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制冷系统仿真中定量参数的神经网络辨识 被引量:7
1
作者 丁国良 张春路 李灏 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第8期939-941,共3页
尝试用现代人工智能技术来改进现有的制冷系统仿真方法.首先,提炼出与制冷系统仿真结果的量化密切相关的定量参数,然后在已有的定性数值仿真模型的基础上,根据实验数据,采用人工神经网络(ANN)方法对仿真模型中的定量参数进行... 尝试用现代人工智能技术来改进现有的制冷系统仿真方法.首先,提炼出与制冷系统仿真结果的量化密切相关的定量参数,然后在已有的定性数值仿真模型的基础上,根据实验数据,采用人工神经网络(ANN)方法对仿真模型中的定量参数进行辨识,识别出最佳的定量参数.这不仅有利于提高仿真精度,改善计算稳定性,而且降低了对仿真软件用户的技术要求,有利于仿真技术的实用化.对房间空调器稳态特性仿真的初步结果表明该方法效果良好. 展开更多
关键词 制冷系统 定量参数 空调器 仿真 神经网络辨识
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AUV深度的神经网络辨识和学习控制仿真研究 被引量:8
2
作者 曾德伟 吴玉香 王聪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期258-263,共6页
将自主水下航行器(AUV)的深度控制问题转换为对非线性严格反馈系统的分析,提出了一种结合反步法和确定学习理论的自适应学习控制方法。通过反步法设计了一种输入状态稳定(ISS)神经网络控制器,其中引入小增益定理,避免了控制器设计中存... 将自主水下航行器(AUV)的深度控制问题转换为对非线性严格反馈系统的分析,提出了一种结合反步法和确定学习理论的自适应学习控制方法。通过反步法设计了一种输入状态稳定(ISS)神经网络控制器,其中引入小增益定理,避免了控制器设计中存在的奇异值问题,并在满足持续激励(PE)条件下,利用神经网络辨识实现了对系统未知动态的局部准确逼近和部分神经网络权值的收敛,保证了闭环系统的稳定。将从动态模式中学到的知识静态保存,提取动态特征设计学习控制器,仿真结果表明,该控制器避免了执行同样任务时的重复训练,改善了系统控制性能,验证了所提控制方法的有效性。 展开更多
关键词 自主水下航行器 反步法 确定学习 神经网络辨识 学习控制
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基于神经网络辨识的质子交换膜燃料电池建模 被引量:7
3
作者 卫东 曹广益 朱新坚 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第6期817-819,共3页
针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统过于复杂,难以建模,而已建立的模型难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求。本文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络辨识方法应用到PEMFC强非线性系统的建模中,避开了PEMFC系... 针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统过于复杂,难以建模,而已建立的模型难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求。本文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络辨识方法应用到PEMFC强非线性系统的建模中,避开了PEMFC系统内部的复杂性。模型以电池工作温度为神经网络辨识模型的输入量,电池电压、电流密度为输出量,利用500组实验数据作为训练样本,采用改进型BP算法,建立了不同温度下电池电压-电流密度动态响应模型。仿真结果表明,方法可行,建立的模型精度较高,从而为设计PEMFC实时控制系统奠定了基础。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 神经网络辨识 非线性系统建模 BP算法
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燃料电池的模糊神经网络辨识建模与电压控制 被引量:3
4
作者 苗青 曹广益 朱新坚 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第S1期95-97,共3页
