基于自结构动态递归模糊神经网络的无人机姿态控制 被引量：3

1

作者 陈向坚 白越 +1 位作者 续志军 李迪 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第9期3387-3389,共3页

针对无人机非线性、强耦合等特点,提出了基于该自结构动态递归模糊神经网络的姿态控制系统,给出了基于Lyapunov函数的系统稳定性证明。对四层模糊神经网络进行了优化和改进,设计了自结构动态递归模糊神经网络,该网络可以根据系统状态在... 针对无人机非线性、强耦合等特点,提出了基于该自结构动态递归模糊神经网络的姿态控制系统,给出了基于Lyapunov函数的系统稳定性证明。对四层模糊神经网络进行了优化和改进,设计了自结构动态递归模糊神经网络,该网络可以根据系统状态在线更新权值、创建/删除节点、优化网络结构。仿真表明:该控制方法的突出优点是,在兼顾考虑了系统中的不确定性因素、非线性因素及外部干扰并存的情况下,保证系统的稳定性和跟踪性能;同时此网络结构比固定结构的模糊神经网络响应速度快,因此更具优越性。 展开更多

关键词 自结构动态递归模糊神经网络 优化网络结构 响应速度快

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基于动态递归模糊神经网络的自适应电液位置跟踪系统 被引量：15

2

作者 张友旺 桂卫华 赵泉明 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期551-556,共6页

提出了动态递归模糊神经网络(DRFNN)以在线估计电液位置跟踪系统中包括非线性、参数不确定性、负载干扰等在内的未知动态非线性函数,基于lyapunov稳定性理论推导出DRFNN可调参数和估计误差的界的自适应律,并构造出稳定的自适应控制器.... 提出了动态递归模糊神经网络(DRFNN)以在线估计电液位置跟踪系统中包括非线性、参数不确定性、负载干扰等在内的未知动态非线性函数,基于lyapunov稳定性理论推导出DRFNN可调参数和估计误差的界的自适应律,并构造出稳定的自适应控制器.实验结果表明:基于DRFNN的自适应控制器可使电液位置跟踪系统具有较强的鲁棒性和满意的跟踪性能. 展开更多

关键词 动态递归模糊神经网络 电液位置跟踪系统 变结构控制 鲁棒性

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自组织递归区间二型模糊神经网络在动态时变系统辨识中的应用 被引量：9

3

作者 李迪 陈向坚 +2 位作者 续志军 杨帆 牛文达 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1406-1413,共8页

针对动态时变系统辨识过程中存在噪声干扰的问题,本文将区间二型模糊集结合到递归神经网络中,提出了自组织递归区间二型模糊神经网络以增强动态时变系统的抗噪能力。该自组织递归区间二型模糊神经网络由前件和后件两部分构成:前件为区... 针对动态时变系统辨识过程中存在噪声干扰的问题,本文将区间二型模糊集结合到递归神经网络中,提出了自组织递归区间二型模糊神经网络以增强动态时变系统的抗噪能力。该自组织递归区间二型模糊神经网络由前件和后件两部分构成:前件为区间二型模糊集模型,用于将每个规则的激活强度反馈到自身构成内反馈回路,其参数学习采用梯度下降算法;后件为带有区间权值的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模型,其参数学习采用有序规则卡尔曼滤波算法,且网络初始规则数为零。所有规则均通过结构学习和前后件参数同时在线学习来产生,其网络结构学习采用的是在线区间二型模糊群集。为验证提出的神经网络的优越性,将其应用到单输入单输出动态时变系统的辨识中。实验结果表明,相对于前馈一型/二型模糊神经网络、递归一型模糊神经网络,该神经网络的辨识能力强,即使在存在白噪声的条件下,也能减小测试及训练误差。 展开更多

关键词 自组织递归区间 二型模糊神经网络 卡尔曼滤波 梯度下降法 噪声干扰 动态时变系统辨识

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基于动态递归模糊神经网络盲均衡算法的研究 被引量：8

4

作者 张朝霞 海振宏 王华奎 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期539-541,共3页

模糊系统和神经网络已广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识;而由于无线通信信道的时变性和不确定性,决定了盲均衡器本身就是一个动态的均衡过程,所以研究利用动态递归模糊神经网... 模糊系统和神经网络已广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识;而由于无线通信信道的时变性和不确定性,决定了盲均衡器本身就是一个动态的均衡过程,所以研究利用动态递归模糊神经网络的盲均衡算法是可行的,而且也是必要的。仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的均衡过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的均衡,较传统神经网络在均衡的精度和稳定性方面具有更好的效果。 展开更多

