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一种新的基于自适应神经网络模糊推理系统的图像滤波器 被引量:3
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作者 朱立新 杨扩 秦加合 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第S1期211-214,共4页
提出了一种新的基于自适应神经网络模糊推理系统的去除噪声算法。该算法是一个结合了中值滤波、维纳滤波和自适应神经网络模糊推理系统的综合滤波器。噪声点通过算法被准确地估计出来,自适应神经网络模糊推理系统的参数通过训练得到,训... 提出了一种新的基于自适应神经网络模糊推理系统的去除噪声算法。该算法是一个结合了中值滤波、维纳滤波和自适应神经网络模糊推理系统的综合滤波器。噪声点通过算法被准确地估计出来,自适应神经网络模糊推理系统的参数通过训练得到,训练可以通过简单的计算机合成图像来进行。将含噪声的图像、中值滤波后的图像和维纳滤波后的图像作为系统的三个输入,通过一个固定阈值来判断像素点是否为噪声点作为系统的输出,如果判断是噪声点,则通过中值滤波来进行去噪处理,如果判断是非噪声点,则灰度值保持不变。算法的特点就是在能够保持好线条、边缘、细节和纹理的同时,很好地去除噪声点。仿真实验表明,算法可以对噪声污染的图像进行有效的重建,同时不会扭曲图像中的有用信息。 展开更多
关键词 自适应神经网络模糊推理系统 综合滤波器 噪声图像 噪声点 图像重建
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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 被引量:1
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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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船用起重机自适应神经网络滑模防摆控制
3
作者 陈志梅 王艳芳 +2 位作者 朱东科 邵雪卷 张井岗 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第2期137-143,共7页
针对欠驱动船用臂架起重机存在持续不确定上界干扰问题,提出一种自适应径向基函数神经网络(adaptive radial basis function neural network,ARBFNN)分层滑模控制(hierarchical sliding mode control,HSMC)方法(称为ARBFNN-HSMC方法)。... 针对欠驱动船用臂架起重机存在持续不确定上界干扰问题,提出一种自适应径向基函数神经网络(adaptive radial basis function neural network,ARBFNN)分层滑模控制(hierarchical sliding mode control,HSMC)方法(称为ARBFNN-HSMC方法)。采用拉格朗日方法建立受海浪持续影响的船舶-起重机-负载复杂系统的动力学模型,并将其转换为欠驱动系统的标准形式;采用HSMC方法设计控制律,以补偿系统参数的摄动;通过ARBFNN逼近并补偿由外部非线性干扰引起的不确定上界扰动,并利用李雅普诺夫函数证明了系统的渐近稳定性。仿真结果表明,该方法在持续未知干扰下具有很强的鲁棒性,能够有效实现负载定位和消除摆动的双重目标。 展开更多
关键词 船用起重机 防摆控制 欠驱动系统 分层滑模控制(HSMC) 自适应径向基函数神经网络(ARBFNN)
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基于RBF神经网络自适应滑模控制技术的舰载机牵引车稳定性研究
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作者 王阳 于鸿彬 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第9期322-332,共11页
针对舰载机牵引车在舰船甲板上工作时受到海浪干扰而行驶失稳问题,设计了一种基于RBF神经网络的自适应滑模控制器。以舰载机牵引系统为研究对象,建立了舰载机牵引系统的动力学模型,利用RBF神经网络的学习能力和自适应特性对海浪环境下... 针对舰载机牵引车在舰船甲板上工作时受到海浪干扰而行驶失稳问题,设计了一种基于RBF神经网络的自适应滑模控制器。以舰载机牵引系统为研究对象,建立了舰载机牵引系统的动力学模型,利用RBF神经网络的学习能力和自适应特性对海浪环境下牵引车的未知干扰进行分析预测,对外界引起的不确定项和扰动量的上限进行自适应逼近,并通过构造Lyapunov函数导出自适应律,切换函数采用饱和函数代替符号函数,可以有效减弱趋近过程中产生的抖振。为验证该方法的稳定性,在Matlab/Simulink中搭建舰载机牵引系统运动控制仿真模型,将该控制器与普通滑模控制器进行对比分析。仿真结果表明:RBF神经网络自适应滑模控制器的整体控制效果明显优于普通滑模控制器的控制效果,使舰载机牵引车控制系统即使在海浪干扰环境下仍具有可靠的稳定性能,同时具有较强的抗干扰能力和良好的位置轨迹跟踪能力。 展开更多
