神经网络 α 阶逆系统控制方法的可行性 被引量：8

1

作者 刘军 戴先中 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 1997年第5期15-18,共4页

证明满足一定条件的单输入单输出系统的α阶逆系统（与原系统复合起来可构成α阶积分或时延系统）存在且唯一，阐明静态多层网络加若干积分器或时延因子可以逼近这样的α阶逆系统，对神经网络α阶逆系统方法用于线性、非线性控制的可行... 证明满足一定条件的单输入单输出系统的α阶逆系统（与原系统复合起来可构成α阶积分或时延系统）存在且唯一，阐明静态多层网络加若干积分器或时延因子可以逼近这样的α阶逆系统，对神经网络α阶逆系统方法用于线性、非线性控制的可行性作了探讨。 展开更多

关键词 神经网络 可行性 α阶逆系统

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发电机励磁与汽门系统解耦控制的神经网络逆系统方法 被引量：24

2

作者 戴先中 张腾 +1 位作者 张凯锋 陆翔 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第11期75-80,共6页

在分析励磁与汽门系统可逆性的基础上为输电系统中汽轮发电机组的控制提出了一种新的解耦控制器的设计方法。在系统精确模型参数未知的情况下,神经网络逆系统可将被控系统解耦成两个SISO线性子系统;然后为了满足高性能控制的要求,针对... 在分析励磁与汽门系统可逆性的基础上为输电系统中汽轮发电机组的控制提出了一种新的解耦控制器的设计方法。在系统精确模型参数未知的情况下,神经网络逆系统可将被控系统解耦成两个SISO线性子系统;然后为了满足高性能控制的要求,针对两个不同的子系统增加两个不同的线性控制器来形成闭环控制。理论分析和仿真结果表明:该控制策略较好地解决了输电系统中汽轮发电机组控制时存在的多变量、非线性、强耦合问题;实现了系统的动态解耦控制,因此可显著增强输电系统的暂态稳定性。 展开更多

关键词 汽门系统 解耦控制 神经网络 逆系统方法 汽轮发电机 励磁系统

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传感器动态补偿的神经网络逆系统方法 被引量：26

3

作者 戴先中 殷铭 王勤 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期593-596,共4页

给出一种基于神经网络逆系统的传感器动态补偿策略。无需传感器具体模型和参数 ,即可实现传感器系统的近似单位线性化 ,达到动态补偿的目的。仿真实验和动态标定试验结果表明 ,应用这种新型的易于工程实现的动态补偿方法可显著地提高传... 给出一种基于神经网络逆系统的传感器动态补偿策略。无需传感器具体模型和参数 ,即可实现传感器系统的近似单位线性化 ,达到动态补偿的目的。仿真实验和动态标定试验结果表明 ,应用这种新型的易于工程实现的动态补偿方法可显著地提高传感器的动态特性 。 展开更多

关键词 传感器系统 动态补偿 神经网络 逆系统方法 仿真实验 动态品质 线性化 试验结果 改善

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可控串联电容补偿装置的神经网络α阶逆系统控制 被引量：5

4

作者 戴先中 刘军 +2 位作者 唐勇 李乃湖 陈珩 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第2期56-60,共5页

研究将神经网络α阶逆系统控制策略用于可控串联电容补偿装置的控制。针对从实际系统等值简化而得的单机无穷大双回线电力系统，探讨了神经网络α阶逆系统的辨识和附加线性控制器的设计；在不同运行方式下，研究新的控制策略对系统暂态... 研究将神经网络α阶逆系统控制策略用于可控串联电容补偿装置的控制。针对从实际系统等值简化而得的单机无穷大双回线电力系统，探讨了神经网络α阶逆系统的辨识和附加线性控制器的设计；在不同运行方式下，研究新的控制策略对系统暂态稳定的作用。仿真结果表明：同常规的ＰＩＤ控制策略相比，文中所提出的控制策略具有相当强的自适应性，可大大提高电力系统的暂态稳定性。 展开更多

关键词 TCSC 神经网络 α阶逆系统 电力系统稳定性

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基于神经网络逆系统方法的汽车底盘解耦控制 被引量：11

5

作者 朱茂飞 陈无畏 夏光 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第12期13-17,5,共6页

