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涤纶片基拉膜生产线横向分布神经网络自校正预测控制 被引量：8
1
作者 陈增强 袁著祉 +3 位作者 刘忠信 李翔 李少远 王群仙 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期332-337,共6页
建立了一种新型的神经网络自校正预测控制器 ,可有效地控制复杂的多变量非线性系统 .将这一方法成功地应用于涤纶片基拉膜生产线的横向分布控制中 。
关键词 胶片 涤纶片基 薄膜拉伸 生产线 神经网络 自校正预测控制
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有源电力滤波器自校正预测控制方法 被引量：7
2
作者 胡志坤 胡锰洋 +2 位作者 桂卫华 阳春华 何志敏 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期18-23,30,共7页
提出了基于预测控制和空间矢量调制的有源电力滤波器输出补偿电流控制方法。利用外推拉格朗日插值法对有源电力滤波器输出电压进行线性预测,并对其引入校正因子,得出了基于自校正的无差拍指令电压计算模型,以实现对输出补偿电流的闭环... 提出了基于预测控制和空间矢量调制的有源电力滤波器输出补偿电流控制方法。利用外推拉格朗日插值法对有源电力滤波器输出电压进行线性预测,并对其引入校正因子,得出了基于自校正的无差拍指令电压计算模型,以实现对输出补偿电流的闭环无差拍控制;随后在对指令电压进行空间矢量调制过程中简化传统的矢量定位方法,并优化空间矢量的作用时序以降低功率器件的开关损耗。在电网电压不对称且存在畸变条件下的理论分析和仿真结果证明该方法能有效的跟踪指令电流的变化。以此为基础设计一套三相并联型有源电力滤波器,并在10kV电力系统试运行,实验结果验证了该控制方法的有效性。 展开更多
关键词 并联型有源电力滤波器 自校正预测控制 无差拍控制 空间矢量调制
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城市交通信号的ANN自校正预测控制 被引量：7
3
作者 刘智勇 李水友 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期933-937,共5页
提出一种基于人工神经网络的城市交通信号的自校正预测控制方法.充分考虑相邻交叉路口之间交通流的强耦合性,在此基础上建立关于队长的交通模型;其中,受控路口下一周期到达的车辆数用人工神经网络(ANN)来预测;通过该ANN还可获得确定最... 提出一种基于人工神经网络的城市交通信号的自校正预测控制方法.充分考虑相邻交叉路口之间交通流的强耦合性,在此基础上建立关于队长的交通模型;其中,受控路口下一周期到达的车辆数用人工神经网络(ANN)来预测;通过该ANN还可获得确定最佳周期长度所需要的交通参量,因此还可预测下一周期的长度;上述预测值均用实测信息进行反馈校正,在此基础上即可给出带约束的预测控制算法,从而确定下一周期的控制策略.仿真实例表明该方法具有较好的控制效果. 展开更多
关键词 城市交通控制 智能交通系统 城市交通信号 ANN 自校正预测控制 人工智能 人工神经网络
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基于ANN模型的非线性自校正预测控制器 被引量：7
4
作者 王殿辉 柴天佑 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第3期396-399,共4页
采用局部建模和线性化方法，提出了一种基于人工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔ－ｗｏｒｋ——ＡＮＮ）模型的非线性自校正预测控制算法．仿真实例表明，所提控制策略可有效地控制某些未知多变量非线性动态系统．
关键词 非线性 多变量系统 自校正预测控制
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基于神经网络模型的扩展优化自校正预测控制 被引量：1
5
作者 董光平 方敏 王经维 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2002年第6期1163-1166,共4页
利用前馈神经网络权初值优化的快速BP算法建立对象的非线性预测模型,采用分段线性化的技术建立动态线性模型,基于该线性模型进行滚动优化,同时用非线性预测模型对其进行补偿,实现对具有时延的非线性系统的预测控制,较好地解决了非线性... 利用前馈神经网络权初值优化的快速BP算法建立对象的非线性预测模型,采用分段线性化的技术建立动态线性模型,基于该线性模型进行滚动优化,同时用非线性预测模型对其进行补偿,实现对具有时延的非线性系统的预测控制,较好地解决了非线性系统存在时变、模型失配等情况下的控制问题。仿真实验表明由它构成的控制系统具有很好的动态响应和较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 神经网络模型 优化 自校正预测控制 动态线性模型 非线性系统 控制系统
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多步预测自校正控制算法在混合隔振中的应用研究 被引量：3
6
作者 钟民军 胡世峰 +1 位作者 史铁林 何其伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期112-116,共5页
为了弥补潜艇动力机械被动隔振系统低频隔振效果的不足,建立了混合隔振多步预测自校正控制系统。详细阐述了混合隔振系统模型的建立,混合隔振预测自校正控制系统的设计,并给出了一个具体实例设计和仿真过程。从仿真结果来看,所提出的混... 为了弥补潜艇动力机械被动隔振系统低频隔振效果的不足,建立了混合隔振多步预测自校正控制系统。详细阐述了混合隔振系统模型的建立,混合隔振预测自校正控制系统的设计,并给出了一个具体实例设计和仿真过程。从仿真结果来看,所提出的混合隔振多步预测自校正控制系统,有效地弥补了舰船动力机械被动隔振系统的不足,且系统具有较强的鲁棒性能。 展开更多