关键词 舰载机牵引车 系统动力学模型 自适应滑模控制 RBF神经网络 稳定性
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自适应神经模糊推理系统优化的快速上肢评估方法 被引量:1
5
作者 白仲航 项钲 +1 位作者 谭昭芸 裴卉宁 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1643-1656,共14页
传统方法对工作相关肌肉骨骼疾病风险评估的输入变量变化敏感性较低,导致风险评估输出结果的精确性和可靠性不足。为更加准确地进行人因工程风险评估,提出了基于自适应神经模糊推理系统的快速上肢评估方法(RULA)。首先,基于卷积神经网... 传统方法对工作相关肌肉骨骼疾病风险评估的输入变量变化敏感性较低,导致风险评估输出结果的精确性和可靠性不足。为更加准确地进行人因工程风险评估,提出了基于自适应神经模糊推理系统的快速上肢评估方法(RULA)。首先,基于卷积神经网络对视频中人体工作姿势的关键点进行检测及识别,并计算关节角度;其次,基于自适应神经模糊推理系统对快速上肢评估方法进行改进,搭建工作相关肌肉骨骼疾病风险评估架构以解决评估不同姿势时获得相同评分的问题;再次,随机选取不同工作姿势的关节角度数据对网络进行训练和检测,调整基于自适应神经模糊推理系统和快速上肢评估方法的工作相关肌肉骨骼疾病风险预测模型的最佳参数;最后,选取关节角度数据集里的前15个工作姿势进行相关性验证,将结果与原始快速上肢评估方法的结果进行比较,应用树枝修剪工具的操作过程进行案例分析以实现风险得分的实时动态评估。结果表明,优化后的快速上肢评估方法比原始方法更敏感,验证了利用自适应神经模糊推理系统能够有效改进快速上肢评估方法并实时预测风险得分。 展开更多
关键词 快速上肢评估法 自适应神经模糊推理系统 模糊控制 关键点检测 人因工程风险
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基于模糊推理和神经网络的采矿方法智能决策系统 被引量:14
6
作者 黄德镛 胡运权 +4 位作者 陈孝华 杨德全 叶加冕 宦秉炼 张庆文 《有色金属》 CSCD 2002年第2期104-107,共4页
有针对性地引入人工智能、专家系统、人工神经网络和计算机辅助设计等先进技术 ,通过有效的组合与集成 ,形成功能先进的智能化决策支持系统。采矿方法智能决策系统由四部分组成 :将矿体的赋存条件转化为模糊知识和模糊规则 ;运用模糊推... 有针对性地引入人工智能、专家系统、人工神经网络和计算机辅助设计等先进技术 ,通过有效的组合与集成 ,形成功能先进的智能化决策支持系统。采矿方法智能决策系统由四部分组成 :将矿体的赋存条件转化为模糊知识和模糊规则 ;运用模糊推理专家系统初选可行方案 ;用人工神经网络对可行方案的技术经济指标进行预测 ;通过群体多目标决策 ,优选出实施方案。应用于云南锡业公司松树脚矿 ,用优选方案进行工艺试验 ,取得了贫化损失小。 展开更多
关键词 模糊推理 神经网络 采矿方法 智能决策系统
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神经网络模糊推理系统在火灾探测中的应用 被引量:8
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作者 王殊 杨宗凯 何建华 《数据采集与处理》 EI CSCD 1998年第2期149-153,共5页
提出了一种用于火灾自动探测的神经网络模糊推理系统,它采用前馈神经网络对火灾探测器信号进行处理,神经网络输出的火灾概率经模糊推理系统判决,输出火灾报警信号。这种方法结合了神经网络和模糊逻辑的优点,实验表明这种系统能够准... 提出了一种用于火灾自动探测的神经网络模糊推理系统,它采用前馈神经网络对火灾探测器信号进行处理,神经网络输出的火灾概率经模糊推理系统判决,输出火灾报警信号。这种方法结合了神经网络和模糊逻辑的优点,实验表明这种系统能够准确探测火灾并减少了误报警。 展开更多
关键词 火灾探测 神经网络 模糊推理系统
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基于自适应神经网络模糊系统的混沌音频水印盲检测 被引量:1
8
作者 王炳和 管先念 吕明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第6期1274-1276,共3页
自适应神经网络模糊推理系统(AdaptiveNeuro FuzzyInferenceSystem, ANFIS)是将Sugeno一阶模糊系统以网络的形式来实现而得到的一种多输入单输出的神经网络。它能够很好的模拟出输入输出之间的关系,且收敛速度快,误差小,所需训练样本少... 自适应神经网络模糊推理系统(AdaptiveNeuro FuzzyInferenceSystem, ANFIS)是将Sugeno一阶模糊系统以网络的形式来实现而得到的一种多输入单输出的神经网络。它能够很好的模拟出输入输出之间的关系,且收敛速度快,误差小,所需训练样本少,非常有利于水印信号的盲分离。利用ANFIS良好的自适应控制能力提出了一种具有较强鲁棒性的DCT域音频水印盲检测算法,实验证明,该水印检测算法准确性高,时间代价小,具有较强的抗攻击性,很有实用价值。 展开更多
关键词 数字音频水印 自适应神经网络模糊推理系统 混沌 盲检测 鲁棒性
