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基于RBF神经元网络的漂浮基空间机械臂关节运动自适应控制方法 被引量：4
1
作者 郭益深 陈力 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第20期2463-2468,共6页
讨论了载体位置、姿态均不受控制情况下,漂浮基空间机械臂关节运动的控制问题。由拉格朗日第二类方法及系统动量、动量矩守恒关系,建立了漂浮基空间机械臂完全能控形式的系统动力学方程。以此为基础,借助于RBF神经网络技术、Ge-Lee(GL)... 讨论了载体位置、姿态均不受控制情况下,漂浮基空间机械臂关节运动的控制问题。由拉格朗日第二类方法及系统动量、动量矩守恒关系,建立了漂浮基空间机械臂完全能控形式的系统动力学方程。以此为基础,借助于RBF神经网络技术、Ge-Lee(GL)矩阵及其乘积算子定义,对漂浮基空间机械臂进行了神经网络系统建模;针对空间机械臂系统所有惯性参数均未知的情况,设计了漂浮基空间机械臂关节运动的自适应神经网络控制方案。提出的控制方案不要求系统动力学方程具有通常的关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息,也无需对神经网络进行离线训练、学习,此外,由于充分利用了空间机械臂的系统动力学特性,因此在控制过程中不需要反馈、测量漂浮基的位置、移动速度、移动加速度以及姿态转角的角速度、角加速度。一个平面两杆漂浮基空间机械臂的系统数值仿真证实了该方案的有效性。 展开更多
关键词 漂浮基空间机械臂 RBF神经元网络 GL矩阵及其乘积算子 关节运动 自适应控制
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自由漂浮双臂空间机器人基于RBF神经元网络的关节运动自适应控制 被引量：3
2
作者 郭益深 陈力 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第10期3051-3055,3061,共6页
讨论了自由漂浮双臂空间机器人关节运动的控制问题。由拉格朗日第二类方法及系统动量、动量矩守恒关系,建立了自由漂浮双臂空间机器人完全能控形式的系统动力学方程。以此为基础,借助于RBF神经网络技术、Ge-Lee(GL)矩阵及其乘积算子定义... 讨论了自由漂浮双臂空间机器人关节运动的控制问题。由拉格朗日第二类方法及系统动量、动量矩守恒关系,建立了自由漂浮双臂空间机器人完全能控形式的系统动力学方程。以此为基础,借助于RBF神经网络技术、Ge-Lee(GL)矩阵及其乘积算子定义,对自由漂浮双臂空间机器人进行了神经网络系统建模;之后针对双臂空间机器人系统所有惯性参数均未知的情况,设计了自由漂浮双臂空间机器人基于RBF神经元网络的关节运动自适应控制方案。提出的控制方案不要求系统动力学方程具有惯常的关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息,也无需对神经网络进行离线训练、学习,所以更适于实时、在线应用。系统数值仿真证实了该控制方案的有效性。 展开更多
关键词 自由漂浮 双臂空间机器人 RBF神经元网络 GL矩阵及其乘积算子 关节运动 自适应控制
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基于滑模的神经元网络自适应控制及其应用(英文)
3
作者 杨勇 粟时平 《长沙电力学院学报（自然科学版）》 2003年第1期39-43,共5页
提出一种基于滑模的神经元网络自适应控制方法,并把它应用于液压伺服系统的位置控制.基于滑模学习策略,根据从一优化了的滑模控制所得到的系统输入/输出信号,设计一神经元网络,离线训练该神经元网络的权值,然后综合一简单的自适应环节,... 提出一种基于滑模的神经元网络自适应控制方法,并把它应用于液压伺服系统的位置控制.基于滑模学习策略,根据从一优化了的滑模控制所得到的系统输入/输出信号,设计一神经元网络,离线训练该神经元网络的权值,然后综合一简单的自适应环节,得到完整的基于滑模的神经元网络自适应控制.仿真实验结果表明,相对于纯优化的滑模控制而言,所提出的控制方法能使系统具有响应速度快,控制精度高的特点,综合控制效果明显. 展开更多
关键词 神经元网络自适应控制(nnac) 滑模学习策略 自适应机构 液压伺服系统
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一种自适应CMAC神经元网络控制器及其在水轮机调速器中的应用 被引量：8
4
作者 金波 俞亚新 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期905-908,共4页
提出了一种自适应CMAC神经元网络控制器的结构 .该控制器的核心是一个两维的存贮区间 ,它采用一个参考模型和直接自适应律来获得在线训练信号 ,而相应存贮单元的更新采用一阶学习律 .最后以水轮机调速器仿真实验系统来检验它的控制性能 ... 提出了一种自适应CMAC神经元网络控制器的结构 .该控制器的核心是一个两维的存贮区间 ,它采用一个参考模型和直接自适应律来获得在线训练信号 ,而相应存贮单元的更新采用一阶学习律 .最后以水轮机调速器仿真实验系统来检验它的控制性能 ,并与普通的PID控制器比较 ,结果证明 ,该控制器有较强的学习能力及较强的鲁棒性 . 展开更多
关键词 神经元网络控制器 水轮机 调速器 应用 人工神经元网络 CMAC模型 自适应控制
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动态神经元网络的直接自适应控制与应用
5
