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基于RBF神经网络的光滑不确定模型自适应采样方法
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作者 郑源 李艳 +2 位作者 高峰 张旭涛 杨勃 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第8期2920-2929,共10页
由于缺少关于廓形的先验知识,具有不确定性被测表面的重构精度取决于采样方法的自适应程度,即在测量过程中对下一采样点的实时合理设置。利用径向基函数神经网络(RBFNN)的非线性映射能力预测被测光滑表面备选采样点的几何特征响应,并将... 由于缺少关于廓形的先验知识,具有不确定性被测表面的重构精度取决于采样方法的自适应程度,即在测量过程中对下一采样点的实时合理设置。利用径向基函数神经网络(RBFNN)的非线性映射能力预测被测光滑表面备选采样点的几何特征响应,并将其不确定度估计代入提出的考虑轮廓曲率影响的MaxCWVar信息标准中用于选择下一最优测点(NBP)。以叶片截面自由曲线为例,验证了该方法自适应采样性能的优越性。与其他自适应采样策略的对比表明,基于RBFNN的响应预测对于采样点位置确定具有很好的指导作用;与其他三个常用的NBP选择标准相比,根据MaxCWVar标准得到的采样点分布更为合理,能及时准确地跟随轮廓的几何特征变化,经样本密度与曲率之间的相关性分析得以验证。特别是对采样实时性有较高要求的情况下,所提出方法具有更好的重构精度和建模效率。研究成果对于探索快速、智能的复杂无模型光滑曲面重构方法具有启发意义。 展开更多
关键词 不确定模型 自适应采样 径向基函数神经网络 MaxCWVar信息标准 下一最优测点
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考虑预设性能约束的飞行器自适应神经网络姿态控制器
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作者 王伟 刘佳琪 +2 位作者 林时尧 朱泽军 纪毅 《兵工学报》 北大核心 2025年第S1期131-142,共12页
针对存在模型不确定性的高速飞行器刚体动力学,考虑执行机构故障情况下的姿态预设性能控制问题,提出了一种基于自适应故障失效估计策略和有限时间预设性能控制的姿态控制器。采用动态有限时间预设性能控制和时变障碍Lyapunov控制技术,... 针对存在模型不确定性的高速飞行器刚体动力学,考虑执行机构故障情况下的姿态预设性能控制问题,提出了一种基于自适应故障失效估计策略和有限时间预设性能控制的姿态控制器。采用动态有限时间预设性能控制和时变障碍Lyapunov控制技术,保证了姿态跟踪误差的瞬态性能及稳态的有限时间收敛;同时,采用径向基函数自适应神经网络对模型不确定性进行估计。引入指令滤波器,避免了对复杂虚拟控制量的直接求导。通过设计自适应算法,对模型逼近误差、外部扰动以及滤波器估计误差的上界进行估计和补偿。针对执行机构的故障失效问题,设计了自适应复合容错控制策略,有效补偿了执行机构失效的影响。基于Lyapunov理论,验证了闭环系统的半全局一致有界性。通过数值仿真实验,验证了所设计姿态控制器的有效性。 展开更多
关键词 高速飞行器姿态控制 预设性能 时变障碍Lyapunov 模型不确定性 自适应神经网络 容错控制
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基于小脑脉冲神经网络的柔性机械臂运动控制
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作者 张透明 韩芳 王青云 《力学学报》 北大核心 2025年第4期997-1007,共11页