关键词 动态递归 模糊神经网络 盲均衡 隶属函数

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基于动态T-S递归模糊神经网络的闪速熔炼过程参数软测量 被引量：2

5

作者 彭晓波 桂卫华 +2 位作者 李勇刚 王凌云 陈勇 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期2029-2033,共5页

闪速熔炼过程中存在大量多元非线性因素,难以从统计学和机理上确立操作参数。为优化闪速炉的操作参数,建立了动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN)的软测量模型,推导了DTRFNN的权值学习算法。将其应用到某厂铜闪速熔炼过程中的参数软测量上... 闪速熔炼过程中存在大量多元非线性因素,难以从统计学和机理上确立操作参数。为优化闪速炉的操作参数,建立了动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN)的软测量模型,推导了DTRFNN的权值学习算法。将其应用到某厂铜闪速熔炼过程中的参数软测量上,平均精确率达到97%,能为生产操作提供有益的指导。 展开更多

关键词 动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN) BP学习算法 冰铜品位 冰铜温度 渣中铁硅比

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基于递归神经网络的减震结构模糊控制研究 被引量：2

6

作者 周建中 赵鸿铁 薛建阳 《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2006年第3期344-348,共5页

根据神经-模糊控制理论和减震结构混合控制理论,利用基于弹塑性时程分析自动提取减震结构模糊控制规则的方法获取原始训练样本,能考虑不同地震动特性的影响.应用带偏差单元的递归神经网络(RN-NWBU)形成减震结构模糊控制规则的关系生成... 根据神经-模糊控制理论和减震结构混合控制理论,利用基于弹塑性时程分析自动提取减震结构模糊控制规则的方法获取原始训练样本,能考虑不同地震动特性的影响.应用带偏差单元的递归神经网络(RN-NWBU)形成减震结构模糊控制规则的关系生成方法和推理合成算法,能够实现神经网络驱动的混合控制结构体系模糊推理,从而能实现神经-模糊控制器的设计,应用装设有神经-模糊控制器的系统能够在线控制结构地震反应.通过半主动调谐质量阻尼器(SATMD)与消能减震相结合的混合控制结构体系的数值仿真分析,可看出本文方法能有效地在线控制结构地震反应.本文对推动结构控制理论的发展具有重要意义. 展开更多

关键词 带有偏差单元的递归神经网络 减震结构 模糊控制

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动态T-S递归模糊神经网络及其应用 被引量：1

7

作者 彭晓波 桂卫华 +1 位作者 李勇刚 陈勇 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第18期5636-5638,5644,共4页

提出了动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN)。该网络具有全局收敛特性的递归结构;采用BP算法进行网络权值的学习;并利用Lyapunov定理证明该模型具有全局收敛性,并在此基础上提出了克服局部极小的方法。最后以动态系统的辨识为例,进行实验研... 提出了动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN)。该网络具有全局收敛特性的递归结构;采用BP算法进行网络权值的学习;并利用Lyapunov定理证明该模型具有全局收敛性,并在此基础上提出了克服局部极小的方法。最后以动态系统的辨识为例,进行实验研究,取得了很好的效果,表明DTRFNN动态模型能很好的对动态系统进行辨识。 展开更多

关键词 动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN) BP学习算法 收敛性 学习率

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滑模动态递归模糊神经网络船电推进复合控制 被引量：2

8

作者 张桂臣 马捷 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期625-630,共6页

提出了船舶电力吊舱推进系统的复合控制策略,以消除吊舱推进的过冲现象并获得快速平滑的动态响应.复合控制由鲁棒滑模控制和动态递归模糊神经网络控制组成,鲁棒滑模控制利用死区非线性和误差边界厚度法,克服系统的不确定与外界扰动,具... 提出了船舶电力吊舱推进系统的复合控制策略,以消除吊舱推进的过冲现象并获得快速平滑的动态响应.复合控制由鲁棒滑模控制和动态递归模糊神经网络控制组成,鲁棒滑模控制利用死区非线性和误差边界厚度法,克服系统的不确定与外界扰动,具有在线自学习算法的动态递归模糊神经网络控制促使系统的跟踪误差趋近于0.建立了基于SIMOTION的半实物仿真Siemens-Schottel推进器系统,仿真与实验结果表明,复合控制具有暂态快速和稳态平滑的动态响应,提高了吊舱推进系统的鲁棒性和运动精度. 展开更多

