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基于模糊递归神经网络的污泥容积指数预测模型 被引量:9
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作者 许少鹏 韩红桂 乔俊飞 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期4550-4556,共7页
污泥容积指数(SVI),一个关键的污泥沉降性能评价指标。针对污水处理过程中污泥膨胀关键水质参数污泥容积指数难以准确在线测量,且实验室取样测量方法时间久、精度低,提出了一种改进型的模糊递归神经网络(HRFNN)用来预测污泥容积指数的变... 污泥容积指数(SVI),一个关键的污泥沉降性能评价指标。针对污水处理过程中污泥膨胀关键水质参数污泥容积指数难以准确在线测量,且实验室取样测量方法时间久、精度低,提出了一种改进型的模糊递归神经网络(HRFNN)用来预测污泥容积指数的变化,通过在网络第三层加入含有内部变量的反馈连接来实现输出信息的反馈。实验结果表明,与其他模糊神经网络相比,该网络的规模小、精度高,处理动态信息的能力明显加强。 展开更多
关键词 污泥膨胀 污泥容积指数 污水处理过程 模糊递归神经网络
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受到外部扰动的空间机械臂基于模糊递归神经网络的控制策略 被引量:3
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作者 张瑞芬 《机电工程》 CAS 2017年第1期62-67,共6页
针对载体位置不受控、姿态受控的空间机械臂运动控制问题,对具有不确定系统参数的空间机械臂在受到外部扰动工况下动力学建模以及控制算法进行了研究。运用拉格朗日第二类动力学方程及被控系统动量守恒关系,对该工况下空间机械臂运动特... 针对载体位置不受控、姿态受控的空间机械臂运动控制问题,对具有不确定系统参数的空间机械臂在受到外部扰动工况下动力学建模以及控制算法进行了研究。运用拉格朗日第二类动力学方程及被控系统动量守恒关系,对该工况下空间机械臂运动特性进行了分析,建立了系统在受到外部扰动时的动力学模型,并对动力学特性进行了归纳,提出了一种基于模糊递归神经网络的控制策略。根据李雅普诺夫第二类方法,证明了整个闭环控制系统的运动渐进稳定性。使用计算机数值仿真实验与计算力矩法进行对比,阐述了整个控制系统的有效性。研究结果表明,在存在外部扰动及系统参数不确定时,所设计的控制方案相比于传统计算力矩控制方法具有更好的轨迹跟踪效果和更高的可靠性。 展开更多
关键词 空间机械臂 模糊递归神经网络 参数不确定 外部扰动
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基于多目标的模糊神经网络及在pH控制过程中的应用 被引量:1
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作者 陶吉利 王宁 陈晓明 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期2820-2826,共7页
设计了一种基于多目标的动态模糊递归神经网络(FRNN)建模方法,用于pH中和过程的广义预测控制。所设计的多目标优化算法以提高拟合精度和简化网络结构为原则,同时优化模糊神经网络中的模糊规则数、隶属度函数中心点及其宽度,由此得到的F... 设计了一种基于多目标的动态模糊递归神经网络(FRNN)建模方法,用于pH中和过程的广义预测控制。所设计的多目标优化算法以提高拟合精度和简化网络结构为原则,同时优化模糊神经网络中的模糊规则数、隶属度函数中心点及其宽度,由此得到的FRNN模型可以高精度拟合pH中和过程。依据该动态模型,在控制过程的每一个控制周期得到其局部线性模型,将广义预测控制中复杂的非线性优化问题转化为简单的二次线性规划问题。仿真对比结果验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 多目标优化 模糊递归神经网络 广义预测控制 PH中和过程
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永磁直线同步电动机智能变结构位置控制 被引量:3
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作者 杨俊友 杨磊 董科 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2009年第3期241-246,共6页
针对滑模变结构控制对参数不确定上界、外部扰动上界难以确定及固有抖振等问题,设计了永磁直线同步电动机智能变结构位置控制器,利用模糊递归神经网络估计参数和外部扰动不确定上界,通过Lyapunov稳定性原理分析得到控制器的收敛条件,并... 针对滑模变结构控制对参数不确定上界、外部扰动上界难以确定及固有抖振等问题,设计了永磁直线同步电动机智能变结构位置控制器,利用模糊递归神经网络估计参数和外部扰动不确定上界,通过Lyapunov稳定性原理分析得到控制器的收敛条件,并证明了其稳定性,使估计上界的收敛速度明显提高,从而大大减小了系统抖振.仿真和实验结果表明,模糊递归神经网络滑模变结构控制算法具有快速的动态性能,并且对内部参数变化和外部负载扰动具有很强的鲁棒性.系统位置控制精度高,减小了系统抖振,证明了该方法的合理性和有效性. 展开更多
关键词 永磁直线同步电动机 模糊递归神经网络 滑模变结构 矢量控制 DSP芯片 空间矢量脉宽调制 鲁棒性 边界估计
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建筑设备节能控制策略 被引量:3
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作者 周鹏 陈洋 官文越 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期54-58,共5页
由于变风量空调控制系统具有非线性、大滞后、时变性的特点,该文提出了一种基于改进型Elman神经网络预测和改进型T-S模糊神经网络控制的结构,其预测输出与实际输出的差值作为T-S模糊神经网络控制器的输入,使空调控制系统具有较高的控制... 由于变风量空调控制系统具有非线性、大滞后、时变性的特点,该文提出了一种基于改进型Elman神经网络预测和改进型T-S模糊神经网络控制的结构,其预测输出与实际输出的差值作为T-S模糊神经网络控制器的输入,使空调控制系统具有较高的控制精度和良好的动态特性。由于变风量空调运行时各变量之间的耦合关系,又结合了解耦的控制方法,达到了抑制温度和湿度耦合的控制效果。仿真结果表明:与传统PID控制相比,该控制系统具有较强的鲁棒性,学习能力强,控制精度高,控制效果好,有较强的解耦控制能力。 展开更多
关键词 变风量空调 改进型Elman神经网络 T-S模糊递归神经网络 预测控制 解耦控制
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