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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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基于自适应神经网络模糊系统(ANFIS)的空中目标意图分类 被引量:13
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作者 贾苏元 徐金钰 王钰 《电子测量技术》 2016年第12期62-66,共5页
目标意图预测是现代防空技术的研究热点,准确、迅速预测空中目标作战意图,才能正确做出战斗决策,进行合理的火力分配。ANFIS作为一种新型的神经网络结构,把模糊逻辑方法和神经网络方法有机融合在一起,对于目标意图的分类有着良好的效果... 目标意图预测是现代防空技术的研究热点,准确、迅速预测空中目标作战意图,才能正确做出战斗决策,进行合理的火力分配。ANFIS作为一种新型的神经网络结构,把模糊逻辑方法和神经网络方法有机融合在一起,对于目标意图的分类有着良好的效果。基于MATLAB平台,使用ANFIS的学习方法,采用误差反向传播算法调节前提参数和结论参数,检测sugeno系统满足设计要求。通过ANFIS对已知意图的空中目标的数据分析,结合sugeno系统实现了对未知的的空中目标的意图分类。实验证明,该系统结合ANFIS的优点,可以较好的完成对空中目标意图的分类。 展开更多
关键词 自适应神经网络模糊系统 空中目标的意图分类 数据标准化
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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
3
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
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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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基于BP神经网络PID自适应控制的激振系统研究 被引量:5
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作者 肖乾 葛一帆 +3 位作者 符远航 常运清 汪寒俊 宾浩翔 《机床与液压》 北大核心 2025年第1期52-57,共6页
针对跨座式单轨车辆滚动振动试验台激振系统的位置控制精度易受参数变化和外部干扰等因素的影响,提出基于BP神经网络PID自适应的控制策略。建立激振系统数学模型,并推导出其开环传递函数。基于Simulink搭建3-5-3结构的BP神经网络PID自... 针对跨座式单轨车辆滚动振动试验台激振系统的位置控制精度易受参数变化和外部干扰等因素的影响,提出基于BP神经网络PID自适应的控制策略。建立激振系统数学模型,并推导出其开环传递函数。基于Simulink搭建3-5-3结构的BP神经网络PID自适应控制器,并施加阶跃干扰信号以验证系统的抗干扰能力。仿真结果表明:与传统PID和模糊PID控制器相比,BP神经网络PID自适应控制下系统达到稳态所需时间分别快52%和50%,且超调量基本为0;在应对外界干扰时,该控制器能自动调整控制参数,系统以较快速度恢复至稳态,显著增强了系统的抗干扰能力,同时展现出良好的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 激振系统 BP神经网络 模糊PID 学习速率
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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
6
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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船用起重机自适应神经网络滑模防摆控制
7
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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基于模糊神经网络在线自学习的多智能体一致性控制
8
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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基于模糊神经网络的农机自动转向系统的设计 被引量:6
9
作者 王凯 王彦婷 胡延明 《农机化研究》 北大核心 2024年第1期225-229,233,共6页
现代农业生产中要求农业机械在田间工作过程中可实现实时、高效的控制性能。为此,基于模糊控制规则的模糊神经网络控制器,利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行人工神经网络模型的优化,对拖拉机转向系统进行优化设计,得到农业机械田... 现代农业生产中要求农业机械在田间工作过程中可实现实时、高效的控制性能。为此,基于模糊控制规则的模糊神经网络控制器,利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行人工神经网络模型的优化,对拖拉机转向系统进行优化设计,得到农业机械田间工作时目标输出和实际输出的仿真曲线。基于东方红拖拉机搭建试验平台,进行了输出响应测试和角度测试,并通过MatLab仿真对控制系统的性能进行了分析。研究结果表明:模糊控制规则的模糊神经网络控制器和基于遗传神经网络的改进算法能有效缩短农业转向系统的响应时间,减少超调量,提高转向精度,是一种更加有效的田间作业的控制方法。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 模糊控制 自动转向 系统控制 农机
