适应控制(FAC)和神经网络控制的基础上,采用模糊神经网络控制(FNC)方案对汽车ABS控制系统进行了研究,比较了FAC和FNC方案.结果显示,汽车ABS的FNC是成功有效的.且在设计模糊控制器时采用了本文提出的推理轨迹的方法,使模糊控制系统的优化设计更为便捷有效. 展开更多
关键词 汽车 防抱死制动系统 神经网络 模糊控制
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专家模糊神经网络控制系统在复杂工业过程中的应用 被引量:3
2
作者 王耀南 张昌凡 刘治 《电机与控制学报》 EI CSCD 2000年第3期175-178,共4页
针对复杂工业过程控制系统的特点,提出一种专家系统和模糊神经网络相结合的二级协调智能控制系统。该系统的执行控制级由模糊神经控制器完成,协调级由专家系统完成。经仿真和复杂过程回转窑温控实验表明,控制系统具有良好的性能。
关键词 复杂工业过程 专家系统 模糊神经网络 控制系统
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B样条基函数模糊神经网络控制系统及其混合学习算法 被引量:4
3
作者 程启明 王勇浩 《动力工程》 CSCD 北大核心 2005年第3期358-358,共1页
介绍了一种基于模糊B样条基函数神经网络的控制器,该控制器将模糊控制的定性知识表达能力、神经网络的定量学习能力和B样条基函数优异的局部控制性能相结合,采用B样条基函数作为模糊隶属函数。还提出了模糊神经网络控制器的混合学习... 介绍了一种基于模糊B样条基函数神经网络的控制器,该控制器将模糊控制的定性知识表达能力、神经网络的定量学习能力和B样条基函数优异的局部控制性能相结合,采用B样条基函数作为模糊隶属函数。还提出了模糊神经网络控制器的混合学习算法,即先采用免疫遗传算法离线优化,再采用BP梯度算法在线调整。对锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果表明了此法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 B样条基函数 模糊神经网络 混合学习算法 控制系统 锅炉
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模糊神经网络控制系统优化的实整数混合编码遗传算法 被引量:2
4
作者 欧进萍 张利芬 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2003年第1期11-17,共7页
本文提出了采用实数整数混合编码的遗传算法来优化模糊神经网络控制系统的方法,内容包括:系统增益、输入和输出变量、控制规则的编码、解码、交叉算子和变异算子以及系统优化的实施步骤。用此方法,可以优化确定系统输入和输出变量的隶... 本文提出了采用实数整数混合编码的遗传算法来优化模糊神经网络控制系统的方法,内容包括:系统增益、输入和输出变量、控制规则的编码、解码、交叉算子和变异算子以及系统优化的实施步骤。用此方法,可以优化确定系统输入和输出变量的隶属函数以及模糊控制规则。此外,针对框架结构地震反应的主动控制,采用本文方法优化建立了模糊神经网络控制系统,并进行了仿真试验和分析。结果表明,本文方法优化的控制系统具有很好的控制效果,而且优于LQ控制算法。 展开更多
关键词 实整数混合编码 遗传算法 模糊神经网络 模糊变量 控制规则 隶属函数
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引入免疫粒子群优化算法的木材干燥模糊神经网络控制系统设计 被引量:3
5
作者 张少如 孙丽萍 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期83-90,共8页
针对木材干燥窑温湿度控制采用的模糊神经网络比较依赖于网络初始权值,且网络的训练时间较长、容易陷入非要求的局部极值,采用粒子群优化算法(PSO)的全局寻优性能,设计一种引入免疫PSO算法的木材干燥模糊神经网络控制系统。为避免PSO算... 针对木材干燥窑温湿度控制采用的模糊神经网络比较依赖于网络初始权值,且网络的训练时间较长、容易陷入非要求的局部极值,采用粒子群优化算法(PSO)的全局寻优性能,设计一种引入免疫PSO算法的木材干燥模糊神经网络控制系统。为避免PSO算法的早熟和进一步导入待求解问题的先验知识与经验,加快算法的全局收敛能力,引入免疫算法的接种疫苗、免疫选择、良种迁移3种免疫算子。仿真结果表明:温度和湿度,能更加快速、平滑地到达设定值(温度需要70 s左右,湿度需要75 s左右)。实例验证结果表明:温度曲线均方误差仅为0.020 7,拟合优度高达0.979 7;湿度曲线均方误差均在0.3以下,拟合优度均在0.96以上。说明免疫PSO算法具有较高的收敛速度和识别率,对不确定非线性系统具有良好的控制效果。 展开更多