作者 王一平 戴琼海 柴天佑 《阜新矿业学院学报》 1996年第2期230-233,共4页
本文对一类未知的非线性多变量系统,提出了用动态神经元网络实现直接自适应控制的策略;基于 Lyapunov理论,获得一个稳定且连续的学习律,避免了递归训练过程;闭环系统被证明是稳定的。这种方法的特点是,不需要离线学习阶段;对非线性电机... 本文对一类未知的非线性多变量系统,提出了用动态神经元网络实现直接自适应控制的策略;基于 Lyapunov理论,获得一个稳定且连续的学习律,避免了递归训练过程;闭环系统被证明是稳定的。这种方法的特点是,不需要离线学习阶段;对非线性电机仿真的结果验证了提出的动态网自适应控制算法的有效性。 展开更多
关键词 动态神经元网络 自适应控制 非线性变参系统
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神经元自适应控制在开关磁阻电机中的应用
6
作者 刘剑 王丽 梁延东 《沈阳建筑工程学院学报（自然科学版）》 2002年第2期142-144,共3页
提出一种可应用于开关磁阻电机驱动系统的神经元自适应控制策略 ,对输出转矩进行了仿真分析 ,结果表明 ,神经元自适应控制比常规PID控制具有更好的输出转矩性能 ,提高了平稳性 ,证明了这种控制方法在开关磁阻电机驱动系统中应用的可行... 提出一种可应用于开关磁阻电机驱动系统的神经元自适应控制策略 ,对输出转矩进行了仿真分析 ,结果表明 ,神经元自适应控制比常规PID控制具有更好的输出转矩性能 ,提高了平稳性 ,证明了这种控制方法在开关磁阻电机驱动系统中应用的可行性和可靠性 . 展开更多
关键词 开关磁阻电机 神经元网络 神经元自适应控制 电磁转矩 输出转矩 PID控制
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基于神经网络的两步预测自适应控制器及其应用
7
作者 卢孔阔 陈增强 袁著祉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第z1期28-30,共3页
设计了基于神经元网络的两步预测自适应控制器 .这种控制方法在线运算量较少 ,并且能很好地控制复杂的非线性系统 .
关键词 自适应控制 神经元网络 预测控制 非线性系统 阻尼最小二乘法
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一种新型模糊神经元网络控制器的设计方法
8
作者 吴从海 谢康林 《小型微型计算机系统》 EI CSCD 北大核心 1997年第3期69-74,共6页
本文根据模糊基函数展开的性质构造出一种简化形式的模糊神经元网络（ＦＮＮ）。这种网络可以对任一种非线性函数进行全局逼近，因此它可以用于非线性控制系统。因为这种ＦＮＮ具有自适应性，所以用它实现的控制器可以更好地达到理想的... 本文根据模糊基函数展开的性质构造出一种简化形式的模糊神经元网络（ＦＮＮ）。这种网络可以对任一种非线性函数进行全局逼近，因此它可以用于非线性控制系统。因为这种ＦＮＮ具有自适应性，所以用它实现的控制器可以更好地达到理想的控制效果。 展开更多
关键词 模糊基函数 神经元网络 自适应控制 控制器
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无人机涡喷发动机的神经网络自适应PID控制 被引量：3
9
作者 马静 杨育武 王镛根 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期517-520,共4页
将基于RBF神经网络的辨识网络与基于BP网络的控制器相结合,组成自适应PID神经网络控制系统。RBF神经网络采用离线学习在线修正权值和阈值,为加快收敛速度,应用带惯性项的梯度下降法。大量仿真结果表明,RBF网络较ELM,标准BP及改进的BP等... 将基于RBF神经网络的辨识网络与基于BP网络的控制器相结合,组成自适应PID神经网络控制系统。RBF神经网络采用离线学习在线修正权值和阈值,为加快收敛速度,应用带惯性项的梯度下降法。大量仿真结果表明,RBF网络较ELM,标准BP及改进的BP等网络具有明显优点。对某型无人机涡喷发动机控制系统的仿真结果表明此控制方式具有鲁棒性好、响应速度快、稳态误差小等优点。 展开更多
关键词 无人驾驶飞机 涡轮喷气发动机 人工神经元网络 自适应控制
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液压振动台位移补偿的PID控制方式的研究 被引量：3
10
作者 何少佳 闫奥博 +1 位作者 祝新军 纪效礼 《制造技术与机床》 北大核心 2019年第5期72-75,共4页
针对目前市面上的液压振动台的位移控制精度的问题,提出了一种基于单神经元网络的PID和有监督的Hebb学习法则的液压振动台的智能控制方式,并加入压力值与位移值构成双闭环控制,来解决由于振动、油液泄漏等因素造成的液压泵中压力的损失... 针对目前市面上的液压振动台的位移控制精度的问题,提出了一种基于单神经元网络的PID和有监督的Hebb学习法则的液压振动台的智能控制方式,并加入压力值与位移值构成双闭环控制,来解决由于振动、油液泄漏等因素造成的液压泵中压力的损失导致伺服作动器位移的误差的问题。该控制方式可以通过对变化的误差不断的在线修正和学习,并迅速地调节出最优的PID参数,快速地到达所设定的参数值。该控制方式可以减小在运行过程中因干扰和系统扰动等因素造成的位移误差。仿真结果表明,该控制方式具有较强的自适应能力和抗干扰能力以及鲁棒性。 展开更多
关键词 液压振动台 单神经元网络的PID 有监督的Hebb学习法则 自适应控制
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