关键词 复合控制 鲁棒滑模 动态递归模糊神经网络 船舶电力推进 吊舱推进

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基于进化动态递归模糊神经网络的上肢康复机器人自适应阻抗控制 被引量：1

9

作者 徐国政 宋爱国 李会军 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1072-1079,共8页

针对机器人辅助患肢进行康复训练时患肢病情的变化对系统运动平滑性和稳定性造成的影响,在传统阻抗控制方法的基础上,提出了一种基于进化动态递归模糊神经网络(EDRFNN)的新的自适应阻抗控制方法。该方法根据在线辨识得到的患肢机械阻抗... 针对机器人辅助患肢进行康复训练时患肢病情的变化对系统运动平滑性和稳定性造成的影响,在传统阻抗控制方法的基础上,提出了一种基于进化动态递归模糊神经网络(EDRFNN)的新的自适应阻抗控制方法。该方法根据在线辨识得到的患肢机械阻抗参数,运用EDRFNN对目标阻抗控制参数进行动态调整。在调整过程中,首先采用混合进化算法离线优化目标阻抗控制参数,然后再利用基于Lyapunov函数稳定收敛性理论设计的动态BP算法对目标阻抗控制参数在线作进一步的调整。分析和仿真结果表明,这种新的方法较其它阻抗控制方法更能有效地适应患肢病情的变化,且具有较好的平滑性和稳定性。 展开更多

关键词 康复机器人 动态递归 模糊神经网络 进化算法 在线辨识 自适应阻抗控制

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基于动态递归神经网络的半主动控制结构响应预测 被引量：8

10

作者 孙作玉 《振动工程学报》 EI CSCD 2000年第3期443-448,共6页

提出了一种多输入多输出分支动态递归神经网络模型 ,利用梯度下降法推导了网络权值调整公式。该模型针对结构控制中结构状态变量、控制变量和外激励荷载对结构的响应有不同的影响 ,采用分支输入递归处理 ,不但结构响应预测精度好 ,而且... 提出了一种多输入多输出分支动态递归神经网络模型 ,利用梯度下降法推导了网络权值调整公式。该模型针对结构控制中结构状态变量、控制变量和外激励荷载对结构的响应有不同的影响 ,采用分支输入递归处理 ,不但结构响应预测精度好 ,而且大大提高了动态网络的学习和训练效率。应用该模型对线性结构和非线性结构在变阻尼控制和外荷载激励下结构的响应进行了数值仿真 ,表明所提的动态递归神经网络可以达到较高的预测精度。 展开更多

关键词 神经网络 结构响应预测 半主动控制 动态递归

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基于动态结构神经网络的自组织模糊控制 被引量：1

11

作者 王培峰 李青茹 朱玉冉 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2004年第2期1-1,4,共2页

给出了一种利用动态结构的BP神经网络进行模糊推理的方法 ,即在学习过程中BP网络的隐层层数和维数不断变化 ,其目的在于使网络性能在训练过程中始终保持最优 ,从而实现规则自组织 ,达到在控制过程中不断优化控制性能的目的。

关键词 动态结构 神经网络 自组织 模糊控制 模糊推理

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基于动态递归模糊神经网络的动态系统辨识 被引量：6

12

作者 张友旺 《中南工业大学学报》 CSCD 北大核心 2003年第3期277-280,共4页

模糊系统和神经网络由于具有逼近任意连续非线性映射的特性而广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而现实工程中的控制对象反映的是系统的动态行为.为了提高动态系统的辨识精度,... 模糊系统和神经网络由于具有逼近任意连续非线性映射的特性而广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而现实工程中的控制对象反映的是系统的动态行为.为了提高动态系统的辨识精度,提出了一种新型的动态递归模糊神经网络,并根据动态递归神经网络的数学模型推导其动态反向传播学习算法及其改进算法.仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的辨识过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的辨识,特别是对具有纯时间延迟动态系统的辨识,较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果.同时,确定网络权值和隶属函数参数初始值的方法可使动态系统的辨识过程具有更快的收敛速度. 展开更多