关键词 木材干燥 温湿度控制 免疫粒子群优化算法 免疫算法 模糊神经网络
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机器人摆动弧焊纠偏的模糊神经网络控制系统 被引量:1
6
作者 王刚 徐颖 张传英 《基础自动化》 CSCD 2000年第4期17-19,共3页
讨论了机器人摆动弧焊的视觉跟踪控制系统。由CCD摄像机通过特殊设计的复合滤光系统摄取近弧区图象。图象处理后计算焊枪和焊缝之间的偏差。模糊神经网络用于控制纠偏机构的运动。实验结果证明了此方法的可行性。
关键词 机器人 摆动弧焊 模糊神经网络 控制系统
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具有学习功能的多值模糊神经网络控制系统 被引量:1
7
作者 何莉 万沛霖 《控制工程》 CSCD 2005年第S1期79-81,89,共4页
对于具有非线性、大时滞、不确定性等特性的难以用精确数学模型描述的多变量复杂系统,靠传统控制理论难以获得理想的控制效果。基于模糊神经网络控制技术不依赖于被控对象精确的数学模型,且能根据被控对象参数的变化自适应调节控制规则... 对于具有非线性、大时滞、不确定性等特性的难以用精确数学模型描述的多变量复杂系统,靠传统控制理论难以获得理想的控制效果。基于模糊神经网络控制技术不依赖于被控对象精确的数学模型,且能根据被控对象参数的变化自适应调节控制规则和隶属函数参数的特性,进行了采用模糊神经网络控制器实现其控制的应用研究。采用典型的前向型模糊神经网络模型,给出了具有学习功能的多值模糊神经网络控制系统的一种设计方法。仿真实验证明,该系统能够获得较理想的控制效果。 展开更多
关键词 智能控制 模糊神经网络 模糊控制 仿真实验
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一种前向模糊神经网络控制系统的研究 被引量:1
8
作者 何波 吴广玉 《电机与控制学报》 EI CSCD 1998年第3期137-140,共4页
基于模糊逻辑和神经网络技术提出一种具有快速学习算法的模糊神经网络控制系统。通过将模糊逻辑系统表达成有两个隐层的前向模糊神经网络(FNN),利用其快速学习能力调整系统初始规则库参数,得到优化的模糊控制器,仿真结果表明控... 基于模糊逻辑和神经网络技术提出一种具有快速学习算法的模糊神经网络控制系统。通过将模糊逻辑系统表达成有两个隐层的前向模糊神经网络(FNN),利用其快速学习能力调整系统初始规则库参数,得到优化的模糊控制器,仿真结果表明控制性能有很大改善。 展开更多
关键词 前向模糊 神经网络 规则参数调整 控制系统
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B样条基函数模糊神经网络控制系统及其混合学习算法
9
作者 程启明 王勇浩 《动力工程》 CSCD 北大核心 2005年第4期528-532,共5页
介绍了一种基于模糊B样条基函数神经网络的控制器,该控制器将模糊控制的定性知识表达能力、神经网络的定量学习能力和B样条基函数优异的局部控制性能相结合,采用B样条基函数作为模糊隶属函数。还提出了模糊神经网络控制器的混合学习算法... 介绍了一种基于模糊B样条基函数神经网络的控制器,该控制器将模糊控制的定性知识表达能力、神经网络的定量学习能力和B样条基函数优异的局部控制性能相结合,采用B样条基函数作为模糊隶属函数。还提出了模糊神经网络控制器的混合学习算法,即先采用免疫遗传算法离线优化,再采用BP梯度算法在线调整。对锅炉主蒸汽温度控制的仿真结果表明了此法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 自动控制技术 智能控制 B样条基函数模糊神经网络 混合学习算法 主蒸汽温度
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孵化过程的模糊神经网络控制系统设计及应用
10
