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采用自适应神经模糊纠偏系统的AGV纠偏研究 被引量:1
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作者 袁斌 邵帅 +1 位作者 李晨 祁景涛 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期335-339,共5页
为了提升AGV(Automated Guided Vehicle)的自动纠偏能力和运行稳定性,提出一种采用自适应神经模糊纠偏系统的纠偏方法。首先,建立AGV的运动学模型和纠偏模型。其次,在ANFIS编辑器中设计自适应神经模糊控制器。最后,在Adams与Matlab/Siml... 为了提升AGV(Automated Guided Vehicle)的自动纠偏能力和运行稳定性,提出一种采用自适应神经模糊纠偏系统的纠偏方法。首先,建立AGV的运动学模型和纠偏模型。其次,在ANFIS编辑器中设计自适应神经模糊控制器。最后,在Adams与Matlab/Simlink软件中分别建立实验所需的AGV模型和纠偏系统。利用Adams与Matlab/Simlink软件的交互性,进行联合仿真实验,将自适应神经模糊纠偏系统与传统控制纠偏系统的实验结果进行对比分析。实验结果表明:自适应神经模糊纠偏系统能够提高AGV的纠偏效率,相较于模糊控制纠偏系统和神经网络纠偏系统,纠偏效率分别提高了42.4%和20.8%,且AGV的运行稳定性也能满足要求。 展开更多
关键词 AGV 自动纠偏 自适应神经模糊 纠偏系统 联合仿真
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自适应神经模糊推理系统优化的快速上肢评估方法 被引量:1
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作者 白仲航 项钲 +1 位作者 谭昭芸 裴卉宁 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1643-1656,共14页
传统方法对工作相关肌肉骨骼疾病风险评估的输入变量变化敏感性较低,导致风险评估输出结果的精确性和可靠性不足。为更加准确地进行人因工程风险评估,提出了基于自适应神经模糊推理系统的快速上肢评估方法(RULA)。首先,基于卷积神经网... 传统方法对工作相关肌肉骨骼疾病风险评估的输入变量变化敏感性较低,导致风险评估输出结果的精确性和可靠性不足。为更加准确地进行人因工程风险评估,提出了基于自适应神经模糊推理系统的快速上肢评估方法(RULA)。首先,基于卷积神经网络对视频中人体工作姿势的关键点进行检测及识别,并计算关节角度;其次,基于自适应神经模糊推理系统对快速上肢评估方法进行改进,搭建工作相关肌肉骨骼疾病风险评估架构以解决评估不同姿势时获得相同评分的问题;再次,随机选取不同工作姿势的关节角度数据对网络进行训练和检测,调整基于自适应神经模糊推理系统和快速上肢评估方法的工作相关肌肉骨骼疾病风险预测模型的最佳参数;最后,选取关节角度数据集里的前15个工作姿势进行相关性验证,将结果与原始快速上肢评估方法的结果进行比较,应用树枝修剪工具的操作过程进行案例分析以实现风险得分的实时动态评估。结果表明,优化后的快速上肢评估方法比原始方法更敏感,验证了利用自适应神经模糊推理系统能够有效改进快速上肢评估方法并实时预测风险得分。 展开更多
关键词 快速上肢评估法 自适应神经模糊推理系统 模糊控制 关键点检测 人因工程风险
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基于能量熵和自适应神经模糊推理系统的齿轮故障诊断
3
作者 高淑婷 刘裕鹏 王满意 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期294-300,共7页
为了解决齿轮振动信号中出现噪声污染严重,故障特征信息提取困难的问题,提出了基于能量熵和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的齿轮故障诊断方法。将预处理后的振动信号作自适应噪声完备经验模式(CEEMDAN)分解,可获得不同尺度的本征模态函... 为了解决齿轮振动信号中出现噪声污染严重,故障特征信息提取困难的问题,提出了基于能量熵和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的齿轮故障诊断方法。将预处理后的振动信号作自适应噪声完备经验模式(CEEMDAN)分解,可获得不同尺度的本征模态函数(IMF);由于各IMF包含主要故障特征信息,且不同故障状态下各IMF分布有明显不同,因此通过计算能量熵来量化故障时频域特征,构造出表征模态分量信息的特征向量;以此输入ANFIS进行样本的学习和训练,在自适应调整网络参数和隶属函数后,获得最优ANFIS。实验结果表明:该方法诊断结果准确率近乎100%,可有效地识别故障类型。 展开更多
