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一类自适应神经网络控制器的设计 被引量:3
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作者 李树荣 薛秀莉 杨青 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期138-142,151,共6页
针对一类具有下三角形式的多重时滞非线性系统,研究了基于小波神经网络的自适应控制器设计方案。应用后推(backstepp ing)设计方法在递推的每一步设计一个Lyapunov-Krasovsk ii泛函并在最后一步得出控制u。应用Lyapunov-Krasovskii泛函... 针对一类具有下三角形式的多重时滞非线性系统,研究了基于小波神经网络的自适应控制器设计方案。应用后推(backstepp ing)设计方法在递推的每一步设计一个Lyapunov-Krasovsk ii泛函并在最后一步得出控制u。应用Lyapunov-Krasovskii泛函稳定性定理证明了该控制器能保证闭环系统是半全局最终一致有界的(SGUUB)。仿真实例验证了该控制器的有效性。 展开更多
关键词 多重滞后 自适应控制 小波神经网络 LYAPUNOV-KRASOVSKII泛函 后推设计
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基于超级基神经网络的自适应反演非奇异滑模纱线恒张力控制
2
作者 王罗俊 彭来湖 +2 位作者 熊叙一 李杨 胡旭东 《纺织学报》 北大核心 2025年第2期92-99,共8页
为解决针织圆机高速工作时纱线张力波动较大问题,提出了一种基于超级基(HBF)神经网络区间观测器的反演非奇异滑模纱线恒张力控制方法。通过构建运动纱线系统的数学模型,运用神经网络逼近系统参数(输纱器与编织机构转动惯量)变动所导致... 为解决针织圆机高速工作时纱线张力波动较大问题,提出了一种基于超级基(HBF)神经网络区间观测器的反演非奇异滑模纱线恒张力控制方法。通过构建运动纱线系统的数学模型,运用神经网络逼近系统参数(输纱器与编织机构转动惯量)变动所导致的不确定性响应,将HBF神经网络与区间观测器相结合设计了一个区间状态观测器,估算出系统转速及纱线张力的边界范围,提高了状态识别的准确性。基于纱线张力估算值,构建反演非奇异终极滑模控制器,确保了张力跟踪误差能够在短时间内迅速收敛,从而增强了系统的鲁棒性与动态响应能力。仿真和实验结果表明:所提控制方法成功地使运动纱线张力在1.6 s内达到并维持在预设值,调节时间相较于标准滑模控制及现有文献中的滑模控制器分别缩短了57%和33%,验证了该控制算法的高效性与可靠性。 展开更多
关键词 纱线张力 超级基神经网络 状态观测器 张力误差 滑模控制器 针织圆机
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基于自适应与神经网络滑模的航空器主动控制
3
作者 贾格非 陈荣杰 +1 位作者 钟福明 刘锡烨 《航空计算技术》 2025年第2期77-82,共6页
聚焦于应用压电驱动器实现对夹紧矩形膜结构的大幅非线性振动的主动控制。基于膜结构非线性动力学模型,采用自适应控制策略和引入滑模控制器与径向基函数神经网络的结合,通过Matlab数值仿真验证了控制方法的有效性。研究结果表明,自适... 聚焦于应用压电驱动器实现对夹紧矩形膜结构的大幅非线性振动的主动控制。基于膜结构非线性动力学模型,采用自适应控制策略和引入滑模控制器与径向基函数神经网络的结合,通过Matlab数值仿真验证了控制方法的有效性。研究结果表明,自适应控制和变结构神经网络控制成功抑制了膜结构振动,在面对不同激励条件下均能快速趋近参考模型的动态响应。并引入卡尔曼观测器有效抑制了测量噪声,降低了控制成本。为航空航天领域中薄膜结构振动控制提供了可靠的解决途径。 展开更多
关键词 大振幅振动 滑模控制 自适应控制 径向基函数神经网络 卡尔曼观测器
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基于深度子领域适应卷积神经网络的结构损伤识别
4
作者 张健飞 曹雨 《振动与冲击》 北大核心 2025年第3期251-260,共10页
