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模糊-神经网络控制算法及其在离心力-振动复合环境试验系统中的应用
1
作者 刘冰 程卫国 +2 位作者 闫桂荣 牛宝良 李荣林 《应用力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第4期7-12,共6页
针对离心-振动复合环境试验系统所存在的耦合性、非线性和不确定性提出了一种模糊-神经网络控制算法,利用被控对象输入输出信息离线、在线相结合学习系统的动态特性,对时变、非线性系统进行跟踪控制,并研究了该算法在系统中的实现方法... 针对离心-振动复合环境试验系统所存在的耦合性、非线性和不确定性提出了一种模糊-神经网络控制算法,利用被控对象输入输出信息离线、在线相结合学习系统的动态特性,对时变、非线性系统进行跟踪控制,并研究了该算法在系统中的实现方法。实验表明了控制系统具有良好的跟踪能力。该算法也适用于快速变化这类系统的实时控制。 展开更多
关键词 离心力 振动 模糊-神经网络控制算法
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基于模糊决策与神经网络的安全气囊触发控制算法 被引量:6
2
作者 黄恺 李雷 张德强 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第10期871-873,共3页
为解决汽车安全气囊适时、正确触发问题 ,将模糊逻辑与人工神经网络技术引入汽车安全气囊触发控制算法研究。整个判别系统以加速度序列为输入数据 ,5层人工神经网络为运算模型 ,经过特征提取、模糊量运算、结论性判定等步骤 ,最终以加... 为解决汽车安全气囊适时、正确触发问题 ,将模糊逻辑与人工神经网络技术引入汽车安全气囊触发控制算法研究。整个判别系统以加速度序列为输入数据 ,5层人工神经网络为运算模型 ,经过特征提取、模糊量运算、结论性判定等步骤 ,最终以加速度与速度变化量为判别依据 ,提出了便于实施、运行可靠的控制算法并完成了相应的软件设计。整个算法具有运算量小、误判率低、所需训练样本数量少等特点。仿真结果证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 模糊决策 人工神经网络 安全气囊 控制算法
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最大-乘积模糊联想记忆的神经网络学习算法 被引量:2
3
作者 杨群生 余英林 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第5期699-702,共4页
在模糊系统中 ,从某种意义上说 ,乘积关系编码可以比最小关系编码保留更多的信息 .提出了最大乘积模糊联想记忆的一种新的神经网络学习算法 ,并给出了严格的理论证明 .该算法能够将多个模糊模式对可靠地编码存储到尽可能少的连接权矩阵... 在模糊系统中 ,从某种意义上说 ,乘积关系编码可以比最小关系编码保留更多的信息 .提出了最大乘积模糊联想记忆的一种新的神经网络学习算法 ,并给出了严格的理论证明 .该算法能够将多个模糊模式对可靠地编码存储到尽可能少的连接权矩阵中 ,从而大大地减少存储空间 ,而且容易实现 ,并举例验证了它的有效性 . 展开更多
关键词 最大-乘积 模糊联想记忆 神经网络 学习算法
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遗传算法-模糊径向基神经网络模型预测自润滑镀层耐磨性 被引量:3
4
作者 王亚利 于继明 王艺 《电镀与精饰》 CAS 北大核心 2021年第7期30-34,共5页
针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路。以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型... 针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路。以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型训练,其余6组数据作为测试样本用于模型性能测试。结果表明:GAFRBFNNM的预测值更接近于真实值,其预测精度明显高于相同结构的径向基神经网络模型,验证了该模型是有效的,能够更准确预测自润滑镀层耐磨性。主要归因于引入模糊运算使得径向基神经网络全部节点都具备特定意义,另外引入遗传算法优化了训练算法,避免了模型陷入局部极小点等问题,使得模型性能得到有效提升。 展开更多
关键词 自润滑镀层 摩擦因数 遗传算法-模糊径向基神经网络模型 径向基神经网络模型