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自适应神经网络一模糊推理融合检测系统
9
作者 杨成文 孙庆伟 权太范 《电子测量技术》 2002年第3期13-14,共2页
针对如何减小干扰环境下各传感器状态的不确定性对融合检测性能的影响,文中提出一种自适应神经网络-模糊推理融合检测系统。该系统通过自适应地综合处理传感器状态和传感器检测性能信息得到可靠的融合检测结果。仿真结果表明,在干扰环... 针对如何减小干扰环境下各传感器状态的不确定性对融合检测性能的影响,文中提出一种自适应神经网络-模糊推理融合检测系统。该系统通过自适应地综合处理传感器状态和传感器检测性能信息得到可靠的融合检测结果。仿真结果表明,在干扰环境下新的融合检测系统要明显优于其它几种传统的融合检测方法。 展开更多
关键词 自适应 融合检测系统 可靠性 置信度 神经网络 模糊推理
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基于UKF的自适应模糊推理神经网络
10
作者 徐小来 朱华勇 +2 位作者 贺中武 王伟 牛轶峰 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2012年第4期82-87,共6页
如何生成最优的模糊规则数及模糊规则的自动生成和修剪是模糊神经网络训练算法研究的重点。针对这一问题,本文提出了基于UKF的自适应模糊推理神经网络(UKF-ANFIS)。首先,通过减法聚类确定UKF-ANFIS的模糊规则及其高斯隶属函数的中心和... 如何生成最优的模糊规则数及模糊规则的自动生成和修剪是模糊神经网络训练算法研究的重点。针对这一问题,本文提出了基于UKF的自适应模糊推理神经网络(UKF-ANFIS)。首先,通过减法聚类确定UKF-ANFIS的模糊规则及其高斯隶属函数的中心和宽度参数;其次,分析了模糊神经网络的非线性动力系统表示,并用LLS和UKF分别学习线性和非线性的参数;然后,用误差下降率方法作为模糊规则修剪的策略,删除作用不大的规则;最后,通过典型的函数逼近和系统辨识实例,表明本文算法得到的模糊神经网络的结构更为紧凑,泛化性能也更佳。 展开更多
关键词 UKF 自适应模糊推理神经网络 规则约简 系统辨识 函数逼近
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结合自适应模糊推理和神经网络的物联网混合发电系统 被引量:1
11
作者 萧威 殷志祥 +1 位作者 叶子 杨静 《现代电子技术》 2022年第5期97-102,共6页
为了较好地预测可再生能源的发电输出,对模型效率进行分析,在物联网系统的基础上,提出一种基于人工神经网络(ANN)与自适应网络模糊推理系统(ANFIS)的混合预测模型。首先,利用压电传感器、体热电转换器和太阳能板用于可再生能源发电,并... 为了较好地预测可再生能源的发电输出,对模型效率进行分析,在物联网系统的基础上,提出一种基于人工神经网络(ANN)与自适应网络模糊推理系统(ANFIS)的混合预测模型。首先,利用压电传感器、体热电转换器和太阳能板用于可再生能源发电,并将其连接到能量存储电路,以产出电能;然后,使用ESP8266模块连接数据和云服务器,利用ANN和ANFIS混合模型处理从可再生能源中生成的所有电能,将3个不同模块采集得到的数据集用于模型的训练和测试;最后,利用采集到的数据开发4个模型,通过均方根误差(RMSE)和相关系数(R;)分析模型的效率,以选择最合适的模型。实验结果表明,所提模型具有较好的RMSE和R;性能,其模糊信息较少,结果误差较小,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 混合预测模型 物联网 人工神经网络 自适应网络模糊推理系统 云服务器 传感器 可再生能源 能量存储电路
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一种神经网络模糊推理协作系统
12
作者 周小佳 张安邦 周家启 《重庆大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1996年第4期26-30,共5页
基于专家系统的模糊推理原理,利用PCBP(FuzzyCalculatingBP)网络较强的学习功能,对输入样本较小的敏感性能,收敛速度较快等特性以及MFART(ModifiedFuzzyART)网络很好的分类特性,对... 基于专家系统的模糊推理原理,利用PCBP(FuzzyCalculatingBP)网络较强的学习功能,对输入样本较小的敏感性能,收敛速度较快等特性以及MFART(ModifiedFuzzyART)网络很好的分类特性,对模糊量良好的适应性能等特性,建立了一种新型的神经网络模糊推理系统NNFIS(NeuralNetworkFuzzyInferenceSystem),并制作了实施软件。 展开更多
关键词 专家系统 模糊推理 神经网络
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基于能量熵和自适应神经模糊推理系统的齿轮故障诊断 被引量:1
13
作者 高淑婷 刘裕鹏 王满意 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期294-300,共7页