关键词 动态递归 模糊神经网络 动态反向传播学习算法 动态系统 辨识

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间接自适应动态递归模糊神经网络控制器设计 被引量：3

13

作者 张友旺 王荣铸 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期253-257,共5页

针对仿射非线性系统,提出了一种新型的基于动态递归模糊神经网络(DRFNN)的间接自适应控制器。该控制器采用DRFNN对系统的动态非线性映射进行在线估计,并依据李亚普诺夫稳定性理论推导出DRFNN参数在线调整的自适应算法,同时运用投影算法... 针对仿射非线性系统,提出了一种新型的基于动态递归模糊神经网络(DRFNN)的间接自适应控制器。该控制器采用DRFNN对系统的动态非线性映射进行在线估计,并依据李亚普诺夫稳定性理论推导出DRFNN参数在线调整的自适应算法,同时运用投影算法确保参数向量处于约束集合内。应用自适应DRFNN对动态非线性映射进行在线估计时,仅采用被控系统的1个状态变量作为其输入,避免了因增加输入个数而导致网络结构膨胀的问题,从而加快了收敛速度。仿真结果表明:由自适应DRFNN构成的控制器可使系统具有满意的跟踪性能。 展开更多

关键词 动态递归 模糊神经网络 动态非线性系统 自适应控制 投影算法 控制器 设计

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递归模糊神经网络同步机变结构控制(Ⅰ)

14

作者 钟定铭 陈玮 陈兴国 《包装工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第8期64-65,共2页

根据裹包机的驱动系统控制精度较差的问题,提出采用应用递归模糊神经网络变结构控制线性同步电动机伺服系统,经过仿真,结果表明,该控制系统克服了上述缺点。

关键词 裹包机 递归模糊神经网络 变结构控制 鲁棒性

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模糊神经网络结构动态学习算法

15

作者 鲍其莲 张炎华 朱荣 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第11期1489-1491,1526,共4页

提出一种模糊神经网络 ( FNN)结构学习算法 ,根据输入样本动态构建 FNN的输入节点及其对应的输入隶属函数 ,从而实现动态确定 FNN的结构 ,大大减少了对初始学习样本数目的要求 ,提高了 FNN学习算法在实时控制中的适应能力 .仿真结果表... 提出一种模糊神经网络 ( FNN)结构学习算法 ,根据输入样本动态构建 FNN的输入节点及其对应的输入隶属函数 ,从而实现动态确定 FNN的结构 ,大大减少了对初始学习样本数目的要求 ,提高了 FNN学习算法在实时控制中的适应能力 .仿真结果表明 ,这一算法很好地实现了对超出初始学习样本范围的其他样本的学习 . 展开更多

关键词 模糊神经网络 隶属函数 结构动态学习算法

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基于动态递归模糊神经网络的轧机辊缝动态辨识

16

作者 贾春玉 单修迎 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期186-190,共5页

模糊系统和神经网络,由于具有逼近任意连续非线性映射的特性,而广泛应用于系统的辨识与控制。但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而轧制过程中影响轧机辊缝的因素复杂,外界干扰严重,过程参数难以确定,为提... 模糊系统和神经网络,由于具有逼近任意连续非线性映射的特性,而广泛应用于系统的辨识与控制。但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识,而轧制过程中影响轧机辊缝的因素复杂,外界干扰严重,过程参数难以确定,为提高轧机辊缝动态的辨识精度,提出了一种基于动态递归模糊神经网络的辨识模型。轧制仿真结果表明,该模型具有很高的辨识精度。 展开更多

