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基于模糊神经网络在线自学习的多智能体一致性控制
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作者 张宪霞 唐胜杰 俞寅生 《自动化学报》 北大核心 2025年第3期590-603,共14页
针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,D... 针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,DFNN和神经网络(Neural network,NN)分别逼近控制策略和性能指标.每个智能体的DFNN执行者从零规则开始,通过在线学习,与其局部邻域的智能体交互而生成和合并规则.最终,每个智能体都有一个独特的DFNN控制器,具有不同的结构和参数,实现了最优的分布式同步控制律.仿真结果表明,本文提出的在线算法在非线性多智能体系统分布式一致性控制中优于传统基于NN的ADP算法. 展开更多
关键词 多智能体系统 自适应动态规划 动态模糊神经网络 分布式一致性控制 在线学习
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基于自适应模糊神经网络的机器人路径规划方法 被引量:37
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作者 钱夔 宋爱国 +1 位作者 章华涛 熊鹏文 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期637-642,共6页
为了解决传统反应式导航中的复杂陷阱问题,优化导航控制,减少计算复杂度,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制及改进型虚目标路径规划方法.首先根据移动机器人运动学模型,融合神经网络的自主学习功能与模糊控制的模糊推理能力... 为了解决传统反应式导航中的复杂陷阱问题,优化导航控制,减少计算复杂度,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制及改进型虚目标路径规划方法.首先根据移动机器人运动学模型,融合神经网络的自主学习功能与模糊控制的模糊推理能力,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制器,将生成的Takagi-Sugeno型模糊推理系统作为机器人局部反应控制的参考模型.该自适应模糊神经网络控制器实时输出扰动角度,在线调整移动机器人的预瞄准方向,使移动机器人能够无碰撞趋向目标.然后,提出了一种改进型虚目标方法,优先选择机器人可能逃脱陷阱状态的路径,简化了设计难度,改变了虚目标切换方式,避免了大量复杂计算.实验结果表明,提出的方法可以帮助机器人在全局信息未知的复杂环境中导航,在趋近目标点的过程中能有效避障,无冗余路径产生,且轨迹平滑. 展开更多
关键词 自适应模糊神经网络 导航 陷阱问题 虚目标 路径规划
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基于径向基神经网络和自适应神经模糊系统的电力短期负荷预测方法 被引量:71
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作者 雷绍兰 孙才新 +2 位作者 周湶 张晓星 程其云 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第22期78-82,共5页
针对实时电价对短期负荷的影响,建立了径向基(RBF)神经网络和自适应神经网络模糊系统(ANFIS)相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对不考虑电价因素的预测日负荷进行了预测,并根据近期实时电价的变化,应用A... 针对实时电价对短期负荷的影响,建立了径向基(RBF)神经网络和自适应神经网络模糊系统(ANFIS)相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对不考虑电价因素的预测日负荷进行了预测,并根据近期实时电价的变化,应用ANFIS系统对RBF神经网络的负荷预测结果进行修正,以使固定电价时代的预测方法在电价敏感环境下也能达到较好的预测精度,克服了神经网络在电力市场下进行负荷预测时存在的不足。某电网实际预测结果表明,该方法具有较好的预测效果。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 实时电价 径向基神经网络 自适应神经模糊系统
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基于模糊神经网络水下机器人直接自适应控制 被引量:37
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作者 俞建成 张艾群 +1 位作者 王晓辉 苏立娟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期840-846,共7页
提出了基于广义动态模糊神经网络的水下机器人直接自适戍控制方法,该控制方法既不需要预先知道模糊神经结构,也不需要预先的训练阶段,完全通过在线自适应学习算法构建水下机器人的逆动力学模型.首先,本文提出了基于这种网络结构的水下... 提出了基于广义动态模糊神经网络的水下机器人直接自适戍控制方法,该控制方法既不需要预先知道模糊神经结构,也不需要预先的训练阶段,完全通过在线自适应学习算法构建水下机器人的逆动力学模型.首先,本文提出了基于这种网络结构的水下机器人直接自适应控制器,然后,利用Lyapunov稳定理论,证明了基于该控制器的水下机器人控制系统闭环稳定性,最后,采用某水下机器人模型仿真验证了该控制方法的有效性。 展开更多
关键词 水下机器人 模糊神经网络 自适应控制
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基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法 被引量:8