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一种基于模糊神经网络的正则化学习算法的地铁列车运行控制 被引量:1
5
作者 吴桂云 武妍 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第2期201-204,共4页
将两种不同的模糊神经网络分别应用于地铁列车控制中的站间运行阶段和定位停车阶段,仿真取得了令人满意的结果。为了降低控制系统的复杂度,提高系统的泛化能力,采用了在误差函数中引入正则项的方法。同时采用了基于扩展的自适应神经-模... 将两种不同的模糊神经网络分别应用于地铁列车控制中的站间运行阶段和定位停车阶段,仿真取得了令人满意的结果。为了降低控制系统的复杂度,提高系统的泛化能力,采用了在误差函数中引入正则项的方法。同时采用了基于扩展的自适应神经-模糊推理系统(简称ANFIS)获取模糊规则数和训练隶属度函数中心和宽度的方法。实验结果表明,将以上方法应用于地铁列车运行控制是可行的,可以保证较好的舒适性、速度跟随性和停车准确性。 展开更多
关键词 模糊神经网络 列车运行控制 正则化 自适应神经-模糊推理系统
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自适应模糊神经网络控制在DCS上的实现 被引量:5
6
作者 孟华 杜云 吴学礼 《河北科技大学学报》 CAS 2003年第3期23-25,共3页
集散控制系统(DCS)的普及与提高为先进控制的应用提供了强有力的硬件和软件平台。为充分利用DCS系统的资源,笔者利用DCS提供的接口和编程语言进行了先进控制研究与实现,通过对电阻炉炉温控制,证明其方法的可行性及有效性,取得了满意的... 集散控制系统(DCS)的普及与提高为先进控制的应用提供了强有力的硬件和软件平台。为充分利用DCS系统的资源,笔者利用DCS提供的接口和编程语言进行了先进控制研究与实现,通过对电阻炉炉温控制,证明其方法的可行性及有效性,取得了满意的控制效果。 展开更多
关键词 集散控制系统 DCS 自适应模糊神经网络控制 模糊控制 接口 编程语言 控制算法
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基于RBF神经网络集成-模糊加权输出的数字温度传感器误差补偿 被引量:20
7
作者 林海军 滕召胜 +1 位作者 杨进宝 刘让周 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1675-1680,共6页
数字温度传感器存在非线性误差,在高精度测温系统中需要进行误差补偿。提出了一种基于径向基函数神经网络集成-模糊加权输出(RBFNNE-FWO)的数字温度传感器误差补偿方法:首先根据数字温度传感器的误差特征,提取特征阈值,构造三个相互独... 数字温度传感器存在非线性误差,在高精度测温系统中需要进行误差补偿。提出了一种基于径向基函数神经网络集成-模糊加权输出(RBFNNE-FWO)的数字温度传感器误差补偿方法:首先根据数字温度传感器的误差特征,提取特征阈值,构造三个相互独立的成员RBFNN;考虑到成员网络之间边界误差补偿问题,构建一种RBFNN集成输出权值模糊调节器,获得RBFNN集成输出权值,从而完成数字温度传感器的全量程误差补偿。与多种方法的比较仿真实验表明,这种RBFNNE-FWO方法的性能最佳、各成员网络边界误差最小,补偿后的数字温度传感器误差减少了两个数量级,大大提高了测温准确度。 展开更多
关键词 数字温度传感器 误差补偿 径向基函数神经网络集成-模糊加权输出 边界误差
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机载激光通信的模糊神经网络PID视轴稳定控制 被引量:5
8
作者 刘世涛 曹阳 +1 位作者 彭小峰 张勋 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期606-610,共5页
机载激光通信的视轴稳定是建立激光通信链路的前提。为了有效地克服载体扰动与参量改变对粗跟踪系统视轴稳定的不利影响,设计了一种基于模糊神经网络的比例-积分-微分(PID)控制方法。该方法结合模糊理论的非线性控制能力与神经网络的自... 机载激光通信的视轴稳定是建立激光通信链路的前提。为了有效地克服载体扰动与参量改变对粗跟踪系统视轴稳定的不利影响,设计了一种基于模糊神经网络的比例-积分-微分(PID)控制方法。该方法结合模糊理论的非线性控制能力与神经网络的自主学习能力,实现了对PID参量的实时在线调整。结果表明,与传统PID控制方法相比,模糊神经网络PID控制方法提高了系统的动态响应速度,减小了系统超调量,当载体受到扰动与参量改变时,具有较强的自适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 光通信 机载激光通信 模糊神经网络 视轴稳定 比例-积分-微分控制