关键词 齿轮 能量熵 经验模态分解 自适应神经模糊推理系统 故障诊断
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一种基于强化学习的在线神经模糊控制系统 被引量:1
4
作者 李佳宁 易建强 +1 位作者 赵冬斌 西广成 《中国科学院研究生院学报》 CAS CSCD 2005年第5期631-638,共8页
为了实现基于非训练数据的神经模糊控制器的在线学习,提出了一种基于强化学习的神经模糊控制系统和相应的学习算法.该控制系统由神经模糊预测器和神经模糊控制器两部分组成,其中,神经模糊控制器采用基于确定度的模糊规则模型作为知识表... 为了实现基于非训练数据的神经模糊控制器的在线学习,提出了一种基于强化学习的神经模糊控制系统和相应的学习算法.该控制系统由神经模糊预测器和神经模糊控制器两部分组成,其中,神经模糊控制器采用基于确定度的模糊规则模型作为知识表示形式的扩展型神经模糊网络.在学习算法的设计中,尝试了利用强化信号得到输入状态的“期望输出”,进而将强化学习转化为基于训练数据学习的解决思路.仿真实验验证了所提出的控制系统结构和学习算法的合理性和可行性. 展开更多
关键词 神经模糊预测器 神经模糊控制器 强化学习 模糊规则 确定度
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可解释性分层神经模糊网络的股票价格预测算法 被引量:1
5
作者 廖宏昊 胡峰 邓维斌 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第12期3615-3621,共7页
针对现有的股票价格预测模型难以兼顾精度与可解释性的问题,提出一种基于分层神经模糊网络的股票价格预测模型。提出一种结合注意力机制的自适应神经模糊网络单元(ANFIS-A),以此单元构建分层自适应神经模糊网络;结合二进制灰狼优化算法(... 针对现有的股票价格预测模型难以兼顾精度与可解释性的问题,提出一种基于分层神经模糊网络的股票价格预测模型。提出一种结合注意力机制的自适应神经模糊网络单元(ANFIS-A),以此单元构建分层自适应神经模糊网络;结合二进制灰狼优化算法(BGWO),提出一种特征子集选择算法;提出一种规则消除的递归算法,进一步减少规则数量,提高规则的可解释性。实验结果表明,该模型在预测股票价格方面具有较高的准确性和可解释性。 展开更多
关键词 灰狼优化算法 层次自适应模糊神经网络 注意力机制 股票价格预测 可解释性 金融时间序列 规则消除
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基于径向基神经网络和自适应神经模糊系统的电力短期负荷预测方法 被引量:71
6
作者 雷绍兰 孙才新 +2 位作者 周湶 张晓星 程其云 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第22期78-82,共5页
针对实时电价对短期负荷的影响,建立了径向基(RBF)神经网络和自适应神经网络模糊系统(ANFIS)相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对不考虑电价因素的预测日负荷进行了预测,并根据近期实时电价的变化,应用A... 针对实时电价对短期负荷的影响,建立了径向基(RBF)神经网络和自适应神经网络模糊系统(ANFIS)相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对不考虑电价因素的预测日负荷进行了预测,并根据近期实时电价的变化,应用ANFIS系统对RBF神经网络的负荷预测结果进行修正,以使固定电价时代的预测方法在电价敏感环境下也能达到较好的预测精度,克服了神经网络在电力市场下进行负荷预测时存在的不足。某电网实际预测结果表明,该方法具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 实时电价 径向基神经网络 自适应神经模糊系统
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基于神经模糊Petri网的高压断路器故障诊断研究 被引量:27
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作者 程学珍 朱晓林 +2 位作者 杜彦镔 王程 曹茂永 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2535-2544,共10页