针对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)结构损伤识别模型泛化能力差的问题,提出了一种基于深度子领域适应卷积神经网络(deep subdomain adaptation convolutional neural networks,DSACNN)的结构损伤识别方法。以实际结... 针对卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)结构损伤识别模型泛化能力差的问题,提出了一种基于深度子领域适应卷积神经网络(deep subdomain adaptation convolutional neural networks,DSACNN)的结构损伤识别方法。以实际结构为目标域,以有限元模型为源域,根据损伤类别将源域和目标域划分成一系列子领域。在CNN中嵌入子领域适应模块,构建DSACNN模型,通过最小化源域上的损伤分类误差和领域之间的局部最大均值差异,对齐两个领域对应子领域的特征、建立特征与损伤类别之间的映射,从而将源域上的损伤识别能力迁移到目标域之上。模型的训练无需已知目标域样本的损伤标签,采用预训练全局领域适应提高其伪标签的准确率。试验结果表明:与全局领域适应模型相比,基于预训练全局领域适应的DSACNN模型在模拟目标域上准确率最大提高幅度达到21.8%,在实测目标域上提高了9.6%,具有更强的泛化能力。 展开更多
关键词 结构损伤识别 子领域适应 局部最大均值差异 卷积神经网络(CNN)
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基于神经网络考虑多约束的导弹制导控制一体化设计
5
作者 吴险峰 刘星 孙经广 《海军航空大学学报》 2025年第1期189-196,共8页
文章深入探讨了存在外界干扰、末端攻击角度约束以及输入饱和条件下的导弹制导控制一体化问题。首先,给出了考虑多约束的导弹制导控制一体化模型。其次,将目标机动和外界扰动视为系统总扰动,并引入RBF神经网络对总扰动进行逼近和补偿,... 文章深入探讨了存在外界干扰、末端攻击角度约束以及输入饱和条件下的导弹制导控制一体化问题。首先,给出了考虑多约束的导弹制导控制一体化模型。其次,将目标机动和外界扰动视为系统总扰动,并引入RBF神经网络对总扰动进行逼近和补偿,提出了一种基于自适应神经网络抗饱和的一体化制导控制策略。最后,通过Lyapunov稳定性理论分析和模拟仿真验证了所设计控制策略的有效性。 展开更多
关键词 制导控制一体化 自适应控制 攻击角度约束 神经网络理论 输入饱和
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基于小脑脉冲神经网络的柔性机械臂运动控制
6
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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工业互联网中融入域适应的混合神经网络加密恶意流量检测
7
作者 张浩和 韩刚 +1 位作者 杨甜甜 黄睿 《信息安全研究》 北大核心 2025年第5期457-464,共8页
随着信息化技术在工控领域的快速发展,工业互联网逐渐成为网络攻击的重要目标,恶意流量检测显得尤为重要.然而,加密技术的普及使得攻击者可以轻松隐藏恶意通信内容,传统基于内容分析的流量检测方法已难以有效应对.提出一种基于混合神经... 随着信息化技术在工控领域的快速发展,工业互联网逐渐成为网络攻击的重要目标,恶意流量检测显得尤为重要.然而,加密技术的普及使得攻击者可以轻松隐藏恶意通信内容,传统基于内容分析的流量检测方法已难以有效应对.提出一种基于混合神经网络和域适应的加密恶意流量检测方案,融合ResNet网络、ResNext网络、DenseNet网络和相似度检测算法构建混合神经网络.在此基础上,加入域适应模块减少数据的偏差.通过对工业互联网公共数据集进行流预处理,在勿需解密流量的情况下从加密流量中提取深层次特征,使用混合神经网络输出一组充分利用各模型特长的更高维特征向量,随后采用域适应模块中的域分类器提升模型在不同的网络环境和时间段的稳定性和泛化能力.实验结果表明,提出的方案在加密恶意流量检测任务上表现出较好的性能和效率,提高了加密恶意流量检测的准确性. 展开更多
关键词 工业互联网 混合神经网络 加密恶意流量 相似度检测 适应
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基于神经网络自适应滤波器的中医脉象信号处理技术
8
作者 刘梦聪 冯波 《现代信息科技》 2025年第7期83-86,92,共5页
中医脉象是传统中医诊断的重要部分,蕴含丰富临床信息。鉴于脉象信号具有随机性与复杂非平稳性,提出一种基于神经网络自适应滤波的中医脉象信号处理新技术。传统信号处理方法常难以有效对信号去噪和分类,制约了脉象的精准分析。自适应... 中医脉象是传统中医诊断的重要部分,蕴含丰富临床信息。鉴于脉象信号具有随机性与复杂非平稳性,提出一种基于神经网络自适应滤波的中医脉象信号处理新技术。传统信号处理方法常难以有效对信号去噪和分类,制约了脉象的精准分析。自适应滤波器能融合神经网络优势,实时调整滤波参数,适配脉象信号的动态变化。文章分析了该技术在脉象信号去噪、特征提取及分类中的应用,其可提升信号处理的精度与效率,为中医诊断提供更可靠支撑,助力推动中医现代化进程。 展开更多
关键词 神经网络 自适应滤波器 中医脉象 信号处理 去噪