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基于神经网络-模糊推理的目标识别融合研究 被引量:5
9
作者 李炯 雷虎民 冯刚 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2006年第6期36-39,共4页
为提高复杂环境下多传感器的自适应信息融合能力,提出了一种基于神经网络-模糊推理的信息融合模型,利用神经网络和模糊推理分析传感器探测状态的不确定性,并将其应用于红外成像/毫米波复合制导目标识别的信息融合,识别效果比较理想,可... 为提高复杂环境下多传感器的自适应信息融合能力,提出了一种基于神经网络-模糊推理的信息融合模型,利用神经网络和模糊推理分析传感器探测状态的不确定性,并将其应用于红外成像/毫米波复合制导目标识别的信息融合,识别效果比较理想,可信度有了很大提高。 展开更多
关键词 神经网络-模糊推理系统 模糊规则 复合制导 信息融合
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基于模糊神经网络PID的开关磁阻电机控制系统研究 被引量:8
10
作者 陆朱卫 黄其新 《机电工程》 CAS 2017年第1期58-61,共4页
针对开关磁阻电机存在的转矩脉动大、噪声大、速度不稳定等问题,对开关磁阻电机的启动、运行、调速等方面进行了研究,提出了一种基于模糊神经网络PID的控制方法,将模糊控制理论与BP神经网络相结合,构成了模糊BP神经网络,根据系统误差,... 针对开关磁阻电机存在的转矩脉动大、噪声大、速度不稳定等问题,对开关磁阻电机的启动、运行、调速等方面进行了研究,提出了一种基于模糊神经网络PID的控制方法,将模糊控制理论与BP神经网络相结合,构成了模糊BP神经网络,根据系统误差,误差的变化,以及误差变化的变化实时调整PID控制参数,使电机在整个转速范围内获得了最优的PID参数。实验采用DSP作为控制核心,不对称逆变桥作为功率变换器,驱动一台2 k W的开关磁阻电机运行。研究结果表明,该方法大大改善了开关磁阻电机控制系统的动、静态性能,控制精度高、转矩脉动小,对干扰有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 模糊控制 神经网络 比例-积分-微分控制
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开关磁阻电机模糊神经网络PID转速控制 被引量:3
11
作者 曾喆昭 肖强英 朱静涛 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2011年第3期30-34,共5页
针对开关磁阻电机调速系统难以控制的问题,提出了基于模糊FCMAC神经网络的PID控制方法,该方法的主要思想是将马丹尼直接推理法与CMAC神经网络相结合,构成模糊FCMAC神经网络,实时调整PID控制参数。仿真结果表明,与传统的PID控制方法相比... 针对开关磁阻电机调速系统难以控制的问题,提出了基于模糊FCMAC神经网络的PID控制方法,该方法的主要思想是将马丹尼直接推理法与CMAC神经网络相结合,构成模糊FCMAC神经网络,实时调整PID控制参数。仿真结果表明,与传统的PID控制方法相比较,该方法大大改善了开关磁阻电机调速系统的动、静态性能,且无需精确的数学模型,控制精度高,超调量小,对干扰有较高的鲁棒性。 展开更多
关键词 开关磁阻电机调速系统 小脑模型神经网络 模糊控制 比例-积分-微分控制 模糊推理
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神经-模糊预测控制算法及应用 被引量:9
12
作者 李江 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期123-126,共4页
提出了一种新的神经 -模糊系统 ,结构上分为六层 ,包括一个输入层、一个输出层和四层隐层 .该系统规则的结论部分采用线性 ARX模型 ,训练方法结合最小二乘法与 BP算法 .将此神经 -模糊系统与广义预测控制算法相结合 ,形成一种神经 -模... 提出了一种新的神经 -模糊系统 ,结构上分为六层 ,包括一个输入层、一个输出层和四层隐层 .该系统规则的结论部分采用线性 ARX模型 ,训练方法结合最小二乘法与 BP算法 .将此神经 -模糊系统与广义预测控制算法相结合 ,形成一种神经 -模糊预测控制算法 .用一个具有三条规则的神经 -模糊系统建立某大型纸浆厂碱回收炉的模型 ,并应用神经 -模糊预测控制算法进行控制 ,结果显示神经 -模糊预测控制算法性能优良 。 展开更多