为提高高压断路器运行的稳定性,该文借助Petri网的强大的知识表达和逻辑推理功能对高压断路器的状态进行评估和诊断。根据断路器的物理逻辑关系,构建了基于神经模糊Petri网的高压断路器故障诊断模型;采用失效模式与效应分析(FMEA)法对... 为提高高压断路器运行的稳定性,该文借助Petri网的强大的知识表达和逻辑推理功能对高压断路器的状态进行评估和诊断。根据断路器的物理逻辑关系,构建了基于神经模糊Petri网的高压断路器故障诊断模型;采用失效模式与效应分析(FMEA)法对故障统计数据进行处理,求取库所置信度、变迁阈值、库所权值、规则可信度;优化正向推理算法,实现对高压断路器故障的准确预测;逆向推理结合最小割集可有效避免检修的盲目性。最后,以部分模型为例,进行推理分析,并通过故障树和统计数据来验证推理模型的正确性和合理性。 展开更多
关键词 神经模糊Petri网 高压断路器 故障诊断 矩阵推理 神经网络算法
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固体氧化物燃料电池的数学模型及自适应神经模糊辨识模型的研究 被引量:11
8
作者 吴小娟 朱新坚 +1 位作者 曹广益 屠恒勇 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期9-14,共6页
固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)是21世纪最有生命力的发电技术之一。文章从SOFC实际应用的角度出发,应用改进的自适应神经模糊推理系统(adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)对SOFC建立了负载稳定和负载变化... 固体氧化物燃料电池(solid oxide fuel cell,SOFC)是21世纪最有生命力的发电技术之一。文章从SOFC实际应用的角度出发,应用改进的自适应神经模糊推理系统(adaptive neural fuzzy inference system,ANFIS)对SOFC建立了负载稳定和负载变化2种情况下的电特性模型。由于数据来源不足,首先根据SOFC的工作原理,运用电化学、流体动力学等学科理论,建立SOFC的数学模型,基于该数学模型获取ANFIS辨识模型的训练和预测数据。仿真结果显示了改进的ANFIS技术对SOFC系统的建模和控制具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 固体氧化物燃料电池 数学模型 自适应神经模糊 推理系统 辨识模型
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基于自适应神经模糊滤波的低频振荡Prony分析 被引量:20
9
作者 侯王宾 刘天琪 李兴源 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期53-58,共6页
传统Prony法在分析低频振荡时对输入信号要求较高,存在着对噪声敏感的弱点。文中提出一种自适应神经模糊滤波和改进Prony法相结合的低频振荡分析方法。该方法先用自适应神经模糊滤波对低频振荡信号进行滤波,再用改进Prony法对滤波后的... 传统Prony法在分析低频振荡时对输入信号要求较高,存在着对噪声敏感的弱点。文中提出一种自适应神经模糊滤波和改进Prony法相结合的低频振荡分析方法。该方法先用自适应神经模糊滤波对低频振荡信号进行滤波,再用改进Prony法对滤波后的信号进行分析。其中改进Prony法有效阶数用归一化奇异值法确定。将该方法用于分析IEEE4机2区系统表明,在有色噪声影响下,该方法仍能相对准确地辨识出低频振荡主导模式,验证了其有效性。 展开更多
关键词 低频振荡:有色噪声 自适应神经模糊滤波 改进 PRONY法 归一化奇异值法
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非线性动态系统神经模糊建模与内模/PID双重控制系统设计 被引量:6
10
作者 刘士荣 林卫星 +1 位作者 俞金寿 杨先一 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期553-560,共8页
