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基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统 被引量:8
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作者 孟劦 胡亚洲 陈晓 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第18期90-93,208,共5页
网络控制系统中存在着时延、丢包、网络干扰等问题。针对网络控制系统中存在恶化系统的控制性能,甚至导致系统不稳定的因素,提出了一种基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统,它能根据系统的实际输出与期望输出误差,利用自适应模... 网络控制系统中存在着时延、丢包、网络干扰等问题。针对网络控制系统中存在恶化系统的控制性能,甚至导致系统不稳定的因素,提出了一种基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统,它能根据系统的实际输出与期望输出误差,利用自适应模糊控制和神经网络自学习的原理进行控制参数的自行调整,以符合控制系统的实际要求,同时,分析了网络延时,丢包率及网络干扰因素对系统性能的影响。利用True Time工具箱建立了包含自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统的仿真模型,并将其分别与基于常规PID控制器的网络控制系统和基于模糊参数PID控制器的网络控制系统进行了比较。实验结果表明,在相同的网络环境下,基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统的控制效果比基于常规的PID控制器和基于模糊参数PID控制器的要好,且具有较好的抗干扰能力和鲁棒性能。 展开更多
关键词 网络控制系统 自适应模糊神经网络控制 比例积分微分(PID)控制器 TRUETIME
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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
2
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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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
3
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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基于模糊神经网络滑模控制器的一类非线性系统自适应控制 被引量:18
4
作者 达飞鹏 宋文忠 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期78-83,共6页
虽然滑模控制具有控制简单和对不确定性与扰动不灵敏等优点,但是控制信号中的颤动是其应用中需解决的主要问题。该文首先针对一类非线性系统提出了一个新型控制器—模糊神经网络滑模控制器。新控制器不仅能消除颤动,而且比一般滑模控制... 虽然滑模控制具有控制简单和对不确定性与扰动不灵敏等优点,但是控制信号中的颤动是其应用中需解决的主要问题。该文首先针对一类非线性系统提出了一个新型控制器—模糊神经网络滑模控制器。新控制器不仅能消除颤动,而且比一般滑模控制器具有更强的鲁棒性。然而它与一般滑模控制器相比有较大的跟踪误差。为了解决这个问题,提出了结合滑模控制器和模糊神经网络滑模控制器的自适应控制方法。这种自适应控制方案可以减小跟踪误差,增强系统的鲁棒性和消除控制信号中的颤动。仿真结果说明了控制方案的有效性。 展开更多
关键词 模糊神经网络 滑模控制器 非线性系统 自适应控制
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用B样条神经网络设计自适应模糊控制器 被引量:8
5
作者 濮卫兴 陈来九 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第4期448-454,共7页
本文提出一种可用于设计自适应模糊控制器的模糊化B样条神经网络,并给出了合适的训练算法.由于这种网络在每次训练时仅需对少量权重进行调整,因此构成的模糊控制器学习速率快,可应用于过程控制中.本文最后以电厂中过热汽温的控制... 本文提出一种可用于设计自适应模糊控制器的模糊化B样条神经网络,并给出了合适的训练算法.由于这种网络在每次训练时仅需对少量权重进行调整,因此构成的模糊控制器学习速率快,可应用于过程控制中.本文最后以电厂中过热汽温的控制为例,说明本文的设计方法是有效的. 展开更多
关键词 B样条 神经网络 自适应模糊控制 控制器
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基于神经网络的自适应模糊控制器 被引量:2
6
作者 赖兴余 李春雄 +1 位作者 严霖元 刘明智 《江西农业大学学报》 CAS CSCD 1998年第1期110-115,共6页
提出了一种基于神经网络的自适应模糊控制器。控制器由一个模糊神经网络和一个人工神经网络组成,具有自适应和自学习能力,计算机仿真实验证明了这种控制器的有效性,控制性能优于常规的模糊控制。
关键词 神经网络 模糊逻辑 模糊控制 自适应控制
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自适应B样条模糊神经网络控制器的设计 被引量:2
7
作者 丛爽 李国栋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 1999年第9期66-68,共3页
B样条具有最小局部支撑和易于实现的优点。文章利用多变量B样条网络在运算表达式上与模糊神经网络结构之间的对等关系,并通过对其权值的训练,设计出自适应B样条模糊神经网络控制器。应用于具有严重非线性摩擦力影响的速度跟踪系统的... B样条具有最小局部支撑和易于实现的优点。文章利用多变量B样条网络在运算表达式上与模糊神经网络结构之间的对等关系,并通过对其权值的训练,设计出自适应B样条模糊神经网络控制器。应用于具有严重非线性摩擦力影响的速度跟踪系统的仿真实验表明,所设计的控制器完全等价于模糊神经网络控制器,同时在计算量和实现上具有明显的优势。 展开更多