柔性机械臂由于自身材料的柔软特性,极容易受到环境中的不确定性干扰,从而发生意外形变,影响控制精度.针对该情况,借鉴人体中小脑对运动的调控和对环境的适应性,搭建了小脑脉冲神经网络模型,用于对柔性机械臂在环境干扰下的运动行为进... 柔性机械臂由于自身材料的柔软特性,极容易受到环境中的不确定性干扰,从而发生意外形变,影响控制精度.针对该情况,借鉴人体中小脑对运动的调控和对环境的适应性,搭建了小脑脉冲神经网络模型,用于对柔性机械臂在环境干扰下的运动行为进行纠正控制.首先,基于分段常曲率方法建立了一个多自由度柔性机械臂模型,它具有移动关节和旋转关节,可以实现伸缩和弯曲的运动行为;并采用顺序二次规划算法近似计算得到机械臂的逆运动学模型,从而求解与期望轨迹对应的期望关节参数.然后,借鉴小脑皮层的神经系统结构与自适应功能,对颗粒层与浦肯野细胞层之间的突触可塑性进行建模,完整构建了小脑脉冲神经网络模型.最后,研究了环境干扰下柔性机械臂完成圆形轨迹和“8”字形轨迹的运动效果,发现与不使用小脑模型的直接开环控制运动结果相比,柔性机械臂末端执行器在小脑脉冲神经网络控制下的轨迹误差分别降低了95%和96%,验证了小脑脉冲神经网络模型对于控制柔性机械臂对抗不确定性干扰的有效性.相较于传统的控制方法,该方法更具有生物可解释性,为柔性机械臂在不确定性扰动下的控制提供了一种类脑智能方法. 展开更多
关键词 小脑 柔性机械臂 脉冲神经网络 适应
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基于RBF神经网络自适应滑模控制技术的舰载机牵引车稳定性研究
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作者 王阳 于鸿彬 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第9期322-332,共11页
针对舰载机牵引车在舰船甲板上工作时受到海浪干扰而行驶失稳问题,设计了一种基于RBF神经网络的自适应滑模控制器。以舰载机牵引系统为研究对象,建立了舰载机牵引系统的动力学模型,利用RBF神经网络的学习能力和自适应特性对海浪环境下... 针对舰载机牵引车在舰船甲板上工作时受到海浪干扰而行驶失稳问题,设计了一种基于RBF神经网络的自适应滑模控制器。以舰载机牵引系统为研究对象,建立了舰载机牵引系统的动力学模型,利用RBF神经网络的学习能力和自适应特性对海浪环境下牵引车的未知干扰进行分析预测,对外界引起的不确定项和扰动量的上限进行自适应逼近,并通过构造Lyapunov函数导出自适应律,切换函数采用饱和函数代替符号函数,可以有效减弱趋近过程中产生的抖振。为验证该方法的稳定性,在Matlab/Simulink中搭建舰载机牵引系统运动控制仿真模型,将该控制器与普通滑模控制器进行对比分析。仿真结果表明:RBF神经网络自适应滑模控制器的整体控制效果明显优于普通滑模控制器的控制效果,使舰载机牵引车控制系统即使在海浪干扰环境下仍具有可靠的稳定性能,同时具有较强的抗干扰能力和良好的位置轨迹跟踪能力。 展开更多
关键词 舰载机牵引车 系统动力学模型 自适应滑模控制 RBF神经网络 稳定性
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基于深度神经网络与状态预测器的无人飞行器自适应控制
5
作者 程喆坤 赵良玉 《固体火箭技术》 北大核心 2025年第5期799-806,共8页
集群飞行场景中广泛存在的非结构化不确定性会影响无人飞行器的控制品质,甚至导致其出现飞行安全问题。为了能够在存在非结构化不确定性的情况下实现良好的轨迹跟踪性能,提出了一种基于深度神经网络和状态预测器的自适应控制方法,利用... 集群飞行场景中广泛存在的非结构化不确定性会影响无人飞行器的控制品质,甚至导致其出现飞行安全问题。为了能够在存在非结构化不确定性的情况下实现良好的轨迹跟踪性能,提出了一种基于深度神经网络和状态预测器的自适应控制方法,利用深度神经网络的特征提取能力为非结构化不确定性设计特征向量,从而提高了控制系统的不确定性估计性能。基于非光滑Lyapunov稳定性理论推导出自适应律,保障了深度神经网络在控制系统中应用的稳定性。根据获得的估计值对不确定性进行补偿,实现了更好的轨迹跟踪和姿态控制效果。最后,数值仿真证明了所提出的方法提升了无人飞行器在非结构化不确定性影响下的轨迹跟踪精度,有效保障了无人飞行器集群飞行的稳定与安全。 展开更多
关键词 模型参考自适应控制 深度神经网络 状态预测器 非结构化不确定性
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基于神经网络自适应MPC智能车辆轨迹跟踪仿真
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作者 王琳 陈清华 +3 位作者 业红玲 王鹏飞 徐驰 钱爱文 《汽车安全与节能学报》 北大核心 2025年第4期638-647,共10页