非线性动态系统的内模控制要求建立精确的对象正模型和逆模型,这对于大多数实际对象是难以做到.提出了基于一类神经模糊模型的非线性动态系统建模方法,并在此基础上研究了基于神经模糊模型的非线性系统的内模控制设计.基于输入输出数据... 非线性动态系统的内模控制要求建立精确的对象正模型和逆模型,这对于大多数实际对象是难以做到.提出了基于一类神经模糊模型的非线性动态系统建模方法,并在此基础上研究了基于神经模糊模型的非线性系统的内模控制设计.基于输入输出数据辨识的对象正模型和逆模型存在着模型失配问题,导致神经模糊内模控制范围变窄和控制鲁棒性降低,为了改善系统的性能,提出了神经模糊内模控制与PID控制结合的双重控制策略.对CSTR的反应物浓度控制研究表明,双重控制策略能有效地拓宽系统可控范围,改善系统性能.仿真结果证明该控制策略简单而有效. 展开更多
关键词 神经模糊系统 内模控制 PID控制 化学反应器
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一种新的基于神经模糊推理网络的复杂系统模糊辨识方法 被引量:12
11
作者 李佳宁 易建强 +1 位作者 赵冬斌 西广成 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期695-703,共9页
针对基于输入输出数据的复杂系统的模糊辨识问题,提出了一种新的神经模糊推理网络及相应的学习算法.学习算法被应用于系统的结构辨识与参数辨识.在结构辨识阶段,介绍了一种新的直接从输入输出数据中抽取和优化模糊规则的学习算法;在... 针对基于输入输出数据的复杂系统的模糊辨识问题,提出了一种新的神经模糊推理网络及相应的学习算法.学习算法被应用于系统的结构辨识与参数辨识.在结构辨识阶段,介绍了一种新的直接从输入输出数据中抽取和优化模糊规则的学习算法;在参数辨识阶段,提出和推导了一种非监督学习和监督学习相结合的混合式学习算法,实现模糊隶属函数的初步调整和优化.仿真结果表明,本文的方法可以同时满足对辨识精度、收敛速度、可读性和规则数的要求. 展开更多
关键词 模糊辨识 神经模糊网络 规则抽取 非监督学习 监督学习
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自适应神经模糊系统的LiFePO_4电池SOC预测 被引量:13
12
作者 尹安东 周斌 +1 位作者 江昊 赵韩 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2014年第1期84-90,共7页
利用自适应神经模糊系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)对电动汽车磷酸铁锂(LiFePO4)电池荷电状态(state of charge,SOC)预测研究。在分析ANFIS结构原理基础之上,采用BP(back-propagation)算法和最小二乘估计的混合算... 利用自适应神经模糊系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)对电动汽车磷酸铁锂(LiFePO4)电池荷电状态(state of charge,SOC)预测研究。在分析ANFIS结构原理基础之上,采用BP(back-propagation)算法和最小二乘估计的混合算法分别建立两输入变量和三输入变量的ANFIS预测模型,并利用两种模型进行SOC预测。实例预测结果表明ANFIS能精确预测磷酸铁锂电池SOC值,且三输入变量ANFIS模型预测精度得到改善;与实测相比,三输入ANFIS预测模型的最大绝对误差在1%以下,平均百分比误差(average percentage error,APE)小于2%。 展开更多
关键词 电动汽车 自适应神经模糊系统 荷电状态(SOC) 预测
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基于自适应神经模糊网络的果蔬抓取力控制 被引量:11
13
作者 周俊 杨肖蓉 朱树平 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期67-72,共6页
运用自适应神经模糊推理系统设计了农业机器人果蔬抓取力智能控制器。以当前抓取力和滑觉传感器信号的小波变换细节系数作为控制器的输入,末端执行器两指闭合距离作为控制器的输出。基于减法聚类建立模糊推理模型,通过调整聚类半径来优... 运用自适应神经模糊推理系统设计了农业机器人果蔬抓取力智能控制器。以当前抓取力和滑觉传感器信号的小波变换细节系数作为控制器的输入,末端执行器两指闭合距离作为控制器的输出。基于减法聚类建立模糊推理模型,通过调整聚类半径来优选模糊规则数。给出了训练样本数据集采集方法,并应用梯度下降与最小二乘混合训练算法辨识了控制器的前件参数和结论参数。对所设计的控制器进行了实验验证,结果表明该控制器能够适应果蔬质量、表面摩擦特性等方面的差异。抓取力超调量得到了限制,最大值小于0.8 N,可以避免给抓取对象造成机械损伤。 展开更多