为了消除汽车底盘各电控子系统间的耦合影响,采用了一种基于神经网络逆系统方法的底盘解耦控制策略。对集成主动前轮转向(AFS)、直接横摆力矩控制(DYC)和主动悬架(ASS)的汽车底盘系统进行研究,利用Interactor算法分析了底盘系统的可逆性... 为了消除汽车底盘各电控子系统间的耦合影响,采用了一种基于神经网络逆系统方法的底盘解耦控制策略。对集成主动前轮转向(AFS)、直接横摆力矩控制(DYC)和主动悬架(ASS)的汽车底盘系统进行研究,利用Interactor算法分析了底盘系统的可逆性,建立了多变量底盘系统的BP神经网络逆系统模型,将闭环控制器与神经网络逆系统组成复合控制器用于改善系统的动态性能,并进行了仿真验证。结果表明,基于神经网络逆系统方法的解耦控制策略能够消除底盘各电控子系统间的干涉和耦合影响,有效改善整车的操纵稳定性。 展开更多

关键词 汽车 底盘 解耦控制 神经网络 逆系统方法

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多目标励磁控制的神经网络逆系统方法 被引量：9

6

作者 陆翔 戴先中 +1 位作者 张腾 张凯锋 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2002年第12期35-39,53,共6页

根据逆系统理论分别分析了以机端电压和功角为被控量的励磁系统的可逆性 ,并采用不同的神经网络逆系统结构实现了对单目标量的励磁控制。针对单目标励磁控制不能够同时改善功角稳定性和机端电压稳定性的不足 ,在以机端电压为被控量的神... 根据逆系统理论分别分析了以机端电压和功角为被控量的励磁系统的可逆性 ,并采用不同的神经网络逆系统结构实现了对单目标量的励磁控制。针对单目标励磁控制不能够同时改善功角稳定性和机端电压稳定性的不足 ,在以机端电压为被控量的神经网络逆系统结构中引入功角偏差反馈信号 ,设计了多目标神经网络励磁控制器。研究结果表明 ,应用该方法能够实现多目标励磁控制 。 展开更多

关键词 多目标励磁控制 神经网络 逆系统方法 电压稳定 电力系统

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采用本地信号的可控串联电容补偿神经网络逆系统控制方法 被引量：10

7

作者 戴先中 张凯锋 陆翔 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期35-40,共6页

选取可控串联电容补偿(TCSC)上传输的有功功率作为被控量,本文提出了采用本地信号的TCSC神经网络逆系统控制方法。该方法基于较完整的TCSC非线性动态模型,实现了TCSC系统的精确线性化,同时所设计的控制策略适用于任意的电力系统结构。... 选取可控串联电容补偿(TCSC)上传输的有功功率作为被控量,本文提出了采用本地信号的TCSC神经网络逆系统控制方法。该方法基于较完整的TCSC非线性动态模型,实现了TCSC系统的精确线性化,同时所设计的控制策略适用于任意的电力系统结构。控制器的设计使用神经网络逆系统方法,使得所设计的控制策略不依赖于系统的精确模型和参数。针对两区域四机电力系统的仿真结果表明所设计的控制策略能达到直接控制TCSC传输功率,间接控制远端发电机功角的目的。 展开更多

关键词 电力系统 可控串联电容补偿 神经网络 逆系统 控制方法 暂态控制

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基于模糊神经网络α阶逆系统的发酵过程多变量解耦控制(英文) 被引量：6

8

作者 孙玉坤 王博 +1 位作者 嵇小辅 黄永红 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期188-192,共5页

将逆系统方法与模糊神经网络相结合,提出一种基于模糊神经网络α阶逆系统的发酵过程解耦控制方法.在分析了系统可逆性的基础上,利用模糊神经网络建立发酵过程的非线性逆模型,然后将得到的模糊神经α阶逆系统与发酵过程串联复合成伪线性... 将逆系统方法与模糊神经网络相结合,提出一种基于模糊神经网络α阶逆系统的发酵过程解耦控制方法.在分析了系统可逆性的基础上,利用模糊神经网络建立发酵过程的非线性逆模型,然后将得到的模糊神经α阶逆系统与发酵过程串联复合成伪线性系统,最后设计专家控制器实现高性能闭环解耦控制.仿真结果表明,提出的解耦控制方法能够适应发酵过程模型的不确定性和参数的时变性,具有较强的鲁棒性,克服了解析逆系统解耦控制方法依赖于过程模型和对模型参数的变化很敏感的缺点,且结构简单,易于实现. 展开更多

关键词 生化反应过程 模糊神经网络 逆系统方法 解耦控制 专家控制器

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基于神经网络逆系统的机器人分数阶滑模控制 被引量：4

9

作者 徐庆宏 黄家才 周磊 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2015年第12期49-52,共4页

