自适应神经元学习控制(ANELC)策略的研究

1

作者 王大庆 丁崇生 葛思华 《机床与液压》 北大核心 2000年第3期10-13,共4页

本文提出一种针对机械加工中具有非周期扰动的给定信号周期重复的自适应神经学习控制策略 (ANELC)。采用自适应控制与神经元学习相结合的方法。采用超稳定理论进行了稳定性的证明。仿真表明 ,ANELC有较高的跟踪精度和抗干扰能力。

关键词 机械加工 超稳定性 自适应神经元学习控制策略

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一种改进的单个自适应神经元控制学习算法 被引量：3

2

作者 李巍 郎力 马树青 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第2期50-53,共4页

提出了一种改进的神经元控制学习算法，它是对原有的单个自适应神经元控制学习算法的较一般的推广和改进。通过对一卫星姿态稳定控制系统的仿真，表明所提方法优越。

关键词 智能控制 自适应神经元 神经网络控制 学习算法

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单神经元自适应控制器在液位控制中的应用 被引量：7

3

作者 许伟明 居滋培 张凤登 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2001年第2期180-182,共3页

介绍了单神经元自适应控制器在液位控制中的应用;在控制算法中提出了自调整学习速率和学习初期的分层控制方法.

关键词 神经网络 液位控制 学习速率 单神经元自适应控制器

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基于滑模的神经元网络自适应控制及其应用(英文)

4

作者 杨勇 粟时平 《长沙电力学院学报（自然科学版）》 2003年第1期39-43,共5页

提出一种基于滑模的神经元网络自适应控制方法,并把它应用于液压伺服系统的位置控制.基于滑模学习策略,根据从一优化了的滑模控制所得到的系统输入/输出信号,设计一神经元网络,离线训练该神经元网络的权值,然后综合一简单的自适应环节,... 提出一种基于滑模的神经元网络自适应控制方法,并把它应用于液压伺服系统的位置控制.基于滑模学习策略,根据从一优化了的滑模控制所得到的系统输入/输出信号,设计一神经元网络,离线训练该神经元网络的权值,然后综合一简单的自适应环节,得到完整的基于滑模的神经元网络自适应控制.仿真实验结果表明,相对于纯优化的滑模控制而言,所提出的控制方法能使系统具有响应速度快,控制精度高的特点,综合控制效果明显. 展开更多

关键词 神经元网络自适应控制(NNAC) 滑模学习策略 自适应机构 液压伺服系统

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单神经元自适应PID智能控制器及其应用

5

作者 李光明 孙瑜 《陕西科技大学学报（自然科学版）》 1998年第2期46-49,共4页

介绍了由单个神经元构成的ＰＩＤ智能控制器，分析了这类控制器的模型特点和学习策略。

关键词 自适应神经元 学习策略 控制学习算法

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基于自适应神经元的多输入多输出温度控制算法

6

作者 孙瑜 李光明 《陕西科技大学学报（自然科学版）》 1998年第2期58-62,共5页

介绍了Ａｄａｌｉｎｅ的模型结构及其在ＳＩＳＯ控制系统中的学习策略，讨论了Ａｄａｌｉｎｅ应用于ＭＩＭＯ温度控制系统中的算法，给出了应用实例．

关键词 自适应神经元 学习规则 控制算法

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基于PSD算法的神经元PID多电机同步控制 被引量：4

7

作者 崔皆凡 刘艳 +1 位作者 李玥 张宏丽 《机床与液压》 北大核心 2013年第19期18-21,共4页

神经元PID控制器虽然具有自学习和自调整能力,但其增益K不具备这种能力。而增益K对多电机同步控制系统又有着十分显著的影响。为解决这一问题,将自适应PSD控制算法应用于神经元PID控制器中,形成增益K的自适应算法,解决了传统神经元PID... 神经元PID控制器虽然具有自学习和自调整能力,但其增益K不具备这种能力。而增益K对多电机同步控制系统又有着十分显著的影响。为解决这一问题,将自适应PSD控制算法应用于神经元PID控制器中,形成增益K的自适应算法,解决了传统神经元PID控制器增益K无法实时在线调整的缺点,提高了传统神经元PID控制器的自学习和自调整能力。应用MATLAB7.0分别搭建常规PID、神经元PID和基于PSD算法的神经元PID的3种多电机同步控制系统模型,进行仿真比较。仿真结果表明:基于PSD算法的神经元PID多电机同步控制系统具有更好的自适应性和鲁棒性,实现了提高多电机同步控制系统控制精度的目的。 展开更多