作者 湛腾西 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2008年第27期12052-12052,12063,共2页
针对家禽孵化过程的复杂动态特点,设计了家禽孵化模糊神经网络控制系统,试验结果表明,该系统能够较好地实现孵化主要参数的稳定。
关键词 孵化 模糊控制 模糊神经网络控制
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基于卷积神经网络和模糊PID的掘进机截割控制系统研究 被引量:1
11
作者 李英娜 崔彦平 +2 位作者 安博烁 刘百健 靳建伟 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期61-70,137,共11页
针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策... 针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策略由CNN煤岩硬度动态感知模块和截割臂摆速模糊PID控制模块组成。提出一种有效的截割路径,使截割头沿规划路径从上至下进行煤岩截割,以提高断面完整性,减小掘进方向的误差。采用CNN煤岩硬度动态感知模块分析采集的截割电动机电流、截割臂振动加速度、回转油缸压力数据信息,以感知煤岩特性;采用截割臂摆速模糊PID控制模块对感知后的数据进行模糊化与解模糊化处理,输出相应控制参数信号;电液比例阀根据接收到的信号控制液压油的流量和压力,通过阀控液压缸控制截割臂摆速,实现截割臂摆速的自适应控制。现场实验结果表明:当掘进机截割较软介质与煤时,截割臂以高摆速工作;当掘进机截割复杂岩层时,摆速随截割信号的增大而降低,截割信号在0~1之间变动;当掘进机截割较硬岩层时,截割载荷信号接近1,截割臂的摆速降低至0。 展开更多
关键词 悬臂式掘进机 智能截割 截割臂摆速 截割路径 模糊PID控制 煤岩硬度动态感知 卷积神经网络
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基于模糊推理和Jordan神经网络的磁悬浮球位置补偿控制研究
12
作者 李孝茹 陈士松 黄之文 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第3期299-308,共10页
针对欠训练Jordan神经网络(Jordan neural network,JNN)输出不确定性导致的控制系统动态性能不佳的问题,提出了一种基于模糊推理(fuzzy inference,FI)和JNN的磁悬浮球位置补偿控制新方法,构建了包含基础控制、JNN控制和FI的三模块控制... 针对欠训练Jordan神经网络(Jordan neural network,JNN)输出不确定性导致的控制系统动态性能不佳的问题,提出了一种基于模糊推理(fuzzy inference,FI)和JNN的磁悬浮球位置补偿控制新方法,构建了包含基础控制、JNN控制和FI的三模块控制框架。基础控制模块采用适应性强的PID控制器;JNN控制模块实现磁悬浮球系统的在线辨识与补偿;FI模块动态调整神经网络控制器的输出,以抑制欠训练JNN带来的不确定性影响。实验结果表明,与传统神经网络补偿控制方法相比,在跟踪阶跃信号和方波信号时,超调量分别减小了39.79%和60.61%,调节时间分别减小了19.52%和48.47%。该方法在保证稳态精度的同时,显著提升了控制系统的动态性能。 展开更多
关键词 模糊推理 Jordan神经网络 位置补偿控制 磁悬浮球
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基于模糊神经网络在线自学习的多智能体一致性控制
13
作者 张宪霞 唐胜杰 俞寅生 《自动化学报》 北大核心 2025年第3期590-603,共14页
针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,D... 针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,DFNN和神经网络(Neural network,NN)分别逼近控制策略和性能指标.每个智能体的DFNN执行者从零规则开始,通过在线学习,与其局部邻域的智能体交互而生成和合并规则.最终,每个智能体都有一个独特的DFNN控制器,具有不同的结构和参数,实现了最优的分布式同步控制律.仿真结果表明,本文提出的在线算法在非线性多智能体系统分布式一致性控制中优于传统基于NN的ADP算法. 展开更多