传统模型预测控制(MPC)控制器的权重矩阵通常依赖人工经验调参,难以适应复杂动态环境,因此,提出一种基于反向传播(BP)神经网络的MPC权重矩阵自适应调整的方法。建立MPC智能车辆动力学模型分析不同权重系数对车辆轨迹跟踪性能的影响,构... 传统模型预测控制(MPC)控制器的权重矩阵通常依赖人工经验调参,难以适应复杂动态环境,因此,提出一种基于反向传播(BP)神经网络的MPC权重矩阵自适应调整的方法。建立MPC智能车辆动力学模型分析不同权重系数对车辆轨迹跟踪性能的影响,构造数据训练BP神经网络模型,利用Matlab/Simulink搭建BP神经网络自适应MPC控制器与Carsim联合仿真,最后从不同车速和路面附着系数2个方面设计双移线仿真工况,验证控制器在不同工况下的鲁棒性。结果表明:BP神经网络自适应MPC控制器,在路面附着系数为0.85时,不同车速下的控制效果良好;而定权重MPC控制的车辆,当车速达到65km/h时,车辆接近失稳;前者横向位移偏差和横摆角偏差的均方根分别降低44.17%和66.66%;在不同附着系数的路面上前者表现亦佳,尤其是在附着系数0.35的湿滑路面,车速30 km/h时,相对定权重MPC控制器,两项偏差均方根分别降低27.49%和49.54%。该神经网络自适应调整MPC控制器权重的方法,可为智能网联车辆中高速协同控制和特种作业车辆自主导航的轨迹跟踪性能改善提供一定参考。 展开更多
关键词 智能网联车辆 神经网络 自适应 轨迹跟踪 模型预测控制(MPC)
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基于气动人工肌肉的自适应模糊小脑模型神经网络位置跟踪控制 被引量:5
7
作者 沈伟 施光林 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期579-583,共5页
针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为... 针对一种气动人工肌肉驱动的弹簧质量位置控制系统,设计了一种自适应模糊小脑模型神经网络(AFCMAC)控制器.离散抗饱和PID(DASPID)并行监督控制设计保证了控制运行初期不会出现较大的跟踪误差和气压波动,使AFCMAC的在线实时学习调整成为可能.在线实时的自适应算法逐步提高了AFCMAC的控制性能,从而最终完全过渡到AFCMAC控制.通过规划AF-CMAC的输入空间,保证了AFCMAC对迟滞力和气压波动等不确定因素的感知能力,为实现AF-CMAC控制奠定了基础.对DASPID与AFCMAC控制器的位置跟踪控制性能进行了对比实验.结果表明,在非线性系统条件下,AFCMAC较之DASPID有着更好的跟踪控制性能和较低的实现难度. 展开更多
关键词 气动人工肌肉 自适应模糊小脑模型神经网络 位置跟踪控制
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基于物理信息神经网络及子集模拟的可靠度分析方法
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作者 宋超林 张弛 +1 位作者 孙斌 肖汝诚 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第11期1656-1663,共8页
工程结构服役过程中会面临多种影响结构完整性和功能性的不确定性因素,可靠度分析通过评估结构失效概率量化服役安全性。随着机器学习技术的发展,诸多学者开始研究建立评估更加高效的代理模型,更好实现计算精度和效率的平衡。通过偏微... 工程结构服役过程中会面临多种影响结构完整性和功能性的不确定性因素,可靠度分析通过评估结构失效概率量化服役安全性。随着机器学习技术的发展,诸多学者开始研究建立评估更加高效的代理模型,更好实现计算精度和效率的平衡。通过偏微分方程或者常微分方程等具有物理意义的方程定义损失函数,物理信息神经网络具有通用函数逼近器的能力。已有学者提出了在物理信息神经网络中考虑随机变量输入,从而无需外部调用有限元分析软件等求解器,进行高效的可靠度分析。但是已有方法多基于均匀采样设计训练配点,并利用蒙特卡洛方法求解失效概率,方法难以适用于极小概率问题。为此提出基于子集模拟自适应训练物理信息神经网络,并展开可靠度分析,从而提升神经网络的训练效果和求解可靠度问题的计算效率。若干数值和工程案例验证了提出方法的性能。 展开更多
关键词 可靠度 代理模型 物理信息神经网络 自适应训练 子集模拟