为了解决齿轮振动信号中出现噪声污染严重,故障特征信息提取困难的问题,提出了基于能量熵和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的齿轮故障诊断方法。将预处理后的振动信号作自适应噪声完备经验模式(CEEMDAN)分解,可获得不同尺度的本征模态函... 为了解决齿轮振动信号中出现噪声污染严重,故障特征信息提取困难的问题,提出了基于能量熵和自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的齿轮故障诊断方法。将预处理后的振动信号作自适应噪声完备经验模式(CEEMDAN)分解,可获得不同尺度的本征模态函数(IMF);由于各IMF包含主要故障特征信息,且不同故障状态下各IMF分布有明显不同,因此通过计算能量熵来量化故障时频域特征,构造出表征模态分量信息的特征向量;以此输入ANFIS进行样本的学习和训练,在自适应调整网络参数和隶属函数后,获得最优ANFIS。实验结果表明:该方法诊断结果准确率近乎100%,可有效地识别故障类型。 展开更多
关键词 齿轮 能量熵 经验模态分解 自适应神经模糊推理系统 故障诊断
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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
14
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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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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基于人工神经网络和模糊推理的短期负荷预测方法 被引量:27
16
作者 马文晓 白晓民 沐连顺 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期29-32,共4页
电力系统短期负荷预测是电力系统调度部门制定发电运行计划的依据,也是制定电力市场交易计划的基础。人们提出了许多种短期负荷预测方法,如时间序列法、状态空间法、人工神经网络法等,但是这些方法都无法精确地描述电力负荷模型。在对... 电力系统短期负荷预测是电力系统调度部门制定发电运行计划的依据,也是制定电力市场交易计划的基础。人们提出了许多种短期负荷预测方法,如时间序列法、状态空间法、人工神经网络法等,但是这些方法都无法精确地描述电力负荷模型。在对大量历史负荷数据进行统计分析的基础上,作者提出了一种基于人工神经网络和模糊推理的预测新方法,其中首先根据实际经验将负荷日类型划分为周一、工作日、周六、周日和节假日5种类型;然后根据不同的类型日建立相应的人工神经网络模型用以预测负荷归一化系数;最后通过模糊推理策略预测日最大负荷和日最小负荷。实际算例表明,所提出的方法能够提高短期负荷预测的精度。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 人工神经网络 模糊推理 时间序列法 状态空间法 电力市场
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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
17
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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基于神经网络-模糊推理的目标识别融合研究 被引量:5
18
作者 李炯 雷虎民 冯刚 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2006年第6期36-39,共4页
为提高复杂环境下多传感器的自适应信息融合能力,提出了一种基于神经网络-模糊推理的信息融合模型,利用神经网络和模糊推理分析传感器探测状态的不确定性,并将其应用于红外成像/毫米波复合制导目标识别的信息融合,识别效果比较理想,可... 为提高复杂环境下多传感器的自适应信息融合能力,提出了一种基于神经网络-模糊推理的信息融合模型,利用神经网络和模糊推理分析传感器探测状态的不确定性,并将其应用于红外成像/毫米波复合制导目标识别的信息融合,识别效果比较理想,可信度有了很大提高。 展开更多
关键词 神经网络-模糊推理系统 模糊规则 复合制导 信息融合
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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
19
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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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
20
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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