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一种自适应模糊神经网络模型的研究与应用 被引量:1
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作者 巩微 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第S1期198-201,共4页
混响时间和清晰度是评价厅堂声学特性的最重要的客观参数,可通过对实际房间测量获得.通过建立一种自适应模糊神经网络模型,直接由场景图像提取与之对应的混响时间和清晰度,并采用大量的实测数据对网络进行训练,实验结果证明该方法的有效... 混响时间和清晰度是评价厅堂声学特性的最重要的客观参数,可通过对实际房间测量获得.通过建立一种自适应模糊神经网络模型,直接由场景图像提取与之对应的混响时间和清晰度,并采用大量的实测数据对网络进行训练,实验结果证明该方法的有效性.该方法为声场音质评价以及虚拟现实技术等提供了一个崭新的思路. 展开更多
关键词 音质参数 场景图像 自适应 模糊神经网络 混响时间
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核反应堆冷却剂系统故障诊断动态模糊径向基神经网络模型
2
作者 朱佳浩 戴滔 +1 位作者 隋阳 李枭瀚 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4567-4573,共7页
针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neura... 针对传统的故障诊断方法难以在不确定环境下准确诊断核电厂核反应堆冷却剂系统(reactor coolant system, RCS)故障这一问题,按照以下路线建立了一种核电厂RCS故障诊断动态模糊径向基神经网络(dynamic fuzzy radial basis function neural network, DFRBFNN)模型。首先,根据RCS的故障类型和样本数据,确定DFRBFNN模型的初始结构;然后,应用径向基神经网络方法,构建了RCS故障诊断DFRBFNN初始模型,应用随机初始化方法,对DFRBFNN初始模型的去模糊层到输出层的连接权重进行初始化处理;最后,应用误差下降率法,修正DFRBFNN初始模型的结构和参数,构建了RCS故障诊断DFRBFNN模型。应用所建立的模型对冷却剂丧失、失流和蒸汽发生器管道破裂事故进行诊断,并与传统的故障诊断模型进行对比,验证了本文所建立模型的有效性。研究表明,所构建的核电厂RCS故障诊断DFRBFNN模型能够在不确定环境下准确地诊断RCS的故障。 展开更多
关键词 核电厂 核反应堆冷却剂系统 故障诊断 动态模糊径向基神经网络模型
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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
3
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RBF模糊神经网络的钢轨侧磨预测
4
作者 杨光 孙庆 王伟 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第S1期92-95,104,共5页
[目的]随着地铁运营时间延长和列车运行速度提升,钢轨磨损程度日益严重,曲线段钢轨侧磨尤其严重,因此需对曲线段钢轨侧磨的影响因素与变化规律进行深入研究。[方法]分析并找出了影响钢轨侧磨产生及发展的主要因素。基于RBF(径向基)模糊... [目的]随着地铁运营时间延长和列车运行速度提升,钢轨磨损程度日益严重,曲线段钢轨侧磨尤其严重,因此需对曲线段钢轨侧磨的影响因素与变化规律进行深入研究。[方法]分析并找出了影响钢轨侧磨产生及发展的主要因素。基于RBF(径向基)模糊神经网络构建了钢轨侧磨预测模型。将钢轨侧磨主要影响因素作为该模型主要参数,并结合上海轨道交通1号线测量数据进行了仿真预测试验。[结果及结论]该模型的钢轨侧磨预测值较好地拟合了实际的钢轨侧磨变化趋势,预测误差在0~1 mm范围内。根据该模型的钢轨侧磨预测结果能够掌握钢轨侧磨的状态变化趋势,能够为指导钢轨更换或打磨作业提供数据支持。 展开更多
关键词 城市轨道交通 钢轨侧磨 RBF模糊神经网络 预测模型
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基于模糊神经网络对抗生成的城市固废焚烧过程二噁英排放预警
5
作者 崔璨麟 汤健 +1 位作者 夏恒 乔俊飞 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第4期757-766,共10页