针对直接甲醇燃料电池(DMFC)输出电压易受电池负载变化影响的问题,提出了利用模糊神经网络辨识技术建立DMFC的电特性模型.基于该辨识模型,设计了一个自适应模糊神经电压控制器,其参数采用改进的BP算法进行在线修正.仿真结果表明,对DMFC... 针对直接甲醇燃料电池(DMFC)输出电压易受电池负载变化影响的问题,提出了利用模糊神经网络辨识技术建立DMFC的电特性模型.基于该辨识模型,设计了一个自适应模糊神经电压控制器,其参数采用改进的BP算法进行在线修正.仿真结果表明,对DMFC采用辨识建模的方法是有效的,建立的模型精度较高,所设计的自适应模糊神经电压控制器性能优越. 展开更多
关键词 直接甲醇燃料电池 模糊神经网络辨识 电压控制器
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基于神经网络辨识的遥康复系统变增益控制 被引量:1
5
作者 郭晓波 宋爱国 翟雁 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1053-1058,共6页
针对康复训练过程中患者肌肉痉挛会对力反馈遥操作系统稳定性和从机械手速度平滑性产生较大影响的问题,提出了一种新的基于反向传播(BP)神经网络辨识的变增益控制方法。该方法通过 BP 神经网络实时辨识患肢动力学参数的变化并进行自适... 针对康复训练过程中患者肌肉痉挛会对力反馈遥操作系统稳定性和从机械手速度平滑性产生较大影响的问题,提出了一种新的基于反向传播(BP)神经网络辨识的变增益控制方法。该方法通过 BP 神经网络实时辨识患肢动力学参数的变化并进行自适应调整控制增益,不仅消除了因患者肌肉痉挛带来的不稳定性,而且减少了其对系统运动平滑性的影响,可提高康复训练效果和起到抑制患者痉挛状态的作用。分析和仿真试验结果表明,该控制方法与传统的控制方法相比,可有效地抑制患者因肌肉痉挛带来的干扰并具有较好的稳定性和平滑性。 展开更多
关键词 遥康复 痉挛 平滑性 力反馈遥操作 BP神经网络辨识 变增益
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液压位置驱动单元的神经网络辨识 被引量:1
6
作者 韩桂华 赵玉秀 +1 位作者 施玉春 刘家春 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第8期1454-1459,共6页
针对线性微分方程数学模型不能反映实际系统的问题,采用Elman网络对四足机器人液压位置驱动单元进行动态神经网络辨识研究。为了减小Elman网络输出与期望输出之间的误差,采用拟牛顿算法BFGS和自适应学习率算法GDX对网络的权值进行修正,... 针对线性微分方程数学模型不能反映实际系统的问题,采用Elman网络对四足机器人液压位置驱动单元进行动态神经网络辨识研究。为了减小Elman网络输出与期望输出之间的误差,采用拟牛顿算法BFGS和自适应学习率算法GDX对网络的权值进行修正,并采用均方误差(Mean Square Error,MSE)与归一化均方误差(Normalized Mean Square Error, NMSE)修正误差函数。基于辨识模型设计BP神经网络来修正PID参数。实验结果表明,辨识模型数据与实验数据拟合精度高,且基于辨识模型的BP神经网络PID算法控制有效,进一步验证辨识模型的有效性。 展开更多
关键词 液压驱动 Elman神经网络辨识 BP神经网络控制 位置单元
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气动伺服系统的神经网络辨识 被引量:1
7
作者 王宣银 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2001年第1期11-12,共2页
本文采用神经网络对气动伺服系统的模型进行辨识。分析RBF神经网络辨识的原理及其与参估计法的区别。针对实际系统 ,设计了神经网络辨识模型。实验表明该方法建立的模型是正确的。
关键词 神经网络辨识 气动伺服系统 参数估计法
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直接转矩控制系统定子电阻的神经网络辨识 被引量:3
8
作者 王德明 刘国海 《江苏理工大学学报(自然科学版)》 2000年第6期73-76,共4页
在研究异步电机直接转矩控制的基础上 ,提出了基于神经网络方法的定子电阻辨识 为了缩短学习时间 ,保证系统收敛 ,采用了自适应调整学习率 选取实时递归网络 ,对不同隐含层单元数和训练次数进行比较 ,获得合适的单元数和训练次数 仿... 在研究异步电机直接转矩控制的基础上 ,提出了基于神经网络方法的定子电阻辨识 为了缩短学习时间 ,保证系统收敛 ,采用了自适应调整学习率 选取实时递归网络 ,对不同隐含层单元数和训练次数进行比较 ,获得合适的单元数和训练次数 仿真结果证明 。 展开更多