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基于RBF神经网络的高速列车速度跟踪控制
9
作者 秦世玉 徐传芳 李云浩 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第3期111-119,共9页
针对考虑未知模型参数、不确定附加阻力、未知车间力和外界干扰等影响的高速列车速度跟踪控制问题,提出基于径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)神经网络的自适应非奇异快速终端滑模控制器.首先,考虑高速列车的非线性阻力和相邻车厢间... 针对考虑未知模型参数、不确定附加阻力、未知车间力和外界干扰等影响的高速列车速度跟踪控制问题,提出基于径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)神经网络的自适应非奇异快速终端滑模控制器.首先,考虑高速列车的非线性阻力和相邻车厢间的车间耦合作用力影响,建立高速列车多质点模型.其次,设计一种基于新型饱和函数的高速列车有限时间速度跟踪控制策略,引入非奇异快速终端滑模控制方法实现高速列车系统状态的有限时间收敛,改善高速列车速度跟踪的稳态精度和暂态性能.再次,设计基于RBF神经网络的自适应非奇异终端滑模跟踪控制策略,利用自适应技术实现对列车模型参数以及附加阻力、车间力等不确定性项上限的在线估计,并针对不连续切换控制项造成的抖振现象,引入RBF神经网络重映射非奇异快速终端滑模控制策略的切换控制项,同时设计权重系数的自适应更新律,实现连续切换,有效消除抖振现象所带来的影响.最后,基于Lyapunov稳定性理论证明高速列车速度跟踪控制系统的稳定性,以及系统状态的有限时间收敛性,并以CRH380B型动车组作为控制对象进行仿真验证.仿真结果表明:高速列车可以在有限时间内收敛并跟踪理想轨线,跟踪误差下降了49%,跟踪精度提高,能够为高速列车跟踪控制领域提供借鉴和参考. 展开更多
关键词 高速列车 径向基函数神经网络 多质点模型 速度跟踪 自适应滑模控制
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神经网络轻量化技术:从静态压缩到动态计算的演进与展望
10
作者 王恩良 阎庆昕 +1 位作者 达明添 孙知信 《通信学报》 北大核心 2025年第10期247-271,共25页
神经网络规模增长与边缘设备算力受限之间的矛盾推动了轻量技术的发展。基于此,梳理了从静态压缩、神经架构搜索到动态计算的三阶段演进:静态压缩通过量化、剪枝与蒸馏实现模型优化;神经架构搜索突破人工设计限制;动态计算实现按需推理... 神经网络规模增长与边缘设备算力受限之间的矛盾推动了轻量技术的发展。基于此,梳理了从静态压缩、神经架构搜索到动态计算的三阶段演进:静态压缩通过量化、剪枝与蒸馏实现模型优化;神经架构搜索突破人工设计限制;动态计算实现按需推理。通过建立“参数-结构-知识”统一框架,解析了动态结构与条件计算等核心机制。轻量技术正从固定优化走向自适应计算、从孤立方法走向协同融合,为构建高效可扩展模型提供重要理论基础。 展开更多
关键词 神经网络轻量化 模型压缩 神经架构搜索 动态计算 条件计算 知识蒸馏 自适应推理
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神经网络阻尼比模型及工业机器人导纳控制 被引量:1
11
作者 党选举 牛嘉晨 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第7期379-384,共6页
在工业机器人打磨过程中,环境刚度随未知环境的变化,将对力控制精度产生不利的影响,针对环境刚度变化的问题,该文提出一种基于神经网络阻尼比模型的自适应导纳控制方法。在导纳控制设计中,根据力误差与系统阻尼比之间的机理关系,设计激... 在工业机器人打磨过程中,环境刚度随未知环境的变化,将对力控制精度产生不利的影响,针对环境刚度变化的问题,该文提出一种基于神经网络阻尼比模型的自适应导纳控制方法。在导纳控制设计中,根据力误差与系统阻尼比之间的机理关系,设计激励函数,构造神经网络阻尼比模型;通过该模型使阻尼比在线调整,适应末端环境的刚度变化,实现力到位置自适应转换的导纳控制。与常规导纳控制进行仿真比较,结果表明所提出的力控制策略力误差更小,响应速度更快,能适应变刚度的未知打磨环境。 展开更多