关键词 神经-模糊系统 广义预测控制 碱回收炉 神经-模糊预测控制算法 神经网络 过程控制 纸浆厂
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液-固挤压复合材料系统的模糊神经网络建模 被引量:2
13
作者 齐乐华 史忠科 +1 位作者 何俊超 李贺军 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期1006-1012,共7页
针对液-固挤压复合材料管、棒材成形时工艺参数难于选取、试验工作量大的问题,在正交试验的基础上,结合有限元模拟数据,构建200组样本集,将其中的150组作为训练样本用于网络的训练学习,其余的50组作为测试样本用于验证网络的精确性。通... 针对液-固挤压复合材料管、棒材成形时工艺参数难于选取、试验工作量大的问题,在正交试验的基础上,结合有限元模拟数据,构建200组样本集,将其中的150组作为训练样本用于网络的训练学习,其余的50组作为测试样本用于验证网络的精确性。通过对补偿模糊神经网络学习算法实现中的关键技术问题的处理,如输入、输出变量模糊集的划分、模糊规则的提取、学习速率的确定等,基于模糊神经网络建立了液-固挤压复合材料工艺系统模型,得到了浸渗时间与其它关键参数之间的映射关系及模糊规则,利用该模型,对关键工艺参数进行预测,预测值与试验值吻合较好。这为该工艺的实际应用和过程控制奠定了基础。 展开更多
关键词 模糊神经网络 复合材料 -固挤压 建模
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汽车四轮转向自适应模糊神经网络控制研究 被引量:3
14
作者 胡启国 任龙 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2013年第5期434-440,共7页
为了实现现实车辆运动的多自由度和非线性,在Simulink环境下建立包含车辆侧倾运动和轮胎非线性的三自由度四轮转向模型,针对大多控制方法需要依赖被控对象为精确数学模型的缺陷,提出具有联想、自学习、自识别、自适应特性的自适应模糊... 为了实现现实车辆运动的多自由度和非线性,在Simulink环境下建立包含车辆侧倾运动和轮胎非线性的三自由度四轮转向模型,针对大多控制方法需要依赖被控对象为精确数学模型的缺陷,提出具有联想、自学习、自识别、自适应特性的自适应模糊神经网络四轮转向控制策略;通过以前轮转角及车速作为输入,并依此确定后轮转角的输出,建立获得训练样本的仿真实验模型,用混合法训练得到自适应模糊神经网络控制器,并分别与前轮转向、比例控制和横摆角速度反馈控制下的四轮转向控制器进行仿真比较分析.结果表明自适应模糊神经网络控制使车辆在低速到中、高速时质心侧偏角趋于零,具有较强的鲁棒性;在角阶跃、移线实验中,控制效果优于前轮转向、比例控制和横摆角速度反馈控制,较大地改善了车辆的操纵性能. 展开更多
关键词 汽车 四轮转向 模糊-神经网络控制 仿真分析
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液压挖掘机神经网络模糊节能控制系统的研究 被引量:2
15
作者 张栋 许纯新 +1 位作者 邓文 冯尊田 《中国工程机械学报》 2004年第1期55-59,共5页
通过对液压挖掘机功率匹配的分析,提出了将泵的功率曲线设定在发动机的功率曲线之上的功率匹配方法,研究了神经网络模糊比例-微分-积分(NN-Fuzzy-PID)控制技术在挖掘机节能控制系统上的应用.试验结果证明了提出的节能方法和 NN-Fuzzy-P... 通过对液压挖掘机功率匹配的分析,提出了将泵的功率曲线设定在发动机的功率曲线之上的功率匹配方法,研究了神经网络模糊比例-微分-积分(NN-Fuzzy-PID)控制技术在挖掘机节能控制系统上的应用.试验结果证明了提出的节能方法和 NN-Fuzzy-PID 控制算法在挖掘机节能控制系统上的可行性.NN-Fuzzy-PID 控制器能根据不同的环境和作业工况进行参数自调整,具有自学习的功能.研究结果为进一步研究开发智能化挖掘机提供了依据. 展开更多
关键词 液压挖掘机 功率匹配 节能 神经网络模糊-PID 控制算法 自学习
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基于模糊最小-最大神经网络的输油管道泄漏故障诊断方法 被引量:1
16
作者 刘金海 冯健 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第B07期199-202,共4页