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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
10
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
11
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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基于BP神经网络与模糊控制的小麦灌溉系统
12
作者 马世骄 吴文涛 +4 位作者 柴向俐 谢青山 周永 杨庭瑞 赵经华 《麦类作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期1541-1550,共10页
为了提高农业用水的利用效率,实现新疆灌区精准灌溉,在新疆阿勒泰地区福海县阔克阿尕什乡浑沃尔海,根据春小麦的生长环境和各生育时期需水量,设计了基于BP神经网络与模糊控制的小麦灌溉系统。该系统通过田间微型气象站监测、麦田传输数... 为了提高农业用水的利用效率,实现新疆灌区精准灌溉,在新疆阿勒泰地区福海县阔克阿尕什乡浑沃尔海,根据春小麦的生长环境和各生育时期需水量,设计了基于BP神经网络与模糊控制的小麦灌溉系统。该系统通过田间微型气象站监测、麦田传输数据,利用BP神经网络预测出小麦需水量;以需水量和土壤实际湿度的差值和差值变化率作为模糊系统的输入量,灌溉时间作为输出量。将2017年人工灌溉数据与灌溉控制系统相结合利用PYTHON做对比试验,检验灌溉系统优化的效果。结果表明,BP神经网络对春小麦需水量的预测效果较好,验证集决定系数R^(2)为0.854,相对分析误差RPD为2.014,预测结果满足春小麦实际需水标准。模糊控制系统相比于传统控制系统不会出现较大的超调量,有更好的稳定性。BP神经网络与模糊控制灌溉系统比人工灌溉节水约23.9%,说明该灌溉系统能够提高水资源的利用率,对实现精细化农业有着重要的参考意义。 展开更多
关键词 节水优化 模糊控制 BP神经网络 仿真 灌溉系统
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基于模糊神经网络的MIMO系统自适应解耦控制 被引量:6
13
作者 白辰 樊垚 +1 位作者 任章 杨鹏 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期2131-2136,共6页
针对一类具有不确定性的多输入多输出(MIMO)非线性系统控制问题,提出了基于模糊神经网络的自适应解耦控制方法.根据分散控制理论和反馈线性化方法设计了MIMO非线性系统的分通道解耦控制律,然后把通道耦合项和不确定性项归结为总的系统... 针对一类具有不确定性的多输入多输出(MIMO)非线性系统控制问题,提出了基于模糊神经网络的自适应解耦控制方法.根据分散控制理论和反馈线性化方法设计了MIMO非线性系统的分通道解耦控制律,然后把通道耦合项和不确定性项归结为总的系统扰动项,利用模糊神经网络观测器得到其估计值,并作为补偿信号加入到解耦控制律中.证明了所设计的解耦控制律、模糊神经网络观测器以及模糊神经网络权值向量自适应律可以保证控制误差、扰动估计误差和权值向量误差一致最终收敛.仿真中将本文的方法与传统的输出反馈控制律进行了对比,结果表明加入的补偿控制信号消除了通道耦合和不确定性带来的不利影响,验证了该方法的有效性和稳定性. 展开更多
关键词 多输入多输出系统 模糊神经网络 自适应 解耦控制 不确定性
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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
14
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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基于模糊c-均值—粗糙集—自适应模糊神经网络推理系统集成的故障诊断(英文) 被引量:8
15
作者 冯志鹏 宋希庚 薛冬新 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期281-287,共7页
考虑模糊聚类的数据离散功能,粗糙集理论对决策系统的约简能力,以及模糊神经网络在模式识别方面具有的优势,提出了模糊c 均值(FCM)—粗糙集—自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)集成进行故障诊断的方案:首先,应用FCM聚类方法离散故障诊... 考虑模糊聚类的数据离散功能,粗糙集理论对决策系统的约简能力,以及模糊神经网络在模式识别方面具有的优势,提出了模糊c 均值(FCM)—粗糙集—自适应模糊神经网络推理系统(ANFIS)集成进行故障诊断的方案:首先,应用FCM聚类方法离散故障诊断数据中的连续属性值;然后,基于粗糙集理论计算诊断决策系统的约简,按照实际需要确定诊断条件;最后,根据系统约简设计ANFIS进行故障诊断。4135柴油机的实际诊断结果验证了文中提出集成故障诊断方案的可行性。在数据充分的条件下,该方案可以推广应用于其它机械设备。 展开更多
关键词 c—均值 粗糙集 自适应模糊神经网络 故障诊断 模糊聚类
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基于小波神经网络辨识器的模糊神经自适应控制在VAV空调系统中的应用 被引量:5
16