关键词 多智能体系统 自适应动态规划 动态模糊神经网络 分布式一致性控制 在线学习
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基于BP神经网络PID自适应控制的激振系统研究 被引量:5
14
作者 肖乾 葛一帆 +3 位作者 符远航 常运清 汪寒俊 宾浩翔 《机床与液压》 北大核心 2025年第1期52-57,共6页
针对跨座式单轨车辆滚动振动试验台激振系统的位置控制精度易受参数变化和外部干扰等因素的影响,提出基于BP神经网络PID自适应的控制策略。建立激振系统数学模型,并推导出其开环传递函数。基于Simulink搭建3-5-3结构的BP神经网络PID自... 针对跨座式单轨车辆滚动振动试验台激振系统的位置控制精度易受参数变化和外部干扰等因素的影响,提出基于BP神经网络PID自适应的控制策略。建立激振系统数学模型,并推导出其开环传递函数。基于Simulink搭建3-5-3结构的BP神经网络PID自适应控制器,并施加阶跃干扰信号以验证系统的抗干扰能力。仿真结果表明:与传统PID和模糊PID控制器相比,BP神经网络PID自适应控制下系统达到稳态所需时间分别快52%和50%,且超调量基本为0;在应对外界干扰时,该控制器能自动调整控制参数,系统以较快速度恢复至稳态,显著增强了系统的抗干扰能力,同时展现出良好的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 激振系统 BP神经网络 模糊PID 学习速率
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基于GA-BP神经网络的电-气比例力控制系统
15
作者 许文贤 李笑 +1 位作者 曹骞晨 廖威杰 《机床与液压》 北大核心 2025年第2期64-70,共7页
针对电-气比例力控制系统的非线性和时变特性导致力控制精度低问题,设计一种基于GA-BP神经网络的电-气比例力控制系统。建立系统数学模型,提出基于GA-BP神经网络的系统控制结构和算法,利用BP神经网络建立的系统内模型和经遗传算法优化... 针对电-气比例力控制系统的非线性和时变特性导致力控制精度低问题,设计一种基于GA-BP神经网络的电-气比例力控制系统。建立系统数学模型,提出基于GA-BP神经网络的系统控制结构和算法,利用BP神经网络建立的系统内模型和经遗传算法优化的BP神经网络建立的系统逆动力学模型实现力控制,通过AMESim/Simulink联合仿真和实验研究了系统在变负载容腔和变负载位移情况下的随机力跟踪控制精度。结果表明:随机力跟踪控制平均绝对误差比常规PID控制降低48.6%。该算法简单实用,鲁棒性强,可为气动力控制系统的设计提供指导。 展开更多
关键词 电-气比例力控制系统 神经网络 遗传算法 比例方向控制
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基于情感自学习神经网络的电力系统分布式复合学习控制
16
作者 石童昕 陈龙胜 任勇 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第2期344-354,共11页
针对非线性多智能体电力系统(NMAPSs)的非线性、强耦合、不确定特性和未知扰动等问题,本文基于连续情感自学习神经网络(CESSNNs)提出一种分布式复合学习控制方法.首先,采用CESSNNs逼近NMAPSs中的非线性不确定项,并设计对应的串–并行辨... 针对非线性多智能体电力系统(NMAPSs)的非线性、强耦合、不确定特性和未知扰动等问题,本文基于连续情感自学习神经网络(CESSNNs)提出一种分布式复合学习控制方法.首先,采用CESSNNs逼近NMAPSs中的非线性不确定项,并设计对应的串–并行辨识模型以获取模型辨识误差;其次,基于CESSNNs的输出和模型辨识误差为NMAPSs设计复合学习控制策略,并基于Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的稳定性;最后,仿真实验表明所设计的控制策略的有效性. 展开更多
关键词 电力系统 多智能体 情感自学习神经网络 复合学习控制
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基于神经网络补偿的坦克全电双向稳定系统非线性滑模控制
17