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基于人工神经网络的绿色装配式建筑被动窗控制系统
9
作者 贾远航 陈彪 +2 位作者 包迪 邵锐敏 薛志豪 《建筑机械》 2025年第1期218-222,共5页
在装配式建筑中,被动窗是重要组成部分,对建筑性能和能源效率有着直接的影响。而人工神经网络作为1种强大的机器学习技术,具有自适应学习和优化能力,可以为被动窗控制提供有效的解决方案,为此文章设计了1种基于人工神经网络的绿色装配... 在装配式建筑中,被动窗是重要组成部分,对建筑性能和能源效率有着直接的影响。而人工神经网络作为1种强大的机器学习技术,具有自适应学习和优化能力,可以为被动窗控制提供有效的解决方案,为此文章设计了1种基于人工神经网络的绿色装配式建筑被动窗控制系统。在主控制器模块中,设计由人机交互通讯电路、环境采集电路、电源电路、处理器单片机构成的主控制器。处理器单片机根据环境采集电路的采集信息实施电机驱动电路的驱动。通过人机交互通讯电路实现绿色装配式建筑被动窗的远程人工控制与系统信息显示。被动窗的升降是通过伺服电机来控制的,其驱动电路采用典型H桥直流电机控制电路,该电路由三极管Q7、Q10、Q8、Q11、伺服电机与电源单元组合而成。设计人工神经网络PID控制器作为主控制器的软件算法。系统测试结果表明,设计系统在温湿度控制、窗户通风效率、室内光照度方面表现较为平稳,室内舒适度较高,室内空气质量较好,能够实现室内能耗的节省。 展开更多
关键词 人工神经网络 PID控制器 绿色装配式建筑 被动窗控制
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基于BP神经网络的用户侧用电负荷自适应预测方法
10
作者 张传远 陈亚天 +2 位作者 高振伟 齐永忠 杨夏祎 《信息技术》 2025年第2期187-192,共6页
为了提高电力系统运行的可靠性和稳定性,准确预测用户侧用电负荷,提出了基于BP神经网络的用户侧用电负荷自适应预测方法。通过构建用户侧用电负荷数据分析模型,采集用户侧用电负荷数据并进行数据分类和分析。使用线性内插方法,对用户侧... 为了提高电力系统运行的可靠性和稳定性,准确预测用户侧用电负荷,提出了基于BP神经网络的用户侧用电负荷自适应预测方法。通过构建用户侧用电负荷数据分析模型,采集用户侧用电负荷数据并进行数据分类和分析。使用线性内插方法,对用户侧用电负荷残缺数据和误差数据进行修补。基于BP神经网络,采用粒子群算法对BP神经网络的初始权重和门限进行优化,实现用户侧用电负荷自适应预测。实验结果表明,文中方法的负荷预测结果更加接近于实际值,能够准确预测用户侧用电负荷。 展开更多
关键词 BP神经网络 用户侧 用电负荷 自适应预测 粒子群算法
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基于粒子群优化神经网络的机械臂跟踪控制
11
作者 屈晓宇 王家隆 《沈阳工程学院学报(自然科学版)》 2025年第1期48-54,共7页
针对智能消防机械臂在无人情况下的系统操作精度问题,提出基于粒子群优化RBF神经网络自适应的控制方法。首先,采用RBF神经网络自适应控制算法跟踪机械臂各关节的轨迹;其次,采用粒子群优化算法对RBF神经网络的权值进行更新,并重新构建RB... 针对智能消防机械臂在无人情况下的系统操作精度问题,提出基于粒子群优化RBF神经网络自适应的控制方法。首先,采用RBF神经网络自适应控制算法跟踪机械臂各关节的轨迹;其次,采用粒子群优化算法对RBF神经网络的权值进行更新,并重新构建RBF神经网络;最后,通过MATLAB仿真验证所提出控制器的有效性和可行性。结果表明:与一般RBF神经网络自适应控制器相比,粒子群优化RBF神经网络自适应控制器在路径跟踪上具有更高的控制精度。 展开更多
关键词 智能消防机械臂 神经网络 自适应 粒子群优化算法
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融合自适应SSAE与神经网络算法的网络安全模型研究
12
作者 林金妹 韦冰东 《信息技术与信息化》 2025年第2期139-142,共4页
为提升网络安全防护的智能化与精准度,利用自适应SSAE与神经网络融合算法,优化设计网络安全模型。采用网络爬虫算法,采集网络运行数据以此作为模型输入值。从防护时间、风险容忍度等方面设置模型约束条件。以自适应堆叠稀疏自编码器和... 为提升网络安全防护的智能化与精准度,利用自适应SSAE与神经网络融合算法,优化设计网络安全模型。采用网络爬虫算法,采集网络运行数据以此作为模型输入值。从防护时间、风险容忍度等方面设置模型约束条件。以自适应堆叠稀疏自编码器和神经网络构建与融合,通过算法的学习迭代提取网络运行特征,根据提取特征与网络异常标准特征的匹配度,确定网络的异常状态与类型。根据网络异常检测结果,通过异常节点隔离、安全加固、访问控制3个步骤,实现模型的安全防御功能。通过模型测试实验得出结论:与传统模型相比,优化设计模型的网络攻击误检率和漏检率分别下降4.25%和3.55%,在模型作用下网络丢包率降低1.28%。 展开更多