城市固废焚烧(MSWI)过程产生的二噁英(DXN)类剧毒污染物是全世界范围内备受关注的环保指标,进行DXN排放浓度预警是缓解焚烧建厂“邻避效应”和实现城市精准污染防控等难题的关键之一.受限于产生机理上的全流程相关、记忆效应等特性以及... 城市固废焚烧(MSWI)过程产生的二噁英(DXN)类剧毒污染物是全世界范围内备受关注的环保指标,进行DXN排放浓度预警是缓解焚烧建厂“邻避效应”和实现城市精准污染防控等难题的关键之一.受限于产生机理上的全流程相关、记忆效应等特性以及检测技术上的高难度和离线化验上的高成本等原因,DXN建模数据面临着维数高、不确定性强和样本稀疏等问题.对此,本文提出基于模糊神经网络(FNN)对抗生成的DXN排放预警方法.首先,采用基于随机森林(RF)的自适应特征选择算法降低输入变量维数;接着,基于FNN的生成对抗网络(GAN)迭代产生用于预警建模的候选虚拟样本,以缓解不确定性和稀疏性问题;然后,通过多约束选择机制进行虚拟样本筛选以提高样本质量;最后,构建基于真实与虚拟混合样本的DXN排放预警模型.基于北京某MSWI电厂的实际DXN数据验证了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 城市固废焚烧 二噁英 模糊神经网络 生成对抗网络 虚拟样本 预警模型
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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
6
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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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
7
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
8
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模型参考自适应控制 被引量:20
9
作者 张乃尧 栾天 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第4期476-480,共5页
用模糊神经网络作为控制器,依靠参考模型产生理想的控制系统闭环响应,从而随时得到控制系统的输出误差.用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数,得到一种在线模糊自适应控制的新方法.通过倒立摆的仿真实验表明,该方法... 用模糊神经网络作为控制器,依靠参考模型产生理想的控制系统闭环响应,从而随时得到控制系统的输出误差.用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数,得到一种在线模糊自适应控制的新方法.通过倒立摆的仿真实验表明,该方法是可行的并能适应对象特性的大范围变化. 展开更多
关键词 模糊神经网络 模型参考 自适应控制
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基于自适应遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型 被引量:7
10
作者 孙伟 张小瑞 +2 位作者 唐慧强 夏旻 张为公 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期219-223,228,共6页
为提高疲劳驾驶的预测精度,提出了基于减法聚类和遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型。根据训练样本,利用减法聚类确定网络结构和初始参数;借助于进化速度因子,采用自适应遗传粒子群算法优化网络参数。利用疲劳驾驶实车模拟... 为提高疲劳驾驶的预测精度,提出了基于减法聚类和遗传粒子群优化模糊神经网络的疲劳驾驶预测模型。根据训练样本,利用减法聚类确定网络结构和初始参数;借助于进化速度因子,采用自适应遗传粒子群算法优化网络参数。利用疲劳驾驶实车模拟实验获得的数据,对该模型进行了训练和测试,并将结果与传统的粒子群、遗传和反向传播算法进行对比。结果表明,该模型不仅精简了网络结构,缩短了训练时间,而且减小了全局误差,提高了预测精度。 展开更多
关键词 疲劳驾驶 减法聚类 自适应遗传粒子群优化 模糊神经网络
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基于模型参考自适应模糊神经网络的直线永磁同步电动机速度伺服系统 被引量:3
11
作者 沈显庆 王成元 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期425-427,431,共4页