关键词 模糊神经网络 控制器 设计 B样条
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基于模糊神经网络滑模控制器的一类非线性系统自适应控制 被引量:3
8
作者 达飞鹏 宋文忠 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第11期117-119,共3页
:本文研究了一类不确定性非线性系统的自适应控制.在模糊神经网络滑模控制器(FuzzyNeuralNetworksSlidingModeController)的基础上提出了一种设计方法,将FNNSMC与带死区的滑模控制器(SlidingModeControllerwithDeadZone)有机结合,通过... :本文研究了一类不确定性非线性系统的自适应控制.在模糊神经网络滑模控制器(FuzzyNeuralNetworksSlidingModeController)的基础上提出了一种设计方法,将FNNSMC与带死区的滑模控制器(SlidingModeControllerwithDeadZone)有机结合,通过平滑切换实现自适应控制.这种方法使系统不仅有好的鲁棒性而且能有效地消除高频颤动.同时由于实施了自适应控制策略,使得系统有很好的跟踪性能. 展开更多
关键词 非线性系统 模糊神经网络 滑模控制 直接自适应控制
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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
9
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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基于模糊神经网络的PI自适应控制器 被引量:1
10
作者 陈增强 孙明玮 +1 位作者 袁著祉 陈春艳 《华东理工大学学报(社会科学版)》 CAS 2002年第S1期45-48,共4页
利用模糊神经网络的模糊推理能力以及前馈神经网络的逼近能力 ,将其与自适应控制方案结合 ,并取带有控制增量约束的广义目标函数作为优化指标 ,从而推导出一种能对非线性非最小相位系统进行有效控制的模糊神经网络间接自适应控制器。在... 利用模糊神经网络的模糊推理能力以及前馈神经网络的逼近能力 ,将其与自适应控制方案结合 ,并取带有控制增量约束的广义目标函数作为优化指标 ,从而推导出一种能对非线性非最小相位系统进行有效控制的模糊神经网络间接自适应控制器。在网络学习算法上采用带有动量项的BP算法。仿真结果表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 模糊控制 神经网络控制 模糊神经网络 自适应控制
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神经网络自适应模糊控制器设计与应用 被引量:4
11
作者 王耀南 姚志红 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1996年第1期101-106,共6页
把神经网与模糊系统相结合,提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器(NAFC).这种控制系统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.仿真结果以及应用于温度控制系统中,其鲁棒性明显优... 把神经网与模糊系统相结合,提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器(NAFC).这种控制系统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.仿真结果以及应用于温度控制系统中,其鲁棒性明显优于一般Fuzzy控制. 展开更多
关键词 神经网络 模糊系统 智能控制 自适应控制 NAFC
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一种自学习模糊神经网络多变量自适应控制器 被引量:4
12
作者 王笑颜 符雪桐 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第2期309-312,共4页
本文在将文 [6]的参数学习算法推广到多变量系统和对爬山法加以改进的基础上 ,提出了一种新的基于Pi sigma混合型自适应模糊神经网络的多变量自适应控制器 .该控制器能在不需过多先验知识的情况下在线自学习前件和后件参数 .仿真结果表... 本文在将文 [6]的参数学习算法推广到多变量系统和对爬山法加以改进的基础上 ,提出了一种新的基于Pi sigma混合型自适应模糊神经网络的多变量自适应控制器 .该控制器能在不需过多先验知识的情况下在线自学习前件和后件参数 .仿真结果表明 。 展开更多
关键词 自适应控制器 自学习 模糊神经网络 控制器
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基于模糊RBF神经网络PID的AUV姿态控制研究 被引量:2
13
作者 牛亮 党晓圆 +1 位作者 冯元 崔卫星 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第10期11-14,共4页
针对自主水下航行器(AUV)高精度、强鲁棒性的运动姿态控制需求,提出了一种径向基函数(RBF)神经网络结合模糊PID控制的水下机器人运动控制器;采用RBF神经网络对模糊PID控制器参数进行优化,有效解决了模糊PID控制过度依赖经验,难以应对水... 针对自主水下航行器(AUV)高精度、强鲁棒性的运动姿态控制需求,提出了一种径向基函数(RBF)神经网络结合模糊PID控制的水下机器人运动控制器;采用RBF神经网络对模糊PID控制器参数进行优化,有效解决了模糊PID控制过度依赖经验,难以应对水下复杂工况的问题。仿真结果表明:模糊RBF神经网络PID控制器在AUV姿态调节中表现出较传统模糊PID控制器更好的响应速度和抗干扰能力,有效改善了AUV姿态控制性能;经实际应用验证,控制器在复杂工况下可以快速收敛至期望姿态并维持稳定。 展开更多
关键词 自主水下航行器 运动控制 径向基函数神经网络 模糊PID 运动控制器