关键词 未知环境 导纳控制 神经网络阻尼比模型 自适应控制 工业机器人
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基于混合优化算法和深度神经网络模型结合的致密砂岩气藏裂缝参数优化 被引量:4
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作者 罗山贵 赵玉龙 +4 位作者 肖红林 陈伟华 贺戈 张烈辉 杜诚 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期140-151,共12页
水平井分段压裂是致密砂岩气藏的主要开发方式,其中水力压裂裂缝参数的合理设计对于气藏的经济效益开发至关重要。基于群智能优化算法和机器学习代理模型的自动优化方法存在所需数值模拟次数多、收敛速度慢和代理模型更新复杂等问题,且... 水平井分段压裂是致密砂岩气藏的主要开发方式,其中水力压裂裂缝参数的合理设计对于气藏的经济效益开发至关重要。基于群智能优化算法和机器学习代理模型的自动优化方法存在所需数值模拟次数多、收敛速度慢和代理模型更新复杂等问题,且依靠现场工程师经验和正交实验等传统方法难以获得最佳的裂缝参数设计。为此,建立了一种新的基于混合优化算法和自适应深度神经网络(DNN)结合的致密气藏裂缝参数优化方法。首先,混合优化算法采用遗传算法(GA)和贝叶斯自适应直接搜索(BADS)之间循环迭代的混合策略。在自适应学习过程中,提出了以“最大平均距离点”作为最不确定解,同时辅以最有希望解和少量拉丁超立方采样解共同更新优化过程中的DNN代理模型。随后,将建立的优化方法用于非均质致密砂岩气藏裂缝参数优化。研究结果表明:(1)在标准测试函数和低维裂缝参数优化问题上,GA+BADS混合优化算法表现出了显著优于GA的寻优速度;(2)针对高维裂缝参数优化问题,GA+BADS混合优化算法在约1/2的GA总数值模拟次数下提高了131万元的经济净现值(NPV),收敛速度和寻优精度都明显增加;(3)相比于GA+BADS混合优化算法,在获得相同NPV时,自适应DNN代理加速优化可再减少24.54%的数值模拟运算次数。结论认为,该优化方法显著提升了优化效率,为解决非常规油气藏中水力压裂裂缝参数设计问题提供了一套可行且高效的智能优化方法,将有力促进非常规油气的规模效益开发。 展开更多
关键词 致密气 沙溪庙组 裂缝参数优化 混合优化算法 深度神经网络 自适应学习 代理模型
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基于分数阶自适应神经网络的电动舵机伺服系统摩擦干扰补偿控制 被引量:2
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作者 陈渝丰 徐晓璐 +3 位作者 张金鹏 张昆峰 岳强 张文静 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2024年第1期133-140,共8页
摩擦干扰力矩影响电动舵机伺服系统的跟踪性能,造成位置和速度跟踪偏差,甚至可能导致伺服系统不稳定。针对摩擦力矩干扰下的电动舵机伺服系统跟踪性能差的问题,本文提出了一种分数阶自适应神经网络摩擦补偿算法(FOANN),估计并补偿摩擦... 摩擦干扰力矩影响电动舵机伺服系统的跟踪性能,造成位置和速度跟踪偏差,甚至可能导致伺服系统不稳定。针对摩擦力矩干扰下的电动舵机伺服系统跟踪性能差的问题,本文提出了一种分数阶自适应神经网络摩擦补偿算法(FOANN),估计并补偿摩擦干扰力矩。首先,建立基于LuGre模型的电动舵机伺服系统模型,利用径向基神经网络估计模型中的不可测状态变量。其次,设计FOANN摩擦补偿控制器,利用李雅普诺夫稳定性理论证明电动舵机闭环系统的稳定性。最后,利用仿真和实验平台,对比分析了FOANN、传统PD控制和模型自适应控制的性能。结果表明,基于本文所提出的FOANN摩擦力矩补偿控制算法,电动舵机伺服系统的位置跟踪误差和速度跟踪误差均大幅减小,FOANN算法能够有效估计并补偿摩擦力矩,降低摩擦干扰对电机舵机伺服系统的影响,提高伺服系统的动态性能。 展开更多
关键词 电动舵机 摩擦 LUGRE模型 分数阶控制 自适应控制 径向基神经网络
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BP神经网络预测农产品冷链物流需求量的优化分析