关键词 自适应SSAE算法 神经网络算法 融合算法 网络安全 模型设计
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基于神经网络的水轮机调节系统性能辨识与优化控制方法
13
作者 杨骏 《浙江水利科技》 2025年第3期72-77,共6页
水轮机调节系统的运行状态直接影响着电网的稳定性、安全性和经济性,是确保电站高效运行的首要考虑因素。为了提升水轮机调节系统在复杂工况中的运行效能,同时解决参数模型与经验模型拟合程度差的难题,基于神经网络提出一种系统辨识与... 水轮机调节系统的运行状态直接影响着电网的稳定性、安全性和经济性,是确保电站高效运行的首要考虑因素。为了提升水轮机调节系统在复杂工况中的运行效能,同时解决参数模型与经验模型拟合程度差的难题,基于神经网络提出一种系统辨识与控制算法。首先分析调节系统的结构组成,并建立主要元件的经验模型;随后设计一种改进型反向传播神经网络,利用经验模型的仿真数据进行训练后用于辨识调节系统的关键参数;最后提出一种基于神经网络优化的比例—积分—微分控制器,在复杂工作条件下对调节系统进行运行控制。综合仿真结果看出,所设计的系统辨识与控制算法具有一定的实用性。 展开更多
关键词 水轮机调节系统 系统识别 反向传播神经网络 比例—积分—微分控制器
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基于双注意力图神经网络的链路预测
14
作者 杨真真 林泽龙 杨永鹏 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期106-114,共9页
链路预测是在图结构中预测未知或潜在的边,对挖掘图中的隐含信息、补全图中的缺失数据和发现图中的新知识都具有重要意义。图神经网络(Graph Neural Network,GNN)已被广泛应用于链路预测,然而,现有基于GNN的链路预测方法存在一些问题:(1... 链路预测是在图结构中预测未知或潜在的边,对挖掘图中的隐含信息、补全图中的缺失数据和发现图中的新知识都具有重要意义。图神经网络(Graph Neural Network,GNN)已被广泛应用于链路预测,然而,现有基于GNN的链路预测方法存在一些问题:(1)大多数基于GNN的方法往往容易忽略为链路预测提供额外帮助的边信息的重要性;(2)大多数基于GNN的方法都仅捕获表示图的邻居节点间相似性的低频信息,忽略了表示邻居节点间差异性的高频信息;(3)大多数基于GNN的方法都未考虑输入特征矩阵的节点维度和特征维度两个维度,只关注其中一个维度。针对这些问题,提出了一种基于双注意力图神经网络(Dual Attention Graph Neural Network,DAGNN)的链路预测方法,该方法包含两条路径,以不同的角度更新节点表示。其中一条是基于图神经网络的路径,采用含边信息的频率自适应图注意力网络(Frequency Adaptive Graph Attention Network with Edge Information,FAGAT⁃EI)作为基础模型,有效地利用边信息增强节点之间的关系,并利用频率自适应机制平衡高低频率邻居信息的权重,从而缓解GNN的过度平滑问题;另一条是基于通道注意力网络的路径,提出了一种新的压缩-激励通道注意力模块(Squeeze and Excitation⁃Channel At⁃tention Module,SE⁃CAM)作为基础模型,充分考虑输入特征矩阵的节点维度和特征维度,并自动学习和调整每个节点的不同特征权重,从而得到更有意义的节点表示。最后在两个基准数据集上进行了实验,实验结果表明,提出的链路预测方法在Last⁃FM和Book⁃Crossing两个数据集上的AUC和ACC指标均优于其他基线模型,展现出了卓越的链路预测性能。 展开更多
关键词 链路预测 神经网络 注意力机制 压缩-激励模块 频率自适应
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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:1
15
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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基于自适应神经网络的船舶航向保持预定义性能PI控制 被引量:2
16
作者 刘训文 褚善东 +1 位作者 骆海洋 钟平 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第1期10-15,共6页