为提高工业机器人的控制性能,提出了基于神经网络逆系统的分数阶滑模控制方法。首先,使用BP神经网络逼近机器人的逆系统,实现了工业机器人系统的近似解耦线性化;考虑到工业机器人存在的不确定性和BP神经网络的逼近误差,将神经网络逆与... 为提高工业机器人的控制性能,提出了基于神经网络逆系统的分数阶滑模控制方法。首先,使用BP神经网络逼近机器人的逆系统,实现了工业机器人系统的近似解耦线性化;考虑到工业机器人存在的不确定性和BP神经网络的逼近误差,将神经网络逆与工业机器人组成的复合伪线性系统等效为含有扰动的线性系统;在此基础上,基于滑模控制和分数阶微积分理论设计了分数阶滑模控制器,证明了闭环系统的稳定性。针对二自由度机器人多种不同工况的仿真研究表明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 工业机器人 神经网络 逆系统 分数阶 滑模控制

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基于神经网络逆系统的无轴承异步电机非线性内模控制 被引量：24

10

作者 王正齐 刘贤兴 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期433-439,共7页

针对无轴承异步电机非线性、多变量、强耦合的特点,提出一种基于神经网络α阶逆系统方法的非线性内模控制策略.将用动态神经网络逼近的无轴承异步电机α阶逆模型与原系统复合,将非线性的无轴承异步电机原系统解耦成转子径向位移、转速... 针对无轴承异步电机非线性、多变量、强耦合的特点,提出一种基于神经网络α阶逆系统方法的非线性内模控制策略.将用动态神经网络逼近的无轴承异步电机α阶逆模型与原系统复合,将非线性的无轴承异步电机原系统解耦成转子径向位移、转速和转子磁链四个独立的伪线性子系统.为了保证系统的鲁棒性,对伪线性系统引入内模控制,仿真和实验研究验证了所提控制方法的有效性. 展开更多

关键词 无轴承异步电机 神经网络α阶逆系统方法 内模控制 解耦

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非线性振动控制的神经网络离散逆系统方法 被引量：1

11

作者 张强 何玉敖 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期615-619,共5页

针对非线性结构振动控制难以用线性控制方法精确控制的情况,提出神经网络离散逆系统方法.建立了结构的离散化模型,再用神经网络将非线性系统通过逆系统变换变为伪线性系统,对该伪线性系统可以用一般线性方法精确控制.该方法将非线性结... 针对非线性结构振动控制难以用线性控制方法精确控制的情况,提出神经网络离散逆系统方法.建立了结构的离散化模型,再用神经网络将非线性系统通过逆系统变换变为伪线性系统,对该伪线性系统可以用一般线性方法精确控制.该方法将非线性结构控制问题转化成了线性结构控制问题,使问题难度大大减小.对某非线性建筑结构振动作了控制仿真,实现了精确线性化,控制效果曲线与对线性结构控制效果曲线几乎完全吻合.神经网络离散逆系统方法发挥了神经网络和线性控制各自的优点,可用于强非线性结构的振动控制. 展开更多

关键词 非线性结构 振动控制 逆系统方法 精确线性化 神经网络

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α阶时延逆系统的小波神经网络实现

12

作者 魏荣 卢俊国 +1 位作者 李军 王执铨 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第4期342-345,共4页

研究采用小波神经网络 (WNN)构造α阶时延逆系统的工程实现问题 ,并给出了α阶时延逆系统小波神经网络存在的充分条件。文中利用小波具有的时频局域化特性 ,完成小波神经网络的初始化 ,并去除网络中大量不必要的节点 ,使网络大大简化。... 研究采用小波神经网络 (WNN)构造α阶时延逆系统的工程实现问题 ,并给出了α阶时延逆系统小波神经网络存在的充分条件。文中利用小波具有的时频局域化特性 ,完成小波神经网络的初始化 ,并去除网络中大量不必要的节点 ,使网络大大简化。仿真研究表明 ,该方法对α阶时延逆系统的实现具有良好效果。 展开更多

关键词 神经网络 非线性系统 小波分析 时频局域化 a阶时延逆系统

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非线性结构振动控制的神经网络α阶连续逆系统方法

13

作者 张强 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第z2期989-991,共3页

传统的非线性结构控制方法在应用过程中,常采用近似线性化处理,将一些非线性过程在零点附近用切线或割线的线性关系代替,不能得到准确的结果.提出神经网络连续α阶逆系统方法,建立了结构振动控制系统的神经网络连续逆系统模型.并给出了... 传统的非线性结构控制方法在应用过程中,常采用近似线性化处理,将一些非线性过程在零点附近用切线或割线的线性关系代替,不能得到准确的结果.提出神经网络连续α阶逆系统方法,建立了结构振动控制系统的神经网络连续逆系统模型.并给出了一个仿真实例,控制效果良好,表明用神经网络连续α阶逆系统方法对非线性结构振动进行控制是可行的. 展开更多