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作者 罗周全 左红艳 +1 位作者 王爽英 王益伟 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期2812-2818,共7页
为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟... 为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟合充要条件的基础上,结合模糊自适应变权重算法计算函数链神经网络权重,建立基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测模型。研究结果表明:基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法的预测精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小,具有较强的泛化能力;该模糊自适应变权重函数链神经网络预测模型可用于复杂非线性工业系统决策。 展开更多
关键词 函数链神经网络 模糊自适应变权重算法 预测 模糊 神经网络
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汽车半主动空气悬架自适应模糊神经网络控制 被引量:12
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作者 姜立标 王薇 +2 位作者 谢东 崔胜民 王登峰 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期1747-1750,共4页
考虑空气悬架弹簧刚度可调的特性,建立了车辆5自由度的半主动悬架非线性动力学模型.提出了一种基于自适应模糊神经网络系统结构的模型,参考自适应控制方法来研究汽车半主动空气悬架的非线性控制问题,并考虑半车模型前后悬架的输入时滞,... 考虑空气悬架弹簧刚度可调的特性,建立了车辆5自由度的半主动悬架非线性动力学模型.提出了一种基于自适应模糊神经网络系统结构的模型,参考自适应控制方法来研究汽车半主动空气悬架的非线性控制问题,并考虑半车模型前后悬架的输入时滞,对其进行了仿真分析.研究结果表明:该控制方法能够使人体垂直加速度、车身垂直加速度和俯仰角加速度都得到很大的衰减,可在一定程度上减少路面对车身的振动冲击,提高汽车的行驶平顺性. 展开更多
关键词 空气悬架 模糊控制 神经网络 自适应控制
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自适应模糊神经网络在膨胀土胀缩等级分类中的应用 被引量:18
7
作者 吕海波 赵艳林 +1 位作者 孔令伟 刘玉梅 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期908-912,共5页
针对膨胀土胀缩等级分类这一多因素评判问题,在分析自适应模糊神经网络原理及结构的基础上,利用减法聚类获得模糊推理规则数目,确定网络结构,建立了适用于膨胀土分类的自适应模糊神经网络,并将其应用于两个实际工程的膨胀土分类中,取得... 针对膨胀土胀缩等级分类这一多因素评判问题,在分析自适应模糊神经网络原理及结构的基础上,利用减法聚类获得模糊推理规则数目,确定网络结构,建立了适用于膨胀土分类的自适应模糊神经网络,并将其应用于两个实际工程的膨胀土分类中,取得了良好的效果。研究结果表明,自适应模糊神经网络能实现BP网络和模糊综合评判的分类功能,而且比BP网络具有更透明的网络结构、比模糊综合评判更具学习功能,在膨胀土胀缩等级的分类中显示出较强的适用性。 展开更多
关键词 膨胀土 胀缩等级 自适应模糊神经网络
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基于神经网络的半主动悬架自适应模糊控制 被引量:13
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作者 管继富 侯朝桢 +1 位作者 顾亮 陈兵 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2003年第6期586-590,共5页
提出了基于神经网络的自适应模糊控制策略。模糊控制主要用来对付系统的非线性 ;神经网络根据振动响应的方差递推结果来辨识车体的振动情况实时调节模糊控制器的量化因子 ,使模糊控制器对路面的变化具有自适应的能力。在半主动悬挂 1/ ... 提出了基于神经网络的自适应模糊控制策略。模糊控制主要用来对付系统的非线性 ;神经网络根据振动响应的方差递推结果来辨识车体的振动情况实时调节模糊控制器的量化因子 ,使模糊控制器对路面的变化具有自适应的能力。在半主动悬挂 1/ 4车非线性模型的基础上进行了仿真研究。 展开更多
关键词 半主动悬架 自适应控制 神经网络 模糊控制 模糊控制器 车辆
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用模糊RBF神经网络简化模型设计多变量自适应模糊控制器 被引量:14
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作者 鲍鸿 黄心汉 +1 位作者 李锡雄 毛宗源 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第2期169-174,共6页
针对多变量系统实时性要求 ,提出模糊径向基 (RBF)神经网络结构的简化模型及相应算法 ,并对由此简化模型设计的多变量模糊控制器模糊规则的在线自学习算法进行分析 ,提出一种系统动态增益的处理方法和基于过程最优的改进方案 .仿真实验... 针对多变量系统实时性要求 ,提出模糊径向基 (RBF)神经网络结构的简化模型及相应算法 ,并对由此简化模型设计的多变量模糊控制器模糊规则的在线自学习算法进行分析 ,提出一种系统动态增益的处理方法和基于过程最优的改进方案 .仿真实验结果表明该控制器可实现实时自适应控制 ,改进算法是有效的 . 展开更多