针对直线永磁同步电动机全闭环控制系统易受干扰而降低系统性能指标,甚至造成不稳定等问题,采用模型参考自适应模糊神经网络在线辩识方法,用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数,建立了模型参考自适应模糊神经网络速度伺服... 针对直线永磁同步电动机全闭环控制系统易受干扰而降低系统性能指标,甚至造成不稳定等问题,采用模型参考自适应模糊神经网络在线辩识方法,用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数,建立了模型参考自适应模糊神经网络速度伺服系统模型,并给出了模糊神经网络控制器的设计。通过仿真和实验结果证明,这种方法提高了速度检测装置的分辨率和动态响应能力,并且使系统具有很强的鲁棒性。 展开更多
关键词 模型参考自适应 模糊神经网络 直线永磁同步电动机 时滞补偿器
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逆变点焊电源模糊神经网络自适应控制模型研究 被引量:1
12
作者 张勇 秦启书 +3 位作者 蔡永青 谢红霞 杨思乾 刘金合 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2005年第8期902-905,共4页
研究了逆变点焊电源恒流自适应控制的模糊神经网络模型,设计了模糊神经网络结构。利用BP算法,采用先正弦函数输入后恒定输入的方法对网络进行了分段训练,并使用MATLAB语言,对系统进行了自适应控制和比例因子影响的仿真分析。结果表明,... 研究了逆变点焊电源恒流自适应控制的模糊神经网络模型,设计了模糊神经网络结构。利用BP算法,采用先正弦函数输入后恒定输入的方法对网络进行了分段训练,并使用MATLAB语言,对系统进行了自适应控制和比例因子影响的仿真分析。结果表明,逆变点焊电源恒流自适应控制模糊神经网络,能够实现在线调整隶属函数参数,控制系统可快速感知外来干扰和过程变化,平均控制相对误差小于2.08%;比例因子的选取,对系统有很大影响,不同的比例因子在与训练好的网络结合进行控制时,系统控制效果不同。 展开更多
关键词 逆变点焊 模糊神经网络 控制模型
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模糊神经网络模型参考自适应控制及其应用 被引量:6
13
作者 王耀南 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 1997年第4期65-73,共9页
提出一种模糊神经网络的自适应控制方案.给出了一种模糊神经网络模型和快速的优化学习算法(FLA),通过网络的在线自学习不断修正模糊神经网络控制器的隶属函数和权值,实现了模糊逻辑规则的自动更新.经仿真结果和倒立摆控制表明。
关键词 模糊逻辑 神经网络 学习算法 自适应控制
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神经网络模糊非参数模型自适应控制及仿真 被引量:1
14
作者 朱娟萍 侯忠生 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期1623-1625,共3页
提出一种基于神经网络的模糊非参数模型自适应控制方案。该方案仅用受控系统的I/O数据来设计控制器,综合了模糊控制、神经网络与非参数模型学习自适应控制各自的优点。仿真表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。
关键词 神经网络 模糊控制 非参数模型自适应控制 伪偏导数
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用输入输出模型表示的非线性系统的模糊神经网络滑模自适应控制 被引量:1
15
作者 达飞鹏 宋文忠 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第7期51-54,共4页
本文对一类用输入输出模型表示的非线性系统 ,基于模糊神经网络 ,提出了一种滑模自适应控制方法 .通过对系统输入输出模型的分解 ,将控制器的设计分为两步 ,第一步是设计模糊神经网络滑模控制器 ,第二步是进行线性系统的设计 .模糊神经... 本文对一类用输入输出模型表示的非线性系统 ,基于模糊神经网络 ,提出了一种滑模自适应控制方法 .通过对系统输入输出模型的分解 ,将控制器的设计分为两步 ,第一步是设计模糊神经网络滑模控制器 ,第二步是进行线性系统的设计 .模糊神经网络滑模控制器是由模糊神经网络实现滑模控制 ,它平滑了切换信号 ,消除了滑模控制中固有的颤动现象同时在控制器的设计中不需要知道系统的不确定性和扰动的界限 ,使系统有强鲁棒性 .运用Lyapunov稳定理论 ,证明了整个系统是稳定的且系统的跟踪误差收敛到零的邻域 .仿真结果表明了控制方案的有效性 . 展开更多
关键词 非线性系统 模糊神经网络 滑模控制 自适应控制
