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航空发动机自适应神经网络PID控制
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作者 张凯 谢寿生 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2006年第3期98-99,107,共3页
普通PID控制器以其简单、实用、易于实现,在经典控制中倍受青睐。对于像航空发动机这样复杂的非线性系统,基于对象精确数学模型的PID控制方法的自适应性较差,难以适应具有非线性、时变不确定性的被控对象。神经网络的建立为这种问题的... 普通PID控制器以其简单、实用、易于实现,在经典控制中倍受青睐。对于像航空发动机这样复杂的非线性系统,基于对象精确数学模型的PID控制方法的自适应性较差,难以适应具有非线性、时变不确定性的被控对象。神经网络的建立为这种问题的解决奠定了基础。文中针对航空发动机难于建立精确数学模型的特点,采用了航空发动机自适应神经网络PID参数控制方案,仿真结果表明自适应神经网络PID控制不仅不依赖于精确的对象模型,而且具有满意的动、静态性能。 展开更多
关键词 航空发动机 自适应神经网络pid控制 权系数
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单神经元自适应神经网络PID控制策略在DVR中的应用研究
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作者 蔡宇楼 吉培荣 +1 位作者 陈成 张古月 《三峡大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第1期89-92,104,共5页
本文设计了一种用于动态电压恢复器控制策略的具有单神经元自适应神经网络的PID控制器,基于改进单神经元网络控制策略建立了动态电压恢复器控制模型.针对传统PID在快速性和精确电压补偿上的不足,提出改进单神经元自适应控制,形成新型具... 本文设计了一种用于动态电压恢复器控制策略的具有单神经元自适应神经网络的PID控制器,基于改进单神经元网络控制策略建立了动态电压恢复器控制模型.针对传统PID在快速性和精确电压补偿上的不足,提出改进单神经元自适应控制,形成新型具有自学习的智能控制方法,以提高控制器对信号的跟踪能力和对环境的适应能力.通过Matlab/Simulink的建模仿真,表明所提的控制方法具有鲁棒性强、输出电压稳态精度较高、动态响应速度快等特点. 展开更多
关键词 电压跌落 动态电压恢复器 神经网络 自适应pid控制 自学习
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基于卷积神经网络和模糊PID的掘进机截割控制系统研究
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作者 李英娜 崔彦平 +2 位作者 安博烁 刘百健 靳建伟 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期61-70,137,共11页
针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策... 针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策略由CNN煤岩硬度动态感知模块和截割臂摆速模糊PID控制模块组成。提出一种有效的截割路径,使截割头沿规划路径从上至下进行煤岩截割,以提高断面完整性,减小掘进方向的误差。采用CNN煤岩硬度动态感知模块分析采集的截割电动机电流、截割臂振动加速度、回转油缸压力数据信息,以感知煤岩特性;采用截割臂摆速模糊PID控制模块对感知后的数据进行模糊化与解模糊化处理,输出相应控制参数信号;电液比例阀根据接收到的信号控制液压油的流量和压力,通过阀控液压缸控制截割臂摆速,实现截割臂摆速的自适应控制。现场实验结果表明:当掘进机截割较软介质与煤时,截割臂以高摆速工作;当掘进机截割复杂岩层时,摆速随截割信号的增大而降低,截割信号在0~1之间变动;当掘进机截割较硬岩层时,截割载荷信号接近1,截割臂的摆速降低至0。 展开更多
关键词 悬臂式掘进机 智能截割 截割臂摆速 截割路径 模糊pid控制 煤岩硬度动态感知 卷积神经网络
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基于自适应与神经网络滑模的航空器主动控制
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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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基于神经网络考虑多约束的导弹制导控制一体化设计