关键词 RBF神经网络 过程控制 模糊控制器 自适应控制
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粗糙集信息熵与自适应神经网络模糊系统相结合的电力短期负荷预测模型及方法 被引量:19
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作者 程其云 孙才新 +2 位作者 周湶 雷绍兰 张晓星 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第17期72-75,共4页
电力系统短期负荷预测不仅要考虑负荷本身的历史时间序列,而且与气象因素密切相关,自适应神经网络模糊系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)模型是一种有效的预测方法,而系统输入变量的合理性选择是影响预测效果的关键所... 电力系统短期负荷预测不仅要考虑负荷本身的历史时间序列,而且与气象因素密切相关,自适应神经网络模糊系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)模型是一种有效的预测方法,而系统输入变量的合理性选择是影响预测效果的关键所在。作者通过粗糙集理论中的信息熵概念对解决这一问题进行了尝试,选取与待预测量相关性大的参数作为输入。所构造ANFIS系统是基于数据进行建模并进行参数辨识的,这样有效地避免了模糊推理系统(Fuzzy Inference System,FIS)中人为主观因素对预测的负面影响,客观地反映了相关变量与负荷值之间的复杂关系。用该方法与常用BP神经网络及常用FIS分别对重庆市某区进行了一周的日负荷预测,通过对实例的对比分析表明了该方法具有较好的收敛性和预测精度。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 粗糙集 信息熵 自适应神经网络模糊系统
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基于模糊神经网络的单相自适应重合闸 被引量:39
11
作者 聂宏展 董爽 +1 位作者 李天云 赵妍 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期75-79,共5页
将模糊神经网络应用于单相自适应重合闸中,以模糊理论和人工神经网络理论为基础构造了一个多输入模糊神经网络,用于识别瞬时性故障与永久性故障。该网络以取大取小运算部分代替了乘积求和运算,并采用了从样本中获取模糊规则的方法。利用... 将模糊神经网络应用于单相自适应重合闸中,以模糊理论和人工神经网络理论为基础构造了一个多输入模糊神经网络,用于识别瞬时性故障与永久性故障。该网络以取大取小运算部分代替了乘积求和运算,并采用了从样本中获取模糊规则的方法。利用Matlab进行了大量仿真实验,验证了该方法的可行性与准确性;在仿真的基础上,将多输入模糊神经网络与BP神经网络进行了比较,证明了多输入模糊神经网络在单相自适应重合闸中应用的优越性。 展开更多
关键词 单相自适应重合闸 瞬时性故障 永久性故障 模糊神经网络 电力系统
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基于自适应模糊神经网络的无轴承异步电机控制 被引量:23
12
作者 杨泽斌 汪明涛 孙晓东 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期78-86,共9页
针对无轴承异步电机多变量、非线性、强耦合等特点,为实现其稳定悬浮控制,提出了一种基于自适应模糊神经网络推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的控制新策略。在分析无轴承异步电机径向悬浮力产生机理的基础上,推... 针对无轴承异步电机多变量、非线性、强耦合等特点,为实现其稳定悬浮控制,提出了一种基于自适应模糊神经网络推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system,ANFIS)的控制新策略。在分析无轴承异步电机径向悬浮力产生机理的基础上,推导出无轴承异步电机数学模型,基于ANFIS控制原理,完成了控制器设计,包括控制变量和隶属函数的选取、通过PID控制对输入输出数据的采集、根据选定的误差准则修正隶属函数参数以及采用Sugeno型ANFIS控制器训练FIS(fuzzy inference system)模型。基于MATLAB/Simulink仿真平台,对转速为6 000 r/min的无轴承异步电机控制系统的悬浮、转速、转矩响应进行了仿真分析。仿真结果表明该控制策略能在0.12 s内实现转子的稳定悬浮,且当负载转矩突变时,转子的悬浮性能并没有受到影响,转子径向偏移小于0.001mm。在转速突变后,控制系统也能较好的跟踪给定转速,稳定时的转速误差小于20 r/min,控制系统具有良好的动、静态性能。最后在无轴承异步电机控制系统试验平台上对所提策略开展了试验研究,试验结果同样表明,该控制策略能实现无轴承异步电机的稳定悬浮工作,转子径向位移峰峰值范围可以保持在80μm以内,系统响应快,鲁棒性强,控制精度较高,验证了该文提出的ANFIS控制方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 电机 控制 悬浮 无轴承异步电机 自适应模糊神经网络
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自适应模糊神经网络在大坝安全监控中的应用 被引量:12
13
作者 徐洪钟 胡群革 吴中如 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2001年第2期8-10,共3页
将模糊理论和神经网络理论相结合 ,建立了一种自适应模糊神经网络模型 ,应用于大坝安全监控领域 ,并针对某一混凝土重力坝水平位移实测值建立自适应模糊神经网络监控模型 .计算结果表明 ,其预报精度优于常规的统计回归模型 .