关键词 动态递归 模糊神经网络 轧机辊缝 动态辨识

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基于递归聚类与相似性的模糊神经网络结构设计 被引量：1

17

作者 李微 乔俊飞 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第2期210-216,共7页

针对模糊神经网络结构设计问题,提出一种基于递归聚类与相似性的结构设计方法.首先,提出以输出变化强度为导向、以结构细分为手段的递归聚类方法对网络初始结构进行设计.其次,通过计算模糊规则的相似性,将高度相似的规则进行合并,在保... 针对模糊神经网络结构设计问题,提出一种基于递归聚类与相似性的结构设计方法.首先,提出以输出变化强度为导向、以结构细分为手段的递归聚类方法对网络初始结构进行设计.其次,通过计算模糊规则的相似性,将高度相似的规则进行合并,在保持良好精度的前提下,对网络初始结构进行简化.最后,通过函数逼近、非线性系统辨识仿真实验验证了方法的可行性和有效性. 展开更多

关键词 模糊神经网络 结构设计 递归聚类 相似性

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基于WTFMC 算法的递归模糊神经网络结构设计 被引量：6

18

作者 乔俊飞 丁海旭 李文静 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2367-2378,共12页

针对递归模糊神经网络(Recurrent fuzzy neural network,RFNN)的递归量难以自适应的问题,提出一种基于小波变换–模糊马尔科夫链(Wavelet transform fuzzy Markov chain,WTFMC)算法的RFNN模型.首先,在时间维度上记录隐含层神经元的模糊... 针对递归模糊神经网络(Recurrent fuzzy neural network,RFNN)的递归量难以自适应的问题,提出一种基于小波变换–模糊马尔科夫链(Wavelet transform fuzzy Markov chain,WTFMC)算法的RFNN模型.首先,在时间维度上记录隐含层神经元的模糊隶属度,并采用小波变换将该时间序列进行分解,通过模糊马尔科夫链对子序列的未来时段进行预测,之后将各预测量合并后代入递归函数中得到具有自适应性的递归量.其次,利用梯度下降算法更新RFNN的参数来保证神经网络的精度.最后,通过非线性系统建模中几个基准问题和实际污水处理中关键水质参数的预测实验,证明了该神经网络模型的可行性和有效性. 展开更多

关键词 递归模糊神经网络 小波变换 模糊马尔科夫链 动态建模 污水处理

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基于动态神经网络非线性结构辨识的研究 被引量：9

19

作者 魏民祥 闫桂荣 沈亚鹏 《应用力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2000年第2期110-113,共4页

利用 Elman动态递归神经网络 ,对非线性结构进行黑箱辨识 ,建立了它的非线性状态方程 ;提出了加快网络收敛速度的自适应学习算法。辨识结果表明 ,动态递归网络模型优于传统辨识模型 ,适于非线性、不确定结构的辨识。

关键词 非线性结构 动态递归神经网络 辨识 结构振动

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基于状态延迟动态递归神经网络的机器人动态自适应跟踪辨识(英文) 被引量：4

20

作者 姜春福 余跃庆 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期741-747,共7页

对一种在Elman动态递归网络基础上发展而来的复合输入动态递归网络 (CIDRNN)作了改进 ,提出一种新的动态递归神经网络结构 ,称为状态延迟动态递归神经网络 (StateDelayInputDynamicalRecurrentNeuralNetwork) .具有这种新的拓扑结构和... 对一种在Elman动态递归网络基础上发展而来的复合输入动态递归网络 (CIDRNN)作了改进 ,提出一种新的动态递归神经网络结构 ,称为状态延迟动态递归神经网络 (StateDelayInputDynamicalRecurrentNeuralNetwork) .具有这种新的拓扑结构和学习规则的动态递归网络 ,不仅明确了各权值矩阵的意义 ,而且使权值的训练过程更为简洁 ,意义更为明确 .仿真实验表明 ,这种结构的网络由于增加了网络输入输出的前一步信息 ,提高了收敛速度 ,增强了实时控制的可能性 .然后将该网络用于机器人未知非线性动力学的辨识中 ,使用辨识实际输出与机理模型输出之间的偏差 ,来识别机理模型或简化模型所丢失的信息 ,既利用了机器人现有的建模方法 ,又可以减小网络运算量 ,提高辨识速度 .仿真结果表明了这种改进的有效性 . 展开更多

关键词 机器人 动态自适应跟踪辨识 状态延迟 动态递归神经网络 学习规则 拓扑结构

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