关键词 非线性结构 振动控制 神经网络 连续 阶逆系统方法 线性化

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同阶线性系统同时镇定的神经网络方法

14

作者 李艳辉 王常虹 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2002年第4期52-54,114,共3页

运用Kharitonov定理 ,给出一个期望稳定的闭环特征多项式 ,将同阶线性系统同时镇定问题化为一组线性不等式求解 ;依据不等式组和二次规划法构造出优化求解该不等式组的神经网络 ,且网络模型可用电子线路实现 ,并能满足工业实时性的要求 ... 运用Kharitonov定理 ,给出一个期望稳定的闭环特征多项式 ,将同阶线性系统同时镇定问题化为一组线性不等式求解 ;依据不等式组和二次规划法构造出优化求解该不等式组的神经网络 ,且网络模型可用电子线路实现 ,并能满足工业实时性的要求 .仿真结果表明 ,该方法具有一定的实用性 . 展开更多

关键词 同阶线性系统 同时镇定 神经网络方法 线性规划

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高阶非线性时滞系统的神经网络动态面控制 被引量：3

15

作者 邓涛 姚宏 +1 位作者 杜军 姜久龙 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1152-1161,共10页

针对一类具有未知时变时滞的不确定高阶非线性系统,基于增加幂次积分方法,提出了一种非光滑状态反馈自适应神经网络动态面控制设计方案。通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函处理了未知时变时滞不确定项;通过利用神经网络权值范数的... 针对一类具有未知时变时滞的不确定高阶非线性系统,基于增加幂次积分方法,提出了一种非光滑状态反馈自适应神经网络动态面控制设计方案。通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函处理了未知时变时滞不确定项;通过利用神经网络权值范数的适当形式幂次函数,将神经网络用于对在单步递推中所构造的未知函数进行建模;采用动态面技术,解决了"微分爆炸"问题。所提控制方案能够保证闭环控制系统的状态量和跟踪误差半全局一致终结有界。最后,仿真算例结果表明了该方案的有效性。 展开更多

关键词 时变时滞高阶非线性系统 增加幂次积分方法 反推控制 神经网络 动态面控制

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基于神经网络逆系统的智能汽车纵横向解耦控制 被引量：12

16

作者 梁艺潇 李以农 +1 位作者 余颖弘 郑玲 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期26-35,共10页

针对汽车纵横向运动中的耦合现象,以四轮驱动、前轮转向的智能汽车为研究对象,建立汽车纵横向动力学模型并通过Interactor算法对模型的可逆性进行分析.在已有的传统伪线性系统结构的基础上,根据智能汽车的特点,建立了可对接智能汽车上... 针对汽车纵横向运动中的耦合现象,以四轮驱动、前轮转向的智能汽车为研究对象,建立汽车纵横向动力学模型并通过Interactor算法对模型的可逆性进行分析.在已有的传统伪线性系统结构的基础上,根据智能汽车的特点,建立了可对接智能汽车上层规划模块的伪线性系统.为了实现汽车纵横向运动之间的解耦,采用基于神经网络逆系统的解耦控制策略,构造神经网络并对其进行训练,并将神经网络逆系统与内模控制器组成闭环控制回路,对纵向速度和横摆角速度进行内模反馈调节,进一步提升控制系统的性能.仿真结果表明,所设计的基于神经网络逆系统的控制方法能实现良好的解耦特性,且相比于其他的控制方法,在各种输入条件下,都能实现对于期望速度和期望横摆角速度良好的跟踪性能,同时,质心侧偏角始终被控制在一个较小的范围内,这有利于智能汽车路径跟踪的精确性和行驶稳定性. 展开更多

关键词 智能汽车 纵横向解耦控制 神经网络 逆系统方法 汽车动力学

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基于神经网络延时预测的自适应网络控制系统 被引量：12

17

作者 于晓明 蒋静坪 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第2期194-198,231,共6页