为解决模型动态不确定和外部扰动未知的船舶航向保持问题,提出一种基于自适应神经网络的船舶航向保持预定义性能PI控制方案。在PID控制设计框架下,引入自适应神经网络和预设性能控制技术,从不确定补偿和设计角度提高船舶航向保持的精度... 为解决模型动态不确定和外部扰动未知的船舶航向保持问题,提出一种基于自适应神经网络的船舶航向保持预定义性能PI控制方案。在PID控制设计框架下,引入自适应神经网络和预设性能控制技术,从不确定补偿和设计角度提高船舶航向保持的精度和控制性能。在控制设计中,结合自适应神经网络技术与单参数学习技术,使得整个船舶航向保持闭环控制系统仅需要在线更新一个未知参数,系统的复杂度降低,且可以实现离线确定船舶航向误差的功能。基于李雅普诺夫稳定性理论进行分析,结果表明所提出的控制方案能保证整个闭环控制系统所有信号均有界。通过数值仿真验证了所提出方案的有效性和优越性。 展开更多
关键词 船舶航向 自适应神经网络 PI控制 预定义性能 智能航行
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四旋翼飞行器的RBF神经网络鲁棒自适应控制 被引量:1
17
作者 马振伟 白浩 +1 位作者 陈洪波 王劲博 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1620-1628,共9页
针对具有模型不确定性和有界外部扰动的四旋翼飞行器,提出了一种基于径向基函数神经网络的鲁棒自适应全局控制方法(RRAC)。所提方法结合了神经网络控制对未知非线性的强拟合能力和鲁棒控制的全局稳定性,解决了神经网络控制仅能实现半全... 针对具有模型不确定性和有界外部扰动的四旋翼飞行器,提出了一种基于径向基函数神经网络的鲁棒自适应全局控制方法(RRAC)。所提方法结合了神经网络控制对未知非线性的强拟合能力和鲁棒控制的全局稳定性,解决了神经网络控制仅能实现半全局一致最终有界的问题,实现了控制精度和鲁棒性的双重提升。所设计的控制器由在近似域内工作的神经网络控制器和在近似域外工作的鲁棒控制器组成。引入一种新型切换函数来实现两者之间的平滑切换,以保证闭环系统的所有信号是全局一致最终有界的。利用Lyapunov函数和Barbalat引理严格证明了非线性四旋翼飞行器系统的稳定性。仿真表明,所设计的控制器在模型不确定性和有界外部扰动下对参考轨迹依旧保持良好的跟踪性能,且跟踪误差趋近于零。 展开更多
关键词 四旋翼飞行器 RBF神经网络 鲁棒自适应控制 平滑切换函数 全局一致最终有界
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BTT导弹神经网络自适应控制器设计 被引量:11
18
作者 胡云安 晋玉强 《航天控制》 CSCD 北大核心 2003年第1期37-42,共6页
在导弹系统存在非匹配不确定性的情况下 ,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的神经网络自适应导弹控制系统的设计方法。首先应用RBF神经网络在线辨识系统中存在的不确定性 ,然后利用反演控制技术设计了导弹非线性自适应控制器 ,... 在导弹系统存在非匹配不确定性的情况下 ,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的神经网络自适应导弹控制系统的设计方法。首先应用RBF神经网络在线辨识系统中存在的不确定性 ,然后利用反演控制技术设计了导弹非线性自适应控制器 ,成功的处理了非匹配不确定性 ,并应用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络权重矩阵及中心点值的调节律 ,保证了系统的稳定性。证明了系统的所有信号均有界且全局指数收敛至原点的一个邻域。最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果显示了该设计方法的有效性。 展开更多
关键词 BTT导弹 神经网络 自适应控制器设计 非线性系统
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基于神经网络自适应调整PID控制器的设计 被引量:2
19
作者 王洁 李为民 +1 位作者 娄寿春 朱永文 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2002年第2期19-22,共4页
对神经网络自适应调整 PID控制器的设计方法进行了探讨 ,采用神经网络在线辨识系统的输出 ,再对 PID控制器的参数进行在线调节 ,达到良好的控制效果。
关键词 神经网络 自适应调整 PID控制器 在线辨识
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船舶类量化神经网络自适应运动控制方法研究
20
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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