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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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基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制研究 被引量:2
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作者 毛清华 陈彦璋 +3 位作者 马骋 王川伟 张飞 柴建权 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第8期135-143,共9页
目前煤矿掘进机俯仰控制主要采用PID控制方法,在掘进机俯仰控制时变性与液压系统非线性情况下的控制精度不高。掘进机俯仰控制通过控制液压缸行程实现,将传统PID算法与模糊控制、神经网络等相结合,可有效提高液压缸行程控制精度。提出... 目前煤矿掘进机俯仰控制主要采用PID控制方法,在掘进机俯仰控制时变性与液压系统非线性情况下的控制精度不高。掘进机俯仰控制通过控制液压缸行程实现,将传统PID算法与模糊控制、神经网络等相结合,可有效提高液压缸行程控制精度。提出了一种基于模糊神经网络PID的煤矿掘进机俯仰控制方法。通过分析掘进机支撑部运动学关系,得到俯仰角与支撑部液压缸的数学关系;介绍了掘进机俯仰控制液压系统工作原理,建立了液压系统及其传递函数模型;将模糊控制与神经网络相结合,形成模糊神经网络,利用模糊神经网络优化PID控制参数,再结合支撑机构数学模型和液压系统传递函数模型,建立掘进机俯仰角模糊神经网络PID控制模型,实现煤矿掘进机俯仰机构自动精确控制。该方法可使掘进机俯仰机构更加快速、准确到达预设位置,解决掘进机俯仰控制中的时变性与非线性难题。仿真结果表明:模糊神经网络PID控制算法相较于模糊PID和PID控制算法,跟踪误差分别降低了69.34%和74.49%。通过液压缸位移控制模拟煤矿掘进机在突变工况和跟随工况下的俯仰控制,结果表明:模糊神经网络PID控制算法相比模糊PID和PID控制算法,俯仰控制跟踪误差最小,对位置信号的平均响应时间分别缩短了27.22%和50.33%,动态控制性能更好。 展开更多
关键词 掘进机俯仰控制 俯仰角 模糊神经网络pid 液压系统 液压缸位移控制 支撑机构
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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
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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 绿色装配式建筑 被动窗控制
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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
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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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基于反向传播神经网络PID的高功率微波炉温度控制 被引量:4
9
作者 王威 李少甫 +2 位作者 吴昊 蒋成 唐颖颖 《强激光与粒子束》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期55-61,共7页
针对现有10 kW高功率工业微波炉,采用继电器作为控制执行器,在使用传统控制方法加热时,温度存在较大超调和明显振荡,系统温度稳定性较低,为解决上述问题将反向传播神经网络PID(BPNNPID)控制引入到该装置微波加热温度控制中,并以自来水... 针对现有10 kW高功率工业微波炉,采用继电器作为控制执行器,在使用传统控制方法加热时,温度存在较大超调和明显振荡,系统温度稳定性较低,为解决上述问题将反向传播神经网络PID(BPNNPID)控制引入到该装置微波加热温度控制中,并以自来水为加热对象进行仿真对比与实验验证。首先,利用现有输入输出实验数据,建立工业微波炉温度控制模型;其次,运用MATLAB/SIMULINK搭建高功率工业微波炉温度控制系统并进行仿真对比实验;最后,实验验证BPNNPID控制方法在加热5 kg自来水时工业微波炉的温度控制性能,实验结果表明,较常规PID、模糊PID控制,该方法在微波加热过程中对媒质温度控制超调更小且未发生明显温度振荡,有效改善了高功率工业微波炉工作时的系统温度稳定性,有助于提高产品质量和安全性能。 展开更多
关键词 高功率 微波加热 反向传播神经网络 pid 温度控制
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永磁同步电机BP神经网络 智能PID滑模观测矢量控制算法 被引量:1