作者 王一珉 袁树森 +1 位作者 林大睿 杨国来 《兵工学报》 北大核心 2025年第3期90-104,共15页
传统坦克双向稳定系统的控制策略难以有效处理新一代全电双向稳定系统中的耦合性、非线性和不确定性,而基于模型的非线性控制能够充分利用系统动态模型的先验信息提升控制效果。因此,建立计及执行器动态的全电双向稳定系统机电耦合动力... 传统坦克双向稳定系统的控制策略难以有效处理新一代全电双向稳定系统中的耦合性、非线性和不确定性,而基于模型的非线性控制能够充分利用系统动态模型的先验信息提升控制效果。因此,建立计及执行器动态的全电双向稳定系统机电耦合动力学模型,提出一种基于神经网络补偿的非线性滑模控制方法。引入滑模面和基于双曲正切函数改进的滑模鲁棒控制律设计非线性滑模控制函数,以有效地消除系统振荡,提高系统的稳态性能。同时,深度融合多层神经网络,准确估计系统的不确定性并进行前馈补偿,避免高增益反馈。基于Lyapunov理论严格证明了新控制策略可以实现连续控制输入下坦克全电双向稳定系统的渐近稳定性能。搭建了联合仿真环境与半实物实验平台,通过大量对比实验验证了新控制策略的优越性。 展开更多
关键词 坦克 全电双向稳定系统 滑模控制 神经网络 动力学建模 对比实验验证
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单级齿轮系统混沌运动及其径向基函数神经网络控制
18
作者 王瑞邦 田亚平 +3 位作者 张峰 卢杭 王建勤 杨江辉 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第4期32-38,共7页
为实现3自由度单级直齿轮系统的混沌运动有效控制,用集中质量法建立系统的动力学模型,并用4~5阶Runge-Kutta法求解得到参数区间内的周期运动向混沌运动转迁的规律。针对特定参数区域的混沌运动,以控制参数的扰动量为输出,Poincaré... 为实现3自由度单级直齿轮系统的混沌运动有效控制,用集中质量法建立系统的动力学模型,并用4~5阶Runge-Kutta法求解得到参数区间内的周期运动向混沌运动转迁的规律。针对特定参数区域的混沌运动,以控制参数的扰动量为输出,Poincaré截面上点的欧式距离为输入,构建径向基函数神经网络控制器,使用改进局部搜索能力和寻优速度的引力搜索算法优化径向基函数神经网络控制器的参数,实现系统混沌运动向周期运动的有效控制。结果表明径向基函数神经网络控制方法不受系统的Jacobian矩阵和流形的限制更具有工程普适性。 展开更多
关键词 振动与波 单级齿轮传动系统 混沌控制 径向基函数神经网络 万有引力搜索算法
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基于模糊神经网络的CFRP感应加热温度控制
19
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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核反应堆冷却剂系统故障诊断动态模糊径向基神经网络模型
20
作者 朱佳浩 戴滔 +1 位作者 隋阳 李枭瀚 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4567-4573,共7页
针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neura... 针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neural network, DFRBFNN)模型。首先,根据RCS的故障类型和样本数据,确定DFRBFNN模型的初始结构;然后,应用径向基神经网络方法,构建了RCS故障诊断DFRBFNN初始模型,应用随机初始化方法,对DFRBFNN初始模型的去模糊层到输出层的连接权重进行初始化处理;最后,应用误差下降率法,修正DFRBFNN初始模型的结构和参数,构建了RCS故障诊断DFRBFNN模型。应用所建立的模型对冷却剂丧失、失流和蒸汽发生器管道破裂事故进行诊断,并与传统的故障诊断模型进行对比,验证了本文所建立模型的有效性。研究表明,所构建的核电厂RCS故障诊断DFRBFNN模型能够在不确定环境下准确地诊断RCS的故障。 展开更多
关键词 核电厂 核反应堆冷却剂系统 故障诊断 动态模糊径向基神经网络模型
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