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一种自适应模糊小波神经网络及其在交流伺服控制中的应用 被引量:7
14
作者 侯润民 刘荣忠 +2 位作者 高强 王力 邓桐彬 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期781-788,共8页
针对某武器大功率交流伺服系统所存在的大变负载、慢时变、强耦合的非线性特性和不确定扰动等问题,提出了模糊小波神经网络(FWNN)间接自适应控制器,该控制器的特点为Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型的后件部分由自回归小波神经网络(SRW... 针对某武器大功率交流伺服系统所存在的大变负载、慢时变、强耦合的非线性特性和不确定扰动等问题,提出了模糊小波神经网络(FWNN)间接自适应控制器,该控制器的特点为Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模糊模型的后件部分由自回归小波神经网络(SRWNN)构成。给出了SRWNN参数的迭代算法,利用SRWNN辨识器为控制器提供实时梯度信息,有效地克服了参数变化和负载扰动等不确定因素的影响,且具有良好的动态特性。采用Lyapunov稳定性理论方法证明了闭环系统的稳定性。仿真研究和样机试验结果证明了所提方案的有效性和正确性。 展开更多
关键词 兵器科学与技术 大功率交流伺服系统 自回归小波神经网络 模糊小波神经网络间接自适应控制器 模糊小波神经网络
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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
15
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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基于模糊神经网络水下机器人直接自适应控制 被引量:37
16
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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基于模糊神经网络的发电机励磁控制器的研究 被引量:24
17
作者 姜惠兰 魏强 唐晓骏 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第1期50-55,共6页
在分析发电机励磁控制系统的基础上将模糊控制理论和神经网络技术有机结合,提出了基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的智能型励磁控制策略,构造了具有双FNN模型结构的励磁控制器。所构建的FNN励磁控制系统不仅保留了模糊控制... 在分析发电机励磁控制系统的基础上将模糊控制理论和神经网络技术有机结合,提出了基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)的智能型励磁控制策略,构造了具有双FNN模型结构的励磁控制器。所构建的FNN励磁控制系统不仅保留了模糊控制的功能,而且具有体现励磁控制非线性特征的能力,能更精确地反映系统的动态变化过程,具有更强的鲁棒性和适应性。 展开更多
关键词 发电机 励磁控制器 励磁控制系统 模糊神经网络 模糊控制理论 智能型 神经网络技术 FNN 鲁棒性 模型结构
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过热汽温模糊神经网络预测控制器的设计 被引量:30
18
作者 荣雅君 窦春霞 袁石文 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期177-180,共4页
针对锅炉过热汽温的特点,设计前馈-反馈串级复合型控制系统。主控制器采用基于神经网络预测模型的模糊神经控制,即该控制器首先是将神经网络与预测控制相结合,采用改进的递阶遗传算法对神经网络的权值和结构同时进行训练,实现了非线性... 针对锅炉过热汽温的特点,设计前馈-反馈串级复合型控制系统。主控制器采用基于神经网络预测模型的模糊神经控制,即该控制器首先是将神经网络与预测控制相结合,采用改进的递阶遗传算法对神经网络的权值和结构同时进行训练,实现了非线性、大时滞系统模型的精确预测;然后将模糊控制与神经网络相结合,实现模糊神经预测控制。副控制器采用二自由度PID控制器。仿真结果表明,该控制显著提高锅炉过热汽温这一非线性、大时滞系统的控制品质,且易于工程实现。 展开更多
关键词 锅炉 过热器 汽温控制系统 模糊神经网络 预测控制器 设计
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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
19
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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基于改进粒子群算法的模糊神经网络PID控制器设计 被引量:27
20
作者 王彦 邓勇 王超 《控制工程》 CSCD 北大核心 2012年第5期761-764,共4页
针对模糊神经网络PID控制器中参数初始值的设置对控制器性能影响大的问题,提出一种改进的PSO算法优化模糊神经网络PID控制器参数的设计方法。该方法采用实数编码的方式对控制器参数进行优化,并以ITAT指标作为改进的PS0优化算法的适应度... 针对模糊神经网络PID控制器中参数初始值的设置对控制器性能影响大的问题,提出一种改进的PSO算法优化模糊神经网络PID控制器参数的设计方法。该方法采用实数编码的方式对控制器参数进行优化,并以ITAT指标作为改进的PS0优化算法的适应度函数。实验仿真表明:经过改进的PSO算法优化的模糊神经网络PID控制器具有良好的动静态性能,响应速度更快,超调量更小,控制精度更高。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 PID控制器 模糊神经网络 控制器参数优化 ITAT指标
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