关键词 大坝 模糊神经网络 自适应 预报 安全监控 水平位移
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基于自适应模糊神经网络的风速软测量 被引量:11
14
作者 董海鹰 魏占宏 +1 位作者 杨玺 李晓青 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2013年第1期60-65,共6页
针对风力发电系统有效风速无法直接测量的问题,提出了基于自适应模糊神经网络的风速软测量方法,在该方法中利用优化的自适应模糊神经网络建立了风速软测量模型,以发电机功率、桨距角和风力机转速作为模型的输入,有效风速作为模型的输出... 针对风力发电系统有效风速无法直接测量的问题,提出了基于自适应模糊神经网络的风速软测量方法,在该方法中利用优化的自适应模糊神经网络建立了风速软测量模型,以发电机功率、桨距角和风力机转速作为模型的输入,有效风速作为模型的输出,网络学习中采用可变的学习速率和可变的动量学习率。仿真结果表明,与传统的神经网络风速软测量模型相比,基于自适应模糊神经网络的风速软测量方法是有效的,风速的估计值较好地跟踪了有效风速的变化趋势,具有较高的准确性。 展开更多
关键词 风力发电 有效风速 软测量 自适应模糊神经网络
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自适应模糊神经网络在炉温控制中的应用 被引量:6
15
作者 杜云 吴学礼 +1 位作者 孟华 宋哲英 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第z1期446-448,454,共4页
针对复杂工业过程系统的特点 ,提出了一种自适应模糊神经网络控制器 ,这种控制器由模糊神经网络控制器 (FNNC)和模型网络 (MNN)组成 ,具有自适应学习能力。着重讨论了自适应模糊神经网络的混合学习算法 ,给出了适于非线形时滞电阻加热... 针对复杂工业过程系统的特点 ,提出了一种自适应模糊神经网络控制器 ,这种控制器由模糊神经网络控制器 (FNNC)和模型网络 (MNN)组成 ,具有自适应学习能力。着重讨论了自适应模糊神经网络的混合学习算法 ,给出了适于非线形时滞电阻加热炉的控制方案。经仿真和加热炉温控实验表明 。 展开更多
关键词 自适应 模糊控制 神经网络
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一种递归模糊神经网络自适应控制方法 被引量:9
16
作者 毛六平 王耀南 +1 位作者 孙炜 戴瑜兴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期2285-2287,共3页
构造了一种递归模糊神经网络(RFNN),该RFNN利用递归神经网络实现模糊推理,并通过在网络的第一层添加了反馈连接,使网络具有了动态信息处理能力.基于所设计的RFNN,提出了一种自适应控制方案,在该控制方案中,采用了两个RFNN分别用于对被... 构造了一种递归模糊神经网络(RFNN),该RFNN利用递归神经网络实现模糊推理,并通过在网络的第一层添加了反馈连接,使网络具有了动态信息处理能力.基于所设计的RFNN,提出了一种自适应控制方案,在该控制方案中,采用了两个RFNN分别用于对被控对象进行辨识和控制.将所提出的自适应控制方案应用于交流伺服系统,并给出了仿真实验结果,验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 递归模糊神经网络 自适应控制 交流伺服
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基于自适应模糊神经网络的故障诊断方法 被引量:10
17
作者 王生昌 赵永杰 许青杰 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期398-400,409,共4页
对模糊逻辑和神经网络的优缺点进行分析,提出一种基于自适应模糊神经网络的故障诊断方法。它把模糊逻辑和神经网络有机结合起来,生成自适应模糊神经推理系统(ANFIS);文中给出了该系统的原理及实现算法,最后使用M atlab Fuzzy工具箱对柴... 对模糊逻辑和神经网络的优缺点进行分析,提出一种基于自适应模糊神经网络的故障诊断方法。它把模糊逻辑和神经网络有机结合起来,生成自适应模糊神经推理系统(ANFIS);文中给出了该系统的原理及实现算法,最后使用M atlab Fuzzy工具箱对柴油发动机喷油泵柱塞故障数据进行建模,结果表明该方法是可行的,并且有较高的诊断效率。 展开更多