关键词 自适应PSD 神经元PID 自学习 MATLAB SIMULINK 仿真 同步控制

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神经网络自适应位置控制算法研究与实时仿真 被引量：1

8

作者 张承瑞 李海涛 《制造技术与机床》 CSCD 北大核心 2005年第7期50-52,共3页

在传统PID控制算法的基础上,基于神经网络的自学习特性,提出了基于小脑模型神经网络-CerebellarModelArticulationController(CMAC)和单神经元的复合控制实现前馈反馈位置控制算法。该算法特点是不需要对被控对象建模、控制参数自调整... 在传统PID控制算法的基础上,基于神经网络的自学习特性,提出了基于小脑模型神经网络-CerebellarModelArticulationController(CMAC)和单神经元的复合控制实现前馈反馈位置控制算法。该算法特点是不需要对被控对象建模、控制参数自调整、运算速度快、适用于实时控制。利用dSPACE在松下的电动机上所做实验表明,该算法控制效果良好。 展开更多

关键词 实时仿真 算法研究 位置控制 自适应 小脑模型神经网络 PID控制算法 dSPACE Model 参数自调整 复合控制 单神经元 对象建模 运算速度 实时控制 控制效果 自学习 电动机 前馈

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基于Markov参数整定的自适应迭代学习PID控制 被引量：3

9

作者 尹俊华 薄翠梅 +1 位作者 刘艳萍 杨磊 《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期1490-1498,共9页

针对半间歇反应过程参数时变问题,研究基于Markov参数整定的单神经元自适应迭代学习PID控制方法。首先建立二维迭代学习PID控制器(2D-ILC-PID),采用Markov参数法离线整定控制器的参数初值;然后在批次内采用单神经元自适应调节机制在线调... 针对半间歇反应过程参数时变问题,研究基于Markov参数整定的单神经元自适应迭代学习PID控制方法。首先建立二维迭代学习PID控制器(2D-ILC-PID),采用Markov参数法离线整定控制器的参数初值;然后在批次内采用单神经元自适应调节机制在线调节2D-ILC-PID控制器参数,同时利用批次间的重复特性更新控制输入提高迭代学习速率,有效提升控制系统跟踪性能。最后在环己胺制备反应过程进行仿真实验验证,实验结果表明提出的基于Markov参数整定的自适应迭代学习控制方法能够实现多时段反应器温度的精确跟踪。 展开更多

关键词 Markov参数整定 单神经元自适应 PID控制 迭代学习控制

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单参数PID的Hebb学习控制 被引量：14

10

作者 杨启文 陈昊 薛云灿 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期392-395,共4页

基于模型的设计方法可以获得较为满意的控制性能,但这种方法在设计难以建模或模型时变的系统时会遇到很多困难。本文对简化的Z-N方法进行了根轨迹分析,表明:对于常见的过程控制对象,基于简化Z-N方法整定的单参数单神经元PID存在使系统... 基于模型的设计方法可以获得较为满意的控制性能,但这种方法在设计难以建模或模型时变的系统时会遇到很多困难。本文对简化的Z-N方法进行了根轨迹分析,表明:对于常见的过程控制对象,基于简化Z-N方法整定的单参数单神经元PID存在使系统稳定的可行性解。利用人工神经网络的Hebb学习规则对PID增益进行学习,可以实现常见工业过程的无模型自适应控制。与其他单神经元PID相比,PID调整参数少。仿真和实验表明,本文算法可以获得较好的仿真效果,具有满意的实验性能指标。 展开更多