关键词 多步预测自校正控制 混合隔振
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同步发电机多步预测自校正励磁调节器 被引量：12
7
作者 李啸骢 徐俊华 +3 位作者 谷立基 田友飞 李文涛 从兰美 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第17期120-125,129,共7页
将多步预测自校正控制(Multi-step Predictive Self-Tuning Control)理论用于同步发电机励磁控制中来,选取多个状态量偏差的组合做为输出,用渐消记忆递推最小二乘法在线辨识同步发电机三阶非线性方程经线性化和离散化后的模型参数,并采... 将多步预测自校正控制(Multi-step Predictive Self-Tuning Control)理论用于同步发电机励磁控制中来,选取多个状态量偏差的组合做为输出,用渐消记忆递推最小二乘法在线辨识同步发电机三阶非线性方程经线性化和离散化后的模型参数,并采用一种简单有效的方法离线确定b0(b0是前面提到的模型参数之一)。针对单机无穷大系统,设计出多步预测自校正励磁调节器(Multi-step Predictive Self-Tuning Excitation Regulator,MPSTER)。数字仿真结果表明,该励磁调节器控制效果好,能及时跟踪发电机运行工况的变化,在系统遭受的各种干扰下均表现出良好的动、静态性能。 展开更多
关键词 发电机励磁控制 多步预测自校正控制 递推最小二乘法 参数辨识
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一种基于神经网络和参数优化的隐式广义预测控制 被引量：2
8
作者 高琳 孙海蓉 杨怀申 《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2009年第5期66-72,共7页
提出一种基于神经网络和参数优化的预测控制方法。首先利用带有动量项的改进BP神经网络辨识系统模型,在辨识过程中使用粒子群算法(PSO)对改进BP网络的初始权值/偏置、学习率、动量系数等辨识参数进行学习优化,解决这些参数的取值问题;... 提出一种基于神经网络和参数优化的预测控制方法。首先利用带有动量项的改进BP神经网络辨识系统模型,在辨识过程中使用粒子群算法(PSO)对改进BP网络的初始权值/偏置、学习率、动量系数等辨识参数进行学习优化,解决这些参数的取值问题;然后将辨识得到的模型用于隐式广义预测自校正控制中,使用遗传算法(GA)对控制过程进行优化,寻找最优的控制参数(预测时域、控制时域、控制加权系数、柔化系数)。将该方法应用在热工系统中,仿真结果表明了方法的有效性。 展开更多
关键词 改进BP网络 隐式广义预测自校正控制 粒子群算法 遗传算法 参数优化
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大射电望远镜馈源轨迹跟踪自适应控制 被引量：7
9
作者 苏玉鑫 段宝岩 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期121-124,共4页
针对大射电望远镜悬索馈源为一非线性慢时变多变量耦合的系统特点 ,提出用多变量极点配置自校正预测控制器 (MPSTPC)来实现馈源轨迹的跟踪控制 .建立了悬索 馈源系统的数学模型 ,在有随机风扰动和无随机风扰动的情况下 ,进行了数字仿... 针对大射电望远镜悬索馈源为一非线性慢时变多变量耦合的系统特点 ,提出用多变量极点配置自校正预测控制器 (MPSTPC)来实现馈源轨迹的跟踪控制 .建立了悬索 馈源系统的数学模型 ,在有随机风扰动和无随机风扰动的情况下 ,进行了数字仿真 .结果表明 。 展开更多
关键词 大射电望远镜 多变量极点配置 自校正预测控制器 自适应控制 馈源轨迹跟踪 数学模型
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基于多技术融合加权平滑的径向基函数神经网络熔融指数预报 被引量：1
10
作者 陈红梅 刘兴高 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第A01期104-109,共6页
针对在对聚丙烯熔融指数进行预测时优势数据和优势变量不突出影响预测精度、数据平滑度不够影响泛化性能的问题,提出了基于多技术融合加权平滑的径向基函数神经网络预报模型。综合运用了在时间尺度基于空间欧氏距离加权、在变量维度上... 针对在对聚丙烯熔融指数进行预测时优势数据和优势变量不突出影响预测精度、数据平滑度不够影响泛化性能的问题,提出了基于多技术融合加权平滑的径向基函数神经网络预报模型。综合运用了在时间尺度基于空间欧氏距离加权、在变量维度上基于灰色关联和线性回归误差加权两种数据加权方案,基于过程变量差分序列欧氏距离的平滑和局部线性平滑两种数据平滑方案,解决了模型精度和泛化性低的问题。为进一步改进模型性能,采用带误差补偿的非线性自回归滑动平均模型框架和径向基函数神经网络,利用自校正预测控制算法和分段线性变学习率算法,对模型进行优化。结合某厂真实数据对模型进行验证,预报结果在泛化集上为:平均相对误差(MRE)1.32%、均方根误差(RMSE)0.045 9。与其他方法进行了详细的比较分析,结果表明该模型具有良好的预报精度和泛化性能,在大时滞工业过程领域具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 多技术融合 加权 平滑 自校正预测控制 分段线性变学习率 径向基函数神经网络
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