关键词 故障诊断 自适应模糊神经网络 Matlab模糊工具箱
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基于模糊c-均值—粗糙集—自适应模糊神经网络推理系统集成的故障诊断(英文) 被引量:8
18
作者 冯志鹏 宋希庚 薛冬新 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期281-287,共7页
考虑模糊聚类的数据离散功能,粗糙集理论对决策系统的约简能力,以及模糊神经网络在模式识别方面具有的优势,提出了模糊c 均值(FCM)—粗糙集—自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)集成进行故障诊断的方案:首先,应用FCM聚类方法离散故障诊... 考虑模糊聚类的数据离散功能,粗糙集理论对决策系统的约简能力,以及模糊神经网络在模式识别方面具有的优势,提出了模糊c 均值(FCM)—粗糙集—自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)集成进行故障诊断的方案:首先,应用FCM聚类方法离散故障诊断数据中的连续属性值;然后,基于粗糙集理论计算诊断决策系统的约简,按照实际需要确定诊断条件;最后,根据系统约简设计ANFIS进行故障诊断。4135柴油机的实际诊断结果验证了文中提出集成故障诊断方案的可行性。在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它机械设备。 展开更多
关键词 c—均值 粗糙集 自适应模糊神经网络 故障诊断 模糊聚类
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作物需水量自适应神经网络模糊系统的设计研究 被引量:9
19
作者 张兵 袁寿其 +2 位作者 成立 袁建平 李维斌 《中国农村水利水电》 北大核心 2004年第8期1-3,共3页
通过自适应神经网络对大量实验数据 (太阳辐射、空气湿度 )的学习 ,得到学习后的作物需水量模糊系统的隶属度函数和模糊规则 ,所建立的Sugeno型模糊推理系统通过与自适应技术的结合 ,使建立的模糊模型很好地匹配了输入数据。该模糊模型... 通过自适应神经网络对大量实验数据 (太阳辐射、空气湿度 )的学习 ,得到学习后的作物需水量模糊系统的隶属度函数和模糊规则 ,所建立的Sugeno型模糊推理系统通过与自适应技术的结合 ,使建立的模糊模型很好地匹配了输入数据。该模糊模型能很好地解决需水量多影响因素之间的不确定性和非线性 ,模型的预测精度较高 ,对精确灌溉和节水农业不仅有一定的理论意义 ,更具有巨大的实用价值。 展开更多
关键词 神经网络 模糊系统 自适应 作物需水量
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开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制 被引量:11
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作者 吴江潦 易灵芝 +2 位作者 彭寒梅 刘香 邓文浪 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第8期1401-1405,共5页
提出一种基于有限元模型的开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制的新方法。自适应模糊神经网络系统以相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流、磁链和转子位置角度的非线性映射关系。网... 提出一种基于有限元模型的开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制的新方法。自适应模糊神经网络系统以相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流、磁链和转子位置角度的非线性映射关系。网络训练的样本数据来自于有限元模型分析,它具有足够的精度,且不需要测量仪器和线路布置,不受环境干扰因素影响,能够大幅减少试验成本,缩短试验周期。仿真和实验结果表明,由自适应模糊神经网络获得的角度信号和由位置传感器获得的角度信号相比误差较小,电机能够准确换相,且输出转矩波动小,转速曲线平滑,电机在无位置传感器下运行良好。 展开更多
关键词 开关磁阻电机 自适应模糊神经网络系统 无位置传感器 有限元模型
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