关键词 单神经元PID Hebb学习 无模型 自适应控制

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舵面电动加载系统的自适应CMAC复合控制 被引量：7

11

作者 杨波 王哲 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期333-337,共5页

针对无人机舵面电动加载系统具有非线性及多余力矩的特点,提出了一种自适应CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络与自适应神经元控制器并联构成复合控制结构.该控制策略以系统的指令输入和实际输出作为CMAC的激励信... 针对无人机舵面电动加载系统具有非线性及多余力矩的特点,提出了一种自适应CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络与自适应神经元控制器并联构成复合控制结构.该控制策略以系统的指令输入和实际输出作为CMAC的激励信号,以系统的当前控制误差作为CMAC的训练信号.提出了利用误差在线自适应调整学习率的方法,消除了常规前馈型CMAC的过学习和不稳定现象.建立了无人机舵面电动加载系统的数学模型,给出了具体的控制结构和算法.仿真结果表明:该方法有效抑制了加载系统的多余力矩,增强了系统的稳定性,明显改善了舵面电动加载系统的动态性能. 展开更多

关键词 舵面电动加载系统 多余力矩 小脑模型关联控制器神经网络 自适应控制 自适应神经元 学习率

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用于电力故障波形重现的逆变器建模及其自适应控制 被引量：2

12

作者 孙晓明 刘涤尘 袁荣湘 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第34期63-70,共8页

从频域角度对用于故障波形重现的逆变器进行建模和分析。通过引入导通时间偏移量和时间–电压转换系数的概念提出一种改进模型,实现了占空比到输出电压的线性变换;克服了近似模型由于线性化造成的频带受限。引用能消除固有跟踪误差的准... 从频域角度对用于故障波形重现的逆变器进行建模和分析。通过引入导通时间偏移量和时间–电压转换系数的概念提出一种改进模型,实现了占空比到输出电压的线性变换;克服了近似模型由于线性化造成的频带受限。引用能消除固有跟踪误差的准PID控制器对改进模型进行控制,为消除参数漂移等对其性能的影响,提出了基于"有感知器监督的Hebb学习规则"的单神经元自适应准PID控制器,很好地改善了控制性能,满足了故障波形重现的精度要求;且该算法运算量小,适合于实时实现和现有软件的更新升级。 展开更多

关键词 单相桥式逆变器 建模仿真 准PID控制器 单神经元自适应控制 有感知器监督的Hebb学习规则

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镜像神经元系统的个体发生学及其学前教育意蕴 被引量：1

13

作者 陈巍 陈喜丹 《学前教育研究》 CSSCI 北大核心 2015年第4期3-8,共6页

镜像神经元系统是近十年来认知神经科学研究取得的最重要的发现之一,有关其个体发生学存在适应说和联想说两种对立的假说。前者认为镜像神经元系统是进化的产物,由生物性的遗传基因决定。后者认为镜像神经元系统是联想序列学习的产物,... 镜像神经元系统是近十年来认知神经科学研究取得的最重要的发现之一,有关其个体发生学存在适应说和联想说两种对立的假说。前者认为镜像神经元系统是进化的产物,由生物性的遗传基因决定。后者认为镜像神经元系统是联想序列学习的产物,是个体在感觉运动经验的获得过程中形成的。回顾这两种假说的各自证据,可以发现联想说更占优势。据此理论,学前教师应充分创设有利于联想序列学习的情境,以促进儿童镜像神经元系统的发育,提高儿童的运动技能、艺术感受与表现以及人际交往等能力。 展开更多

关键词 镜像神经元系统 适应说 联想说 联想序列学习 学前教育

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膝-踝-趾动力型假肢解耦控制研究

14

作者 耿艳利 王希瑞 +2 位作者 武正恩 郭欣 王倩 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期324-331,共8页

针对膝-踝-趾动力型假肢系统的强耦合性,导致系统控制效果不理想等问题,本文设计控制法则分解法解耦器对系统进行解耦,降低耦合度,提高控制效果。利用拉格朗日方程建立了膝-踝-趾动力型假肢系统支撑末期的动力学模型,此模型的耦合度为1.... 针对膝-踝-趾动力型假肢系统的强耦合性,导致系统控制效果不理想等问题,本文设计控制法则分解法解耦器对系统进行解耦,降低耦合度,提高控制效果。利用拉格朗日方程建立了膝-踝-趾动力型假肢系统支撑末期的动力学模型,此模型的耦合度为1.22,耦合性较强,需要进行解耦;基于控制法则分解法设计模型解耦器,以此简化假肢系统,将耦合度强的系统简化为膝、踝、趾独立控制的模型;基于自适应迭代学习设计控制器,对解耦前后三自由度假肢系统的各关节进行控制。结果表明:此解耦器可以将假肢模型简化为3个单输入、单输出的系统,同时降低关节间的耦合度,加快系统的收敛速度,与解耦前的控制效果相比,解耦后系统收敛误差明显减小。本文为多关节假肢系统提供了模型简化方法,为实物样机控制提供理论验证。 展开更多