14
作者 孙娜 张己炳 《现代农业科技》 2025年第5期167-169,共3页
为实现对农产品冷链物流需求量的准确预测,通过引入自适应学习率和动量项优化BP网络,得到改进的BP神经网络。在此基础上,对该网络模型预测流程及模型最佳参数进行设计,使改进后模型的性能达到最优。采用BP神经网络、PCA-BP神经网络及改... 为实现对农产品冷链物流需求量的准确预测,通过引入自适应学习率和动量项优化BP网络,得到改进的BP神经网络。在此基础上,对该网络模型预测流程及模型最佳参数进行设计,使改进后模型的性能达到最优。采用BP神经网络、PCA-BP神经网络及改进的BP神经网络3种模型,对2020—2023年乌兰花镇冷链物流的需求量进行预测和对比分析,改进的BP模型平均相对误差仅为2.2%,为三者中最小。通过该模型对未来5年的乌兰花镇冷链物流需求量进行预测,并提出了相关发展建议。 展开更多
关键词 农产品冷链物流需求量 BP神经网络 自适应学习率 动量项 模型优化 预测准确率
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船舶类量化神经网络自适应运动控制方法研究 被引量:1
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作者 郁榴华 潘慧君 +2 位作者 林艳 顾胜 王旭 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第15期34-39,共6页
研究船舶类航向自适应运动控制方法有助于加快解决船舶在海上通讯带宽受限情况下航向跟踪检测困难和控制效果差的问题。基于RBF神经网络,采用一种经典非线性运动解析模型来描述通信信号输入量化过程,无限逼近于航向控制系统中的未知非... 研究船舶类航向自适应运动控制方法有助于加快解决船舶在海上通讯带宽受限情况下航向跟踪检测困难和控制效果差的问题。基于RBF神经网络,采用一种经典非线性运动解析模型来描述通信信号输入量化过程,无限逼近于航向控制系统中的未知非线性项来消除隐性不确定项因子对控制系统的影响,与此同时模型中所设计的RBF自适应量化控制器不需要对先验信息进行量化参数处理,不仅可以保证有效跟踪和控制的同时,还可以减轻通信的传输负担、减少执行频次和降低系统控制幅度。本文基于Lyapunov稳定性理论证明了所提出的带有输入量化的RBF神经网络自适应闭环控制系统的稳定性,并在Matlab Simulink环境中构建仿真模型分析,论证了所设计的运动控制方法的有效性。 展开更多
关键词 自适应控制方法 RBF神经网络 船舶类航向控制 量化控制 运动解析模型
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模糊小脑模型神经网络 被引量:19
16
作者 周旭东 王国栋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第2期173-178,共6页
提出输入层具有一定隶属度的模糊小脑模型神经网络(FuzzyCMAC),它比小脑模型CMAC(CerebelarModelArticulationControler)能更真实地描述客观世界.给出n维FuzzyCMAC算... 提出输入层具有一定隶属度的模糊小脑模型神经网络(FuzzyCMAC),它比小脑模型CMAC(CerebelarModelArticulationControler)能更真实地描述客观世界.给出n维FuzzyCMAC算法,仿真结果表明FuzyCMAC比小脑模型CMAC具有如下优点:学习收敛速度快得多,可以学习模糊规则.FuzyCMAC比CMAC优越,使CMAC成为FuzzyCMAC的特例. 展开更多
关键词 模糊小脑模型 小脑模型 神经网络 CMAC
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小脑模型神经网络改进算法的研究 被引量:12
17
作者 刘慧 许晓鸣 张钟俊 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第4期482-488,共7页
该文介绍了小脑模型神经网络的基本原理,在分析Albus[1]算法的基础上,指出了该算法在批量学习时的缺陷.针对批量学习提出了相应的改进算法,并证明了该算法的收敛性,仿真结果表明了该改进算法具有收敛速度快的特点.