关键词 神经网络辨识 直接转矩控制系统 定子电阻 异步电机
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基于神经网络的温、湿度控制系统辨识 被引量:2
9
作者 杨征瑞 许可新 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期91-94,90,共5页
针对温、湿度需要同时进行控制的这种复杂的非线性系统,采用神经网络辨识的方法,从工程实用角度出发,考虑辨识精度和辨识学习时间,确定出合理简单的网络结构及网络训练参数。考虑影响温湿度控制的各种因素,用不同测试条件下得到的检测... 针对温、湿度需要同时进行控制的这种复杂的非线性系统,采用神经网络辨识的方法,从工程实用角度出发,考虑辨识精度和辨识学习时间,确定出合理简单的网络结构及网络训练参数。考虑影响温湿度控制的各种因素,用不同测试条件下得到的检测样本对训练后的网络进行检测,均能满足一定的精度要求。在网络训练中实行训练和测试间隔进行,最终确定出网络参数,这样训练出来的神经网络有较好的泛化能力,能在较宽的范围内正确映射控制系统的输入输出,为对温、湿度控制系统进行进一步的研究,进而为神经网络控制器的设计打下可靠的基础。 展开更多
关键词 神经网络辨识 网络训练 泛化能力 系统辨识 网络参数 辨识精度 非线性系统 实行 工程 复杂
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基于PID神经网络的非线性系统辨识与控制 被引量:3
10
作者 沈永俊 顾幸生 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期860-863,共4页
针对工业控制领域中非线性系统采用传统的控制方法不能达到满意的控制效果,提出一种基于P ID神经网络的控制方案,以对其进行辨识和控制。将P ID神经网络引入控制系统中,既具有常规P ID控制结构简单、参数物理意义明确等优点,同时又具有... 针对工业控制领域中非线性系统采用传统的控制方法不能达到满意的控制效果,提出一种基于P ID神经网络的控制方案,以对其进行辨识和控制。将P ID神经网络引入控制系统中,既具有常规P ID控制结构简单、参数物理意义明确等优点,同时又具有神经网络的并行结构和学习记忆功能及非线性映射能力。仿真结果表明:该控制系统响应速度快、超调量小、稳态精度高,能够快速跟踪系统输出并进行有效控制,且具有一定的自适应性和鲁棒性,满足实时控制的要求。 展开更多
关键词 PID神经网络 神经网络辨识 神经网络控制器 非线性系统
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具有逆辨识结构的模糊神经网络控制及其应用
11
作者 吴学礼 孟华 +3 位作者 孟凡华 王永骥 李平 贾辉然 《地理与地理信息科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2004年第5期110-112,共3页
该文提出一种新型模糊神经网络结构及算法。在这种控制方案中 ,采用三层模糊神经网络控制器和神经网络逆辨识控制器相结合的结构。计算机仿真研究和实际应用表明 ,采用新型模糊神经网络控制方法 。
关键词 辨识结构 模糊神经网络控制 联想记忆神经网络辨识 电阻加热炉温控系统
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神经网络参数辨识在具有传感器特性的传动系统中的应用
12
作者 王德明 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第4期73-77,共5页
论述了一种基于Hopfield神经网络线性系统参数辨识方法,导出了辨识的充分条件,并将该方法应用于鼠笼式电机传动系统的转动惯量,风阻系数以及负载转矩的辨识。仿真结果表明,即使上述参量的不正确值设置而导致系统运行状况恶... 论述了一种基于Hopfield神经网络线性系统参数辨识方法,导出了辨识的充分条件,并将该方法应用于鼠笼式电机传动系统的转动惯量,风阻系数以及负载转矩的辨识。仿真结果表明,即使上述参量的不正确值设置而导致系统运行状况恶化时,该方法仍能保证辨识结果收敛于正确值。 展开更多
关键词 传感器 神经网络辨识 传动系统 转速跟踪控制
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基于RBF神经网络的倒立摆模型辨识
13
作者 张秀玲 李海滨 《燕山大学学报》 CAS 2001年第z1期89-92,共4页
以RBF网络作为识别模型,采用新的网络结构确定方案,提出了一种基于RBF网络的倒立摆模型辨识方法,仿真结果表明此方法具有辨识精度高、速度快的优点,具有广阔的应用前景.
关键词 神经网络 倒立摆 辨识.