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基于结合自适应步长布谷鸟搜查算法的模糊神经网络的软件可靠性增长模型 被引量:1
16
作者 刘逻 郭立红 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第10期2908-2912,共5页
针对现有的软件可靠性增长模型(SRGM)适用性较差、预测精度波动大的问题,使用自适应步长布谷鸟搜查(ASCS)算法对模糊神经网络(FNN)的权重和阈值进行寻优,利用得到了最优权重和阈值的FNN建立SRGM。在使用缺陷数据对FNN训练的过程中,利用A... 针对现有的软件可靠性增长模型(SRGM)适用性较差、预测精度波动大的问题,使用自适应步长布谷鸟搜查(ASCS)算法对模糊神经网络(FNN)的权重和阈值进行寻优,利用得到了最优权重和阈值的FNN建立SRGM。在使用缺陷数据对FNN训练的过程中,利用ASCS来调整FNN的权重和阈值,以此提高在预测过程中的精度,同时采用多次预测结果取均值的方式来减小FNN预测的波动性,以此建立基于结合自适应步长布谷鸟搜查算法的模糊神经网络(ASCS-FNN)的软件可靠性增长模型。利用3组软件缺陷数据,以误差比均值和误差平方和作为衡量标准,对基于ASCS-FNN、结合模拟退火算法的动态模糊神经网络(SA-DFNN)、FNN、BP网络(BPN)建立的SRGM的一步向前预测能力进行比较。预测结果表明,在四组模型中,基于ASCS-FNN建立的SRGM相对于SA-DFNN、FNN、BPN建立的SRGM的平均预测精度相对提高率RI(AE)和RI(SSE)分别为-1.48%、54.8%、33.8%和14.4%、76%、35.9%,并且该模型比FNN、BPN建立的SRGM在相同缺陷数据下的预测波动性小,而且网络结构比SA-DFNN的网络结构简单。因此该模型具有预测精度较高、预测稳定和具有一定的适用性等优点。 展开更多
关键词 软件可靠性增长模型 软件缺陷数据 自适应步长布谷鸟搜查算法 模糊神经网络 一步向前预测
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基于神经网络预测模型的聚类自适应模糊控制器的设计及应用 被引量:1
17
作者 荣雅君 窦春霞 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期77-80,共4页
将神经网络与预测控制相结合 ,采用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 ;然后将聚类算法和模糊控制相结合 ,设计了一种新型的聚类自适应模糊预测控制器 ,实现了对非线性和大时滞... 将神经网络与预测控制相结合 ,采用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 ;然后将聚类算法和模糊控制相结合 ,设计了一种新型的聚类自适应模糊预测控制器 ,实现了对非线性和大时滞系统的自适应控制。将该控制器应用于锅炉的单元机组负荷控制系统中 ,仿真表明该方案的适应性、实时性和鲁棒性都很强 ,具有工程实用价值。 展开更多
关键词 神经网络 预测模型 模糊控制 遗传算法 聚类算法 鲁棒性
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基于RBF神经网络的高速列车速度跟踪控制
18
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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模糊神经网络模型参考自适应控制
19
作者 王雷 姚灵石 吴士昌 《燕山大学学报》 CAS 1998年第4期341-344,共4页
给出了一种基于模糊神经网络的模型参考自适应控制方案,首先,构造了一种运用递推预报误差(RPE)算法的多层前向神经网络,并用其对被控对象建模,然后,又构造了一种模糊神经网络控制器(FNNC),从而为一类难以建立精确数学模型的非线性... 给出了一种基于模糊神经网络的模型参考自适应控制方案,首先,构造了一种运用递推预报误差(RPE)算法的多层前向神经网络,并用其对被控对象建模,然后,又构造了一种模糊神经网络控制器(FNNC),从而为一类难以建立精确数学模型的非线性被控对象提供了一种新的自适应控制方法,仿真结果验证了其有效性, 展开更多
关键词 RPE算法 模糊神经网络 模型参考 自适应控制
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神经网络阻尼比模型及工业机器人导纳控制
20
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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