关键词 农业机器人 抓取力控制 自适应神经模糊网络 减法聚类
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基于多信号源的神经模糊Hammerstein-Wiener模型研究 被引量:8
14
作者 贾立 杨爱华 邱铭森 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期690-696,共7页
面对复杂工业过程控制的需求,设计一种结合数据信息的特殊模型结构,在保证控制系统有效性的前提下通过模型的结构来简化控制器的求解是亟待解决的问题.为此,本文提出一种基于多信号源的神经模糊Hammerstein-Wiener模型,突破传统的迭代... 面对复杂工业过程控制的需求,设计一种结合数据信息的特殊模型结构,在保证控制系统有效性的前提下通过模型的结构来简化控制器的求解是亟待解决的问题.为此,本文提出一种基于多信号源的神经模糊Hammerstein-Wiener模型,突破传统的迭代分离方法,通过组合式多信号实现Hammerstein-Wiener模型中神经模糊非线性环节和线性环节的分离,同时设计了神经模糊模型参数的非迭代优化算法,将研究结果拓广到分段非线性系统,改善了模型的适用范围.该算法保证了模型的预测精度,具有逼近较强非线性过程的能力.在此基础上设计了基于神经模糊Hammerstein-Wiener模型的控制系统,利用模型的特殊结构将非线性系统的控制问题简化为线性系统的控制问题,采用简单的PID控制器便能达到较好的控制效果.仿真结果验证了上述方法的有效性. 展开更多
关键词 HAMMERSTEIN-WIENER模型 神经模糊系统 非线性系统 信号分离
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城市快速路入口匝道神经模糊控制 被引量:6
15
作者 慈玉生 吴丽娜 +1 位作者 裴玉龙 凌贤长 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2010年第3期136-141,共6页
综合考虑神经网络的学习能力、优化能力及连接式结构和模糊逻辑类似于人思维方式并易于嵌入专家知识的特点,将神经网络和模糊逻辑算法共同应用于城市快速路入口匝道驶入控制系统中.通过优化选择输入输出变量并对其进行模糊化和反模糊化... 综合考虑神经网络的学习能力、优化能力及连接式结构和模糊逻辑类似于人思维方式并易于嵌入专家知识的特点,将神经网络和模糊逻辑算法共同应用于城市快速路入口匝道驶入控制系统中.通过优化选择输入输出变量并对其进行模糊化和反模糊化处理,建立相应的模糊推理规则、关系生成方法及推理合成算法,并利用神经自适应训练方法确定隶属函数的形式和参数,最后给出应用示例.研究结果表明,利用神经模糊原理进行快速路入口匝道驶入控制能够有效提高匝道连接段的利用效率,减少交通事故. 展开更多
关键词 城市交通 城市快速路 入口匝道控制 神经模糊 隶属函数
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神经模糊逆模/PID复合控制在CSTR中的应用 被引量:24
16
作者 刘士荣 俞金寿 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期769-773,共5页
研究了基于广义基函数神经模糊模型的逆系统实现及其直接逆模控制 ,并提出将直接逆模控制与PID反馈控制相结合的复合控制策略 .该控制策略已应用于CSTR的反应浓度控制 .仿真结果表明 ,神经模糊逆模 /PID复合控制能克服因辨识逆模型不精... 研究了基于广义基函数神经模糊模型的逆系统实现及其直接逆模控制 ,并提出将直接逆模控制与PID反馈控制相结合的复合控制策略 .该控制策略已应用于CSTR的反应浓度控制 .仿真结果表明 ,神经模糊逆模 /PID复合控制能克服因辨识逆模型不精确引起的缺陷 ,并具有良好控制性能 . 展开更多
关键词 神经模糊模型 逆系统 逆模控制 PID控制 化学反应器 复合控制
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一种基于自适应神经模糊推理系统的图像滤波方法 被引量:43
17
作者 罗海驰 李岳阳 孙俊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第7期302-306,共5页