关键词 膝-踝-趾动力型假肢 动力学模型 控制法则分解法解耦器 自适应迭代学习 解耦控制策略 被动型假肢 拉格朗日方程 轨迹跟踪

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液压振动台位移补偿的PID控制方式的研究 被引量：3

15

作者 何少佳 闫奥博 +1 位作者 祝新军 纪效礼 《制造技术与机床》 北大核心 2019年第5期72-75,共4页

针对目前市面上的液压振动台的位移控制精度的问题,提出了一种基于单神经元网络的PID和有监督的Hebb学习法则的液压振动台的智能控制方式,并加入压力值与位移值构成双闭环控制,来解决由于振动、油液泄漏等因素造成的液压泵中压力的损失... 针对目前市面上的液压振动台的位移控制精度的问题,提出了一种基于单神经元网络的PID和有监督的Hebb学习法则的液压振动台的智能控制方式,并加入压力值与位移值构成双闭环控制,来解决由于振动、油液泄漏等因素造成的液压泵中压力的损失导致伺服作动器位移的误差的问题。该控制方式可以通过对变化的误差不断的在线修正和学习,并迅速地调节出最优的PID参数,快速地到达所设定的参数值。该控制方式可以减小在运行过程中因干扰和系统扰动等因素造成的位移误差。仿真结果表明,该控制方式具有较强的自适应能力和抗干扰能力以及鲁棒性。 展开更多

关键词 液压振动台 单神经元网络的PID 有监督的Hebb学习法则 自适应控制

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基于小波神经网络的服务器预警系统 被引量：2

16

作者 陈波 于泠 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期343-346,共4页

提出了采用紧致型小波神经网络来构建服务器预警系统,将小波和神经网络直接融合,使网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题,小波神经元的低相关性,也使得小波神经网络有更快的收敛速度;将服务器中的日志数据数值化后进行... 提出了采用紧致型小波神经网络来构建服务器预警系统,将小波和神经网络直接融合,使网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题,小波神经元的低相关性,也使得小波神经网络有更快的收敛速度;将服务器中的日志数据数值化后进行网络训练,获得一个基于小波神经网络的入侵分类器。实验结果,表明小波神经网络系统自适应能力强、学习速度快、预警精度高、在入侵检测领域有良好的实用性。 展开更多

关键词 小波神经网络 预警系统 服务器 非线性优化问题 神经网络系统 自适应能力 局部最优 训练过程 收敛速度 网络训练 日志数据 学习速度 入侵检测 相关性 神经元 数值化 分类器 实用性

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基于权值、阈值同步学习BP算法的结构损伤检测 被引量：2

17

作者 李学良 霍达 滕海文 《世界地震工程》 CSCD 北大核心 2005年第2期52-56,共5页

结合神经元模型,提出了一种新的BP算法权值、阈值同步学习的BP算法,该方法将神经元权值、阈值均看作自适应的学习变量,在学习过程中同步修改,从而提高传统BP算法的性能。应用于结构损伤检测的数值模拟算例表明,该方法收敛速度较快、检... 结合神经元模型,提出了一种新的BP算法权值、阈值同步学习的BP算法,该方法将神经元权值、阈值均看作自适应的学习变量,在学习过程中同步修改,从而提高传统BP算法的性能。应用于结构损伤检测的数值模拟算例表明,该方法收敛速度较快、检测精度较高,可以改善传统算法收敛速度慢、易出现过拟合的缺陷。 展开更多

关键词 结构损伤检测 BP算法 权值 阈值 收敛速度 神经元模型 同步修改 学习过程 数值模拟 检测精度 传统算法 自适应 过拟合 变量

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