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神经网络控制在气缸位置伺服控制中的应用 被引量:2
14
作者 陈金兵 柴森春 +2 位作者 张百海 宁汝新 赵彤 《液压与气动》 北大核心 2004年第5期52-54,共3页
文章针对气动位置伺服系统本身的特点 ,将神经网络控制算法应用于实际控制中 ,实验证明神经网络控制和辩识器的联合使用可以有效地消除由于气体本身的压缩性和摩擦力时变性所造成的系统非线性的影响。
关键词 气动位置伺服系统 神经网络辨识 神经网络控制器 非线性
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基于动态递归神经网络的自适应PID控制 被引量:4
15
作者 吴志敏 李书臣 《控制工程》 CSCD 2004年第3期216-219,共4页
提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2 4 1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差... 提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2 4 1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差及其一阶、二阶微分,因此具有增量型PID控制结构。应用该控制系统对一非线性时变系统进行仿真研究,仿真结果表明该控制方案不仅具有良好的跟踪特性,而且对系统参数变化具有较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 动态递归神经网络 自适应PID控制 神经网络辨识 神经网络控制器 非线性系统 动态BP算法
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混沌神经网络模型参考自适应控制器设计 被引量:1
16
作者 吴忠强 高美静 +1 位作者 李杰 于灵慧 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第11期1658-1660,共3页
研究了非线性的神经网络模型参考自适应控制器设计问题。将混沌机制引入常规BP算法,利用混沌机制固有的全局游动,逃出权值优化过程中存在的局部极小点,解决了网络训练易陷入局部极小点的问题。通过训练神经网络模型参考自应用控制器和... 研究了非线性的神经网络模型参考自适应控制器设计问题。将混沌机制引入常规BP算法,利用混沌机制固有的全局游动,逃出权值优化过程中存在的局部极小点,解决了网络训练易陷入局部极小点的问题。通过训练神经网络模型参考自应用控制器和辨识器,完成了对一类复杂离散非线性系统的控制。给出了具体的算法步骤。仿真结果表明了混沌BP算法优于常规BP算法。有效地提高了控制精度和适时性。 展开更多
关键词 混沌机制 神经网络辨识 模型参考自适应控制
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混流式水轮发电机组神经网络模型预测控制 被引量:3
17
作者 常江 彭彦 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2007年第1期51-53,共3页
针对混流式水轮发电机组(FTGS)复杂的非线性特性,提出了包含混流式水轮机神经网络模型(FTNNM)的FTGS的神经网络模型预测控制(NNMPC)。利用神经网络辨识模型(NNIM)预测FTGS对控制信号的反应,并采用优化算法计算来优化未来FTGS性能的控制... 针对混流式水轮发电机组(FTGS)复杂的非线性特性,提出了包含混流式水轮机神经网络模型(FTNNM)的FTGS的神经网络模型预测控制(NNMPC)。利用神经网络辨识模型(NNIM)预测FTGS对控制信号的反应,并采用优化算法计算来优化未来FTGS性能的控制信号。仿真结果表明NNMPC对FTGS是一个有效的工具。 展开更多
关键词 混流式水轮发电机组 神经网络辨识 模型预测控制
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似膏体充填料浆质量神经网络辩识 被引量:1
18
作者 孙恒虎 崔刚 毛信理 《中国矿业》 北大核心 2003年第10期48-50,共3页
似膏体充填是一种新的胶结充填模式。料浆的质量至关重要。为了保证似膏体充填料浆的质量 ,本文提出了用BP神经网络对其进行辨识 ,通过辨识初步建立了似膏体充填料浆质量的隐式模型 ,该模型具有较强的拟合功能和预测能力 ,为优化似膏体... 似膏体充填是一种新的胶结充填模式。料浆的质量至关重要。为了保证似膏体充填料浆的质量 ,本文提出了用BP神经网络对其进行辨识 ,通过辨识初步建立了似膏体充填料浆质量的隐式模型 ,该模型具有较强的拟合功能和预测能力 ,为优化似膏体充填料浆质量提供了理论支撑。 展开更多
关键词 似膏体充填 胶结充填模式 料浆质量 神经网络辨识 网络结构
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三温区电加热炉的神经网络模型参考自适应控制 被引量:2
19
作者 王作宏 王永骥 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2002年第2期115-117,共3页
提出了一种基于神经网络非线性系统的模型参考自适应控制方法.通过在线训练获得反映对象动态特性的神经网络辨识器和神经网络控制器,对三温区电加热炉进行实时控制,仿真结果表明该方法的有效性及其优良性能.
关键词 三温区电加热炉 模型参考自适应控制 神经网络辨识 非线性系统 人工智能 系统结构
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气动比例位置系统的神经网络控制 被引量:1
20
作者 陈正洪 刘延俊 王勇 《机床与液压》 北大核心 2005年第1期108-110,共3页
采用加入辨识的神经网络PID控制方法对气动比例位置系统进行了实验研究, 研究表明采用该控制方法可以实现气缸活塞全行程任意位置上的精确定位。系统辨识的加入可以在线获得系统动态特性, 辨识输出可以预测系统输出, 从而使控制参数的... 采用加入辨识的神经网络PID控制方法对气动比例位置系统进行了实验研究, 研究表明采用该控制方法可以实现气缸活塞全行程任意位置上的精确定位。系统辨识的加入可以在线获得系统动态特性, 辨识输出可以预测系统输出, 从而使控制参数的修正更准确, 能够进一步提高控制精度, 在以抛物线作为理想缓冲曲线, 利用所编制的控制软件控制该系统时, 定位精度可达±0 15mm, 完全能够满足工业机械手的定位要求, 具有较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 气动比例系统 神经网络控制 神经网络辨识 PID
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