提出一种基于模糊最小-最大神经网络的输油管道泄漏故障诊断方法。该方法将管道压力特征作为模糊最小-最大神经网络的输入,通过模糊最小-最大神经网络的输出判断管道是否发生泄漏,并且针对实测数据含有噪声和测量误差的情况,设计一种可... 提出一种基于模糊最小-最大神经网络的输油管道泄漏故障诊断方法。该方法将管道压力特征作为模糊最小-最大神经网络的输入,通过模糊最小-最大神经网络的输出判断管道是否发生泄漏,并且针对实测数据含有噪声和测量误差的情况,设计一种可以有效处理实测数据的隐含节点函数。通过对管道试验系统实测数据的验证,本文方法可以有效检测管道泄漏故障。 展开更多
关键词 故障诊断 模糊最小-最大神经网络 管道运输 实测数据
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基于模糊-神经网络的加速度计动态误差模型辨识
17
作者 曾静 杨春 张国良 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2003年第S5期215-217,共3页
分析了加速度计误差模型,讨论了基于三轴转台测试辨识加速度计误差模型的限制。应用模糊-神经网络进行了加速度计误差模型的辨识,较好地达到了系统辨识的目的。
关键词 加速度计 误差模型 模糊-神经网络 系统辨识
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基于模糊优选BP神经网络模型的作物-水盐响应关系模拟研究
18
作者 柴春岭 苏艳超 +1 位作者 刘玉春 杨路华 《河北农业科学》 2011年第4期96-98,108,共4页
棉花在诸多影响因素下,生长过程表现为复杂的非线性,使其水-盐的响应关系难以用传统的数学模型进行精确描述。本研究基于大田棉花膜下咸淡水滴灌试验成果,采用模糊优选BP神经网络模型,对籽棉产量与灌溉水量和灌溉水矿化度的响应关系进... 棉花在诸多影响因素下,生长过程表现为复杂的非线性,使其水-盐的响应关系难以用传统的数学模型进行精确描述。本研究基于大田棉花膜下咸淡水滴灌试验成果,采用模糊优选BP神经网络模型,对籽棉产量与灌溉水量和灌溉水矿化度的响应关系进行了模拟。结果表明:该模型的模拟结果精度良好。模拟得到的连接权重矩阵可良好地表达籽棉产量与各生长阶段微咸水处理水平之间的响应关系,在微咸水灌溉技术中具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 模糊优选神经网络模型 作物-水盐响应关系 棉花 微咸水灌溉 籽棉产量 灌溉水量 灌溉水矿化度
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基于模糊-神经网络的甲醛电子鼻 被引量:3
19
作者 邓小艳 黄元庆 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期684-687,共4页
基于模糊-神经网络的甲醛电子鼻,采用气体传感器阵列和模糊-神经网络结合,实现了模糊-神经网络在甲醛电子鼻中的定量识别.并通过实验,对于0.01×10-6~50×10-6浓度范围内的甲醛气体,甲醛电子鼻定量测报的平均相对误差小,仅为0.... 基于模糊-神经网络的甲醛电子鼻,采用气体传感器阵列和模糊-神经网络结合,实现了模糊-神经网络在甲醛电子鼻中的定量识别.并通过实验,对于0.01×10-6~50×10-6浓度范围内的甲醛气体,甲醛电子鼻定量测报的平均相对误差小,仅为0.197086. 展开更多
关键词 模糊-神经网络 甲醛电子鼻 气体传感器阵列
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基于粗糙集与模糊神经网络的车-地无线通信设备故障诊断研究 被引量:5
20
作者 牛行通 郑云水 康毅军 《铁道标准设计》 北大核心 2017年第6期180-184,共5页
针对传统铁路列车车-地无线通信设备网络故障诊断模型结构复杂,诊断精度不高等问题,运用粗糙集理论(RS)、模糊系统(FS)和神经网络(NN)相融合的方法进行铁路列车车-地无线通信设备故障诊断研究。首先对原始样本数据进行模糊化处理,建立... 针对传统铁路列车车-地无线通信设备网络故障诊断模型结构复杂,诊断精度不高等问题,运用粗糙集理论(RS)、模糊系统(FS)和神经网络(NN)相融合的方法进行铁路列车车-地无线通信设备故障诊断研究。首先对原始样本数据进行模糊化处理,建立故障诊断样本数据表,基于粗糙集理论对故障样本数据进行约简,去除冗余属性,减少样本输入,然后利用约简后的数据训练神经网络,建立基于粗糙集与模糊神经网络车-地无线通信设备故障诊断系统模型结构;最后,将该模型运用于故障诊断中。试验结果对比表明,此方法简化了网络的结构,缩短了训练所需要的时间,提高了故障诊断的精度,从而验证了该方法的可行性。 展开更多
关键词 -地无线通信设备 故障诊断 粗糙集 模糊神经网络
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