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作者 郑瑞 张继祥 +2 位作者 董学松 刘永臻 沈洪令 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期124-131,共8页
针对永磁同步电机(PMSM)转速超调量大、转子位置检测精度低等问题,提出一种BP神经网络智能PID滑模观测器控制策略,将BP神经网络与传统PID控制相结合,利用BP神经网络实现对PID增益的在线调节,实现对永磁同步电机启动、突加负载干扰时稳... 针对永磁同步电机(PMSM)转速超调量大、转子位置检测精度低等问题,提出一种BP神经网络智能PID滑模观测器控制策略,将BP神经网络与传统PID控制相结合,利用BP神经网络实现对PID增益的在线调节,实现对永磁同步电机启动、突加负载干扰时稳定控制。采用无位置传感器控制,在永磁同步电机数学模型α-β坐标系中建立了滑模观测器结构,并且在Matlab/Simulink仿真系统中建立了仿真模型进行了仿真分析;从PID参数、电机转速等方面对BP神经网络智能PID控制的有效性进行了评估和仿真验证。通过仿真分析,采用滑模观测器检测转子实际位置与预期位置之间的误差小于7%,在0.3 s之后转子实际位置与预期位置完全重合。采用BP神经网络智能PID控制的永磁同步电机在启动时转速超调量减少了10.6%,在突加负载干扰时减少了1.4%。相比起传统PI控制,提出的BP神经网络智能PID控制能够有效提高PMSM的自适应性及抗干扰能力,并且显著减少了电机在启动及突加负载时超调量。 展开更多
关键词 永磁同步电机 BP神经网络 智能pid 滑模观测器 无位置传感器控制
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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:1
11
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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基于神经网络自适应稳定PID控制方法的研究 被引量:38
12
作者 扈宏杰 尔联洁 +1 位作者 刘强 陈敬泉 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期153-156,共4页
经典的基于对象精确数学模型的PID控制方法的自适应性较差 ,难以适应具有非线性、时变不确定性的被控对象 .神经网络控制算法的稳定性又受到迭代初值的影响 ,且算法复杂 .为此提出了一种基于RBF神经网络的、结构简单的、稳定的PID直接... 经典的基于对象精确数学模型的PID控制方法的自适应性较差 ,难以适应具有非线性、时变不确定性的被控对象 .神经网络控制算法的稳定性又受到迭代初值的影响 ,且算法复杂 .为此提出了一种基于RBF神经网络的、结构简单的、稳定的PID直接自适应控制方法 .讨论了控制器参数迭代初值选取的基本原则 ,并给出了在保证系统稳定性前提下参数的迭代算法 .仿真研究结果表明 ,该方法的鲁棒性和跟踪性能均优于经典PID方法 . 展开更多
关键词 神经网络 自适应控制 pid控制 RBF网络
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基于BP神经网络PID的中子发生器离子源阳极电流控制研究 被引量:1
13
作者 方宁 董翔 +1 位作者 梁参军 郝丽娟 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2024年第1期94-100,共7页
本文将BP神经网络算法与PID控制结合,优化了中子发生器控制离子源阳极电流PID调节过程,实现了控制器自适应整定,提升了控制效果。基于离子源阳极电流控制模型改进了PID算法,通过MATLAB/Simulink软件对两种算法进行仿真并对比分析。通过L... 本文将BP神经网络算法与PID控制结合,优化了中子发生器控制离子源阳极电流PID调节过程,实现了控制器自适应整定,提升了控制效果。基于离子源阳极电流控制模型改进了PID算法,通过MATLAB/Simulink软件对两种算法进行仿真并对比分析。通过LabVIEW控制并采集离子源阳极电流值,使用改进后的BP神经网络PID算法控制程序进行实验。经实验表明,BP神经网络PID对离子源阳极电流控制能够实现参数的自适应整定,相比传统PID控制器超调量更小、响应速度更快,提高了中子发生器的控制稳定性。 展开更多
关键词 中子发生器 离子源 BP神经网络 pid控制
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基于神经网络PID综掘巷道超前支架支撑力自适应控制 被引量:18
14
作者 薛光辉 管健 +3 位作者 柴敬轩 张昊 瞿圆媛 吴淼 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3596-3603,共8页