针对网络控制系统存在着随机、时变、不确定的信息传输延时,采用带有时间戳的线性神经网络(TSLNN)进行在线延时预测,实时地获得当前采样周期的网络传输延时预测值.该方法选取3个先验的网络实测延时值作为神经网络的输入样本,选用widrow-... 针对网络控制系统存在着随机、时变、不确定的信息传输延时,采用带有时间戳的线性神经网络(TSLNN)进行在线延时预测,实时地获得当前采样周期的网络传输延时预测值.该方法选取3个先验的网络实测延时值作为神经网络的输入样本,选用widrow-hoff学习规则作为神经网络的训练算法;应用网络传输延时预测值,并采用一阶Pade方法,对数学模型中的延时环节进行线性化处理,从而获得无刷直流电机调速网络控制系统的线性数学模型;最后,利用模型参考自适应控制方法(MRAC)设计闭环控制器.仿真结果表明,将基于TSLNN在线延时预测的MRAC方法应用于无刷直流电机调速网络控制系统中,可以获得令人满意的系统动、静态性能. 展开更多

关键词 带有时间戳的线性神经网络(TSLNN) 网络控制系统 一阶Pade方法 无刷直流电机调速系统 模型参考自适应控制(MRAC)

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多项式基函数神经网络的结构可靠性分析 被引量：4

18

作者 孟广伟 李广博 +1 位作者 李锋 周立明 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1460-1463,共4页

研究了多项式基函数神经网络法的结构可靠性计算.当结构的极限状态函数复杂,非线性程度较高,功能函数为隐式时,传统的结构可靠度分析方法计算困难,多项式基函数神经网络法为解决结构可靠性分析提供了一种新方法.基于多项式逼近理论,利... 研究了多项式基函数神经网络法的结构可靠性计算.当结构的极限状态函数复杂,非线性程度较高,功能函数为隐式时,传统的结构可靠度分析方法计算困难,多项式基函数神经网络法为解决结构可靠性分析提供了一种新方法.基于多项式逼近理论,利用神经网络模拟逼近能力,将多输入多项式作为网络的激励函数,利用激励函数的广义逆矩阵形式计算网络隐层与输出层的连接权值,拟合结构的功能函数.利用可靠度的一阶可靠性方法计算结构的失效概率.通过实例计算,表明了本方法计算精度高,同时公式简单,易于编程,具有通用普遍性. 展开更多

关键词 结构可靠性 多项式基函数 神经网络 广义逆矩阵 一阶可靠性方法

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基于神经网络的人工肌非线性控制 被引量：4

19

作者 田社平 林良明 颜国正 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期713-716,共4页

运用非线性控制的逆系统方法 ,提出了一种基于神经网络的人工肌非线性控制方案 .由原系统导出 n- m阶逆系统模型 ,并与原系统一起构成具有反馈结构的伪线性系统 ,从而可方便地运用线性控制理论完成对控制系统的设计 .用 BP神经网络逼近... 运用非线性控制的逆系统方法 ,提出了一种基于神经网络的人工肌非线性控制方案 .由原系统导出 n- m阶逆系统模型 ,并与原系统一起构成具有反馈结构的伪线性系统 ,从而可方便地运用线性控制理论完成对控制系统的设计 .用 BP神经网络逼近逆系统模型 ,并借助于递推预报误差算法来训练神经网络 ,该算法与传统的 BP算法相比具有更好的收敛特性 .设计了一个具有单关节的人工肌试验系统 .给出了人工肌关节跟踪正弦波和矩形波参考信号的试验结果 .与传统的线性控制方案比较 ,基于神经网络的人工肌非线性控制方案能够得到更快的控制速度和更高的控制精度 . 展开更多

关键词 人工肌 神经网络 逆系统方法 非线性控制 机器人

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基于模糊神经网络的5连杆双足机器人混杂控制(英文) 被引量：4

20

作者 刘治 李春文 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期340-344,共5页

针对双足机器人单脚支撑期控制问题 ,提出了一种新型的模糊神经网络混杂控制方法 .该种方法结合了模糊神经网络、H∞ 控制及逆系统方法的优点 .应用了一种新的多层模糊CMAC神经网络对系统进行逼近 ,一方面将模糊神经网络的构造误差看作... 针对双足机器人单脚支撑期控制问题 ,提出了一种新型的模糊神经网络混杂控制方法 .该种方法结合了模糊神经网络、H∞ 控制及逆系统方法的优点 .应用了一种新的多层模糊CMAC神经网络对系统进行逼近 ,一方面将模糊神经网络的构造误差看作系统的干扰 ,利用H∞ 控制对干扰进行抑制 .另一方面利用模糊神经网络对系统模型进行逼近 ,为逆系统的构建和H∞ 控制率的设计提供了有效的系统信息 .并证明了在采用本文提出的模糊神经网络和自适应算法后可以抑制 L2 增益 . 展开更多

关键词 模糊神经网络 5连杆双足机器人 混杂控制 鲁棒控制 逆系统方法

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