关键词 神经网络 杂凑编码 联想网络 CMAC 小脑模型
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非线性量化小脑模型关节控制器神经网络控制器 被引量:8
18
作者 邱亚 李鑫 +1 位作者 陈薇 段泽民 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期1631-1643,共13页
常规小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络采用线性均匀量化,稳态控制精度与量化级数相关,增加量化级数可提高稳态精度但会导致内存空间和计算量的增加.本文提出一种可采用幂函数、高斯、分段3种非线性量化方法的非线性量CMAC神经网络,并... 常规小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络采用线性均匀量化,稳态控制精度与量化级数相关,增加量化级数可提高稳态精度但会导致内存空间和计算量的增加.本文提出一种可采用幂函数、高斯、分段3种非线性量化方法的非线性量CMAC神经网络,并分析了非线性量化CMAC的收敛性,解释了非线性量化提高稳态精度的本质.面向一阶惯性环节、二阶系统、一阶时变系统及二阶时变系统,分别跟踪方波、斜坡、正弦波、三角波和加速度等输入信号,仿真验证了非线性量化CMAC神经网络控制器的有效性,给出了不同非线性量化方法的适用性.结果表明,非线性量化CMAC参数容易设定,物理意义清晰,与常规CMAC对比,其快速性和控制精度显著提高,可以有效解决实际复杂非线性时变系统的控制. 展开更多
关键词 小脑模型神经网络 非线性量化 分段量化 神经网络控制器 神经网络 学习算法
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炼铜转炉吹炼终点的神经网络和自适应残差补偿组合预报模型 被引量:13
19
作者 彭小奇 胡志坤 +2 位作者 梅炽 胡军 姚俊峰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期149-151,共3页
提出了基于改进的BP神经网络学习算法和自适应残差补偿算法的炼铜转炉吹炼终点组合预报模型 .利用某厂实际生产数据进行仿真运行的结果表明 ,本文建立的模型具有较高的预报精度和较强的实用性 。
关键词 炼铜 转炉 吹炼 神经网络 终点预报 自适应残差补偿 组合预报模型
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基于自适应神经网络的工业机器人双臂协同鲁棒控制 被引量:4
20
作者 贾英霞 王东辉 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第6期61-68,共8页
为了克服机械摩擦、外界干扰和模型误差等不确定性对工业机器人双臂运动轨迹控制精度的影响,设计了一种基于自适应神经网络的工业机器人双臂协同鲁棒控制方法。首先,建立了带有各类不确定性的工业机器人双臂动力学模型;然后,通过构造障... 为了克服机械摩擦、外界干扰和模型误差等不确定性对工业机器人双臂运动轨迹控制精度的影响,设计了一种基于自适应神经网络的工业机器人双臂协同鲁棒控制方法。首先,建立了带有各类不确定性的工业机器人双臂动力学模型;然后,通过构造障碍Lyapunov函数设计了带有不确定性的协同控制律,并设计了自适应神经网络对系统中的不确定性进行估计,从而得到工业机器人双臂协同鲁棒控制律;最后,利用Lyapunov稳定性理论证明了设计的协同鲁棒控制律能够将工业机器人双臂的轨迹跟踪误差、速度跟踪误差和不确定性估计误差约束在一个任意小的邻域内。仿真结果表明,设计的自适应神经网络可准确估计出工业机器人双臂系统中的不确定性,最大估计误差仅为0.04 N·m,提出的协同鲁棒控制律能够稳定、准确地跟踪轨迹控制指令,最大轨迹跟踪误差仅为1.3 mm,从而验证了设计方法的合理性。在三维空间固定坐标定位测试中,提出的协同鲁棒控制律与其他几种方法相比具有更高的控制精度,平均定位误差和最大定位误差分别仅为1.1 mm和1.4 mm,表现出了更强的鲁棒性和更优的工程适用性。 展开更多
关键词 工业机器人 双机械臂 机械摩擦 模型误差 不确定性 自适应神经网络 协同鲁棒控制
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