提出了一个包含4个自适应神经模糊推理系统和一个后处理块的网络,该网络可用于灰度图像滤波。网络中每个自适应神经模糊推理系统都是一个四输入单输出一阶Sugeno模糊推理系统。所提出的滤波方法分两步进行,首先对该网络进行优化训练,确... 提出了一个包含4个自适应神经模糊推理系统和一个后处理块的网络,该网络可用于灰度图像滤波。网络中每个自适应神经模糊推理系统都是一个四输入单输出一阶Sugeno模糊推理系统。所提出的滤波方法分两步进行,首先对该网络进行优化训练,确定其参数,然后用优化后的网络对被椒盐脉冲噪声污染的图像进行噪声滤波。实验结果表明,所提出的方法在有效去除图像中椒盐脉冲噪声的同时,能够较好地保留原有图像中的边缘和细节,其滤波性能优于传统的滤波方法。 展开更多
关键词 图像滤波 神经模糊推理系统 脉冲噪声
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基于自适应神经模糊系统的高超声速飞行器再入预测制导 被引量:8
18
作者 冉茂鹏 王青 +1 位作者 莫华东 董朝阳 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期2016-2022,共7页
针对高超声速飞行器再入运动过程模型的非线性特性,提出了一种基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的再入预测校正制导方法。在以能量为自变量的三自由度再入方程的基础上分别设计了纵向制导律和侧向制导律。以能量和剩余航程偏差为输入参数... 针对高超声速飞行器再入运动过程模型的非线性特性,提出了一种基于自适应神经模糊系统(ANFIS)的再入预测校正制导方法。在以能量为自变量的三自由度再入方程的基础上分别设计了纵向制导律和侧向制导律。以能量和剩余航程偏差为输入参数,侧倾角调节量为输出参数,设计了ANFIS控制器,并将其应用于纵向制导。侧向制导基于横程与能量的近似线性关系,设计了由分段漏斗形横程走廊控制的侧倾角反转逻辑。仿真结果表明,所设计的制导律具有制导指令解算速度快,制导和落点精度高且对再入初始偏差及过程扰动不敏感的优点。 展开更多
关键词 控制科学与技术 再入制导 预测校正 高超声速飞行器 自适应神经模糊系统
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基于Sugeno型神经模糊系统的交通流状态预测算法 被引量:4
19
作者 傅惠 许伦辉 +1 位作者 胡刚 王勇 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1637-1640,共4页
从交通流状态的模糊特性出发,设计基于Sugeno型神经模糊系统的交通流状态预测算法.选择交通流状态的影响指标作为模糊推理系统的输入、交通流状态作为输出;据经验对输入、输出划分模糊子集,给出相应的隶属度函数并制定模糊规则;建立具有... 从交通流状态的模糊特性出发,设计基于Sugeno型神经模糊系统的交通流状态预测算法.选择交通流状态的影响指标作为模糊推理系统的输入、交通流状态作为输出;据经验对输入、输出划分模糊子集,给出相应的隶属度函数并制定模糊规则;建立具有5层结构的神经模糊推理系统,利用神经网络优化调整模糊推理系统的隶属度函数和模糊规则.仿真实验表明,神经网络可直接优化模糊推理系统的隶属度函数,通过对连接权值的训练间接优化模糊规则,故Sugeno型神经模糊系统相比常规模糊系统具有更好的交通流状态预测性能. 展开更多
关键词 神经模糊系统 交通流状态预测 动态交通管理
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汽车半主动悬架神经模糊融合网络控制 被引量:7
20
作者 陈长征 贺东宇 +1 位作者 左秋阳 李延斌 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2014年第2期170-175,共6页
针对汽车半主动悬架模糊控制器的模糊控制规则无法有效调整的问题,建立了两自由度1/4车辆模型.利用白噪声模拟路面激励并作为系统的输入,将人工神经网络与模糊逻辑控制相融合,采用人工神经网络模拟模糊控制过程,实现了模糊规则的自适应... 针对汽车半主动悬架模糊控制器的模糊控制规则无法有效调整的问题,建立了两自由度1/4车辆模型.利用白噪声模拟路面激励并作为系统的输入,将人工神经网络与模糊逻辑控制相融合,采用人工神经网络模拟模糊控制过程,实现了模糊规则的自适应调整.将直接控制力作为参考控制力对神经网络进行训练,输出控制力结合开关控制策略实现悬架的半主动控制.仿真分析表明,神经模糊融合网络控制器相对于模糊控制器和被动悬架,使悬架性能得到了显著的改善. 展开更多
关键词 半主动悬架 神经模糊融合 减振器 乘坐舒适性 电控悬架 自适应控制 模糊逻辑控制 开关控制
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