作者 李界家 片锦香 +1 位作者 朱栋华 李颖 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2004年第7期37-38,52,共3页
针对温度控制的大惯性、大滞后、非线性特点,提出采用基于小波神经网络辨识器的模糊神经自适应控制的中央空调房间温度控制器的设计方案。由于小波神经网络的非线性映射能力比一般神经网络要强,所以基于小波神经网络的辨识器可以获得很... 针对温度控制的大惯性、大滞后、非线性特点,提出采用基于小波神经网络辨识器的模糊神经自适应控制的中央空调房间温度控制器的设计方案。由于小波神经网络的非线性映射能力比一般神经网络要强,所以基于小波神经网络的辨识器可以获得很高的辨识精度。而且,模糊神经自适应控制器随着系统动态特性的改变可以在线改变其控制规则,从而进行客观准确的控制。与普通模糊控制方法相比较,仿真试验说明了系统设计的有效性。 展开更多
关键词 变风量空调 小波神经网络 模糊神经 自适应控制
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基于动态递归模糊神经网络的自适应电液位置跟踪系统 被引量:15
17
作者 张友旺 桂卫华 赵泉明 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期551-556,共6页
提出了动态递归模糊神经网络(DRFNN)以在线估计电液位置跟踪系统中包括非线性、参数不确定性、负载干扰等在内的未知动态非线性函数,基于lyapunov稳定性理论推导出DRFNN可调参数和估计误差的界的自适应律,并构造出稳定的自适应控制器.... 提出了动态递归模糊神经网络(DRFNN)以在线估计电液位置跟踪系统中包括非线性、参数不确定性、负载干扰等在内的未知动态非线性函数,基于lyapunov稳定性理论推导出DRFNN可调参数和估计误差的界的自适应律,并构造出稳定的自适应控制器.实验结果表明:基于DRFNN的自适应控制器可使电液位置跟踪系统具有较强的鲁棒性和满意的跟踪性能. 展开更多
关键词 动态递归模糊神经网络 电液位置跟踪系统 变结构控制 鲁棒性
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基于自适应神经网络的不确定非线性系统的模糊跟踪控制 被引量:8
18
作者 刘亚 胡寿松 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期770-775,共6页
提出了一种基于模糊模型和自适应神经网络的跟踪控制方法.在系统具有未知不确定非线性特性的情况下,首先利用T_S模糊模型对系统的已知特性进行近似建模,对基于模糊模型的模糊H∞跟踪控制律进行输出跟踪控制.并在此基础上,进一步采用RB... 提出了一种基于模糊模型和自适应神经网络的跟踪控制方法.在系统具有未知不确定非线性特性的情况下,首先利用T_S模糊模型对系统的已知特性进行近似建模,对基于模糊模型的模糊H∞跟踪控制律进行输出跟踪控制.并在此基础上,进一步采用RBF神经网络完全自适应控制,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,从而有效地消除系统的未知不确定性和模糊建模误差的影响,保证了非线性闭环系统的稳定性和系统的H∞跟踪性能,而不要求系统的不确定项和模糊建模误差满足任何匹配条件或约束.最后,将所提出的方法应用到一非线性混沌系统,仿真结果表明了所提出的方案不仅能够有效地稳定该混沌系统,而且能使系统输出跟踪期望输出. 展开更多
关键词 T-S模糊模型 自适应神经网络 跟踪控制 不确定非线性系统
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电液位置伺服系统的自适应模糊神经网络控制 被引量:8
19
作者 张友旺 钟向明 黄元峰 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期681-684,749,共5页
将电液位置伺服系统分为已知规律的线性部分和包括非线性、参数不确定性、负载干扰等在内的未知规律部分 ,用模糊神经网络仅对未知规律部分进行在线估计 ,缩小了搜索空间 ,系统估计的精度得到改善 ,加快了收敛速度。同时 ,对模糊神经网... 将电液位置伺服系统分为已知规律的线性部分和包括非线性、参数不确定性、负载干扰等在内的未知规律部分 ,用模糊神经网络仅对未知规律部分进行在线估计 ,缩小了搜索空间 ,系统估计的精度得到改善 ,加快了收敛速度。同时 ,对模糊神经网络建模误差的界进行在线估计 ,使变结构控制增益由接近建模误差的估计值确定 。 展开更多
关键词 自适应模糊神经网络 电液位置伺服系统 变结构控制 鲁棒性
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一类非线性动态系统的自适应模糊小波神经网络控制 被引量:4
20
作者 李俊民 李靖 薄立军 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2006年第1期37-44,共8页
对未知非线性动态系统研究基于模糊小波神经网络的自适应跟踪问题,首先构建一个模糊小波神经网络用于逼近未知的非线性函数的模型,然后根据李亚普诺夫稳定性理论建立自适应率,在线调整的模型参数包括小波网络的权重、小波的伸缩量、偏... 对未知非线性动态系统研究基于模糊小波神经网络的自适应跟踪问题,首先构建一个模糊小波神经网络用于逼近未知的非线性函数的模型,然后根据李亚普诺夫稳定性理论建立自适应率,在线调整的模型参数包括小波网络的权重、小波的伸缩量、偏移量和模糊集合隶属函数的相关参数。提出了一种自适应模糊小波神经网络的滑模控制策略,保证系统的跟踪误差和对外界干扰的抑制被衰减到期望的程度。证明了闭环系统的半全局收敛性和鲁棒性,对倒立摆系统的仿真试验证明了所提控制方法的有效性。 展开更多
关键词 未知非线性动态系统 模糊小波神经网络 自适应 滑模控制
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