掘进扰动下,煤炭深部开采高地应力会导致深部围岩大范围塑性破坏和强烈动力失稳,且持续时间较长,存在安全隐患,严重威胁着掘进工作面煤矿工人的人身安全。近年来,国内外学者在深部围岩压力变化规律、围岩控制理论和超前支护等方面开展... 掘进扰动下,煤炭深部开采高地应力会导致深部围岩大范围塑性破坏和强烈动力失稳,且持续时间较长,存在安全隐患,严重威胁着掘进工作面煤矿工人的人身安全。近年来,国内外学者在深部围岩压力变化规律、围岩控制理论和超前支护等方面开展了许多研究,但仍存在许多亟待解决的问题。超前支架的支撑力自适应围岩压力变化可充分利用巷道围岩的自承载能力,避免巷道围岩出现破裂、碎裂等现象。介绍了一种自移式超前支架的结构,分析了该支架支撑力液压控制系统,建立了该控制系统的数学模型,研究了该系统在无控制算法、传统PID控制和神经网络PID控制等情况下的系统性能;根据旗山矿的地质条件建立了围岩-超前支架力学耦合模型,利用FLAC3D软件仿真拟合得到了巷道围岩压力变化曲线;并以此曲线为输入,模拟研究了在传统PID控制和神经网络PID控制两种算法时超前支架支撑力对巷道围岩压力变化的自适应变化规律。研究结果表明,与传统PID控制相比,采用神经网络PID控制算法后,支架支撑力控制系统调节时间约为2 s,缩短了16倍,超调量约为6%,动态性能得到了改善;自适应围岩压力跟踪误差为0.005 5,改善了6.8倍,证明了神经网络PID控制策略能够对支架支撑力进行控制且其控制效果比传统PID控制效果有较大优势。 展开更多
关键词 深部开采 围岩控制 超前支护 自适应控制 神经网络pid
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船舶类量化神经网络自适应运动控制方法研究
15
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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神经网络自适应PID控制在柴油机齿条位置控制中的应用 被引量:6
16
作者 李慧 李文学 +1 位作者 张德江 林志琦 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第4期253-256,共4页
提出了基于BP神经网络的PID控制算法在柴油机齿条位置控制系统中的应用,把传统的PID控制和BP(误差反向传播)神经网络控制相结合,采用"先离线学习,后在线控制"的思想实现了齿条位置闭环的自适应控制。初步实验结果表明,该控制... 提出了基于BP神经网络的PID控制算法在柴油机齿条位置控制系统中的应用,把传统的PID控制和BP(误差反向传播)神经网络控制相结合,采用"先离线学习,后在线控制"的思想实现了齿条位置闭环的自适应控制。初步实验结果表明,该控制算法能满足齿条位移控制的性能指标,且其稳态特性较好,克服静摩擦的效果令人满意。 展开更多
关键词 柴油机 齿条位置控制 神经网络 自适应pid控制 电控单元
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四旋翼飞行器的RBF神经网络鲁棒自适应控制
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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基于PID型神经网络的自适应控制 被引量:8
18
作者 牛玉刚 杨成梧 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期109-111,共3页
本文提出了一种新的基于 PID型神经网络的自适应控制系统 ,给出了神经网络控制器的学习算法和控制系统的稳定性分析。仿真结果对该控制方案进行了验证。
关键词 神经网络 自适应控制 学习算法 鲁棒性 pid 控制
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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 在线辨识
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一种神经网络自适应PID控制器 被引量:3
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作者 夏世芬 黄天民 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第6期710-715,共6页
采用神经网络与模糊逻辑相结合的方式,构造了一种自适应PID控制器。该控制器用具有改进学习算法的神经网络作PID参数调节器,用模糊神经网络对被控对象进行模型辨识。综合了神经网络、模糊控制和PID控制的优点。结构简单,易... 采用神经网络与模糊逻辑相结合的方式,构造了一种自适应PID控制器。该控制器用具有改进学习算法的神经网络作PID参数调节器,用模糊神经网络对被控对象进行模型辨识。综合了神经网络、模糊控制和PID控制的优点。结构简单,易于实现,且适应环境能力强。 展开更多
关键词 神经网络 自适应控制 模糊模型 pid控制
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