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基于模糊推理和Jordan神经网络的磁悬浮球位置补偿控制研究
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作者 李孝茹 陈士松 黄之文 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第3期299-308,共10页
针对欠训练Jordan神经网络(Jordan neural network,JNN)输出不确定性导致的控制系统动态性能不佳的问题,提出了一种基于模糊推理(fuzzy inference,FI)和JNN的磁悬浮球位置补偿控制新方法,构建了包含基础控制、JNN控制和FI的三模块控制... 针对欠训练Jordan神经网络(Jordan neural network,JNN)输出不确定性导致的控制系统动态性能不佳的问题,提出了一种基于模糊推理(fuzzy inference,FI)和JNN的磁悬浮球位置补偿控制新方法,构建了包含基础控制、JNN控制和FI的三模块控制框架。基础控制模块采用适应性强的PID控制器;JNN控制模块实现磁悬浮球系统的在线辨识与补偿;FI模块动态调整神经网络控制器的输出,以抑制欠训练JNN带来的不确定性影响。实验结果表明,与传统神经网络补偿控制方法相比,在跟踪阶跃信号和方波信号时,超调量分别减小了39.79%和60.61%,调节时间分别减小了19.52%和48.47%。该方法在保证稳态精度的同时,显著提升了控制系统的动态性能。 展开更多
关键词 模糊推理 Jordan神经网络 位置补偿控制 磁悬浮球
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模糊神经网络理论在数控机床热误差补偿建模中的应用 被引量:20
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作者 张宏韬 姜辉 杨建国 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第12期1950-1952,1961,共4页
应用模糊神经网络的学习性能,以一台数控机床的主轴径向热误差数据进行机床热误差建模和预报,并与常用的反向传播(BP)神经网络模型建模进行对比.结果表明,模糊神经网络模型对机床系统的热特性具有更强的学习能力,能对机床误差作出更为... 应用模糊神经网络的学习性能,以一台数控机床的主轴径向热误差数据进行机床热误差建模和预报,并与常用的反向传播(BP)神经网络模型建模进行对比.结果表明,模糊神经网络模型对机床系统的热特性具有更强的学习能力,能对机床误差作出更为精确的预报,进一步提高了误差补偿的效果. 展开更多
关键词 热误差 误差补偿 模糊神经网络 数控机床
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基于RBF神经网络集成-模糊加权输出的数字温度传感器误差补偿 被引量:20
3
作者 林海军 滕召胜 +1 位作者 杨进宝 刘让周 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1675-1680,共6页
数字温度传感器存在非线性误差,在高精度测温系统中需要进行误差补偿。提出了一种基于径向基函数神经网络集成-模糊加权输出(RBFNNE-FWO)的数字温度传感器误差补偿方法:首先根据数字温度传感器的误差特征,提取特征阈值,构造三个相互独... 数字温度传感器存在非线性误差,在高精度测温系统中需要进行误差补偿。提出了一种基于径向基函数神经网络集成-模糊加权输出(RBFNNE-FWO)的数字温度传感器误差补偿方法:首先根据数字温度传感器的误差特征,提取特征阈值,构造三个相互独立的成员RBFNN;考虑到成员网络之间边界误差补偿问题,构建一种RBFNN集成输出权值模糊调节器,获得RBFNN集成输出权值,从而完成数字温度传感器的全量程误差补偿。与多种方法的比较仿真实验表明,这种RBFNNE-FWO方法的性能最佳、各成员网络边界误差最小,补偿后的数字温度传感器误差减少了两个数量级,大大提高了测温准确度。 展开更多
关键词 数字温度传感器 误差补偿 径向基函数神经网络集成-模糊加权输出 边界误差
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基于模糊神经网络的轮廓误差附加补偿控制研究 被引量:5
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作者 肖本贤 郭福权 +2 位作者 王群京 昂卫兵 娄天玲 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第12期1733-1736,共4页
在分析系统轮廓误差的基础上,提出了基于模糊神经网络的轮廓误差补偿方法,并说明其补偿器的原理、算法及实现。该法在不改变系统各单轴位置环的前提下,根据系统的轮廓误差,通过模糊神经网络的自学习能力动态向各轴提供误差补偿信息,进... 在分析系统轮廓误差的基础上,提出了基于模糊神经网络的轮廓误差补偿方法,并说明其补偿器的原理、算法及实现。该法在不改变系统各单轴位置环的前提下,根据系统的轮廓误差,通过模糊神经网络的自学习能力动态向各轴提供误差补偿信息,进而提高系统的轮廓精度,同时也解决了各轴之间增益不匹配、动态不匹配和各轴不可预见性问题。最后,在MATLAB6.1环境下对该系统进行仿真,仿真结果表明其可行性和有效性。 展开更多
关键词 轮廓误差 模糊神经网络 动态分配 补偿
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基于补偿模糊神经网络的灰循环系统控制研究 被引量:6
5
作者 高明明 刘吉臻 +3 位作者 高明帅 杨世明 吴玉平 张明胜 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第7期532-537,共6页
针对循环系统回料量对循环流化床锅炉床温的影响,采用补偿模糊神经网络的建模方法,建立灰循环系统回料控制模型,选取锅炉床温变化及变化率作为输入、回料风量作为输出进行了仿真研究,并与常规控制进行比较.结果表明:补偿模糊神经网络控... 针对循环系统回料量对循环流化床锅炉床温的影响,采用补偿模糊神经网络的建模方法,建立灰循环系统回料控制模型,选取锅炉床温变化及变化率作为输入、回料风量作为输出进行了仿真研究,并与常规控制进行比较.结果表明:补偿模糊神经网络控制器对参数变化的适应性明显优于常规控制器,补偿模糊神经网络方法对灰循环系统控制优化有实际意义. 展开更多
关键词 循环流化床 灰循环系统 回料量 补偿模糊神经网络
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基于模糊RBF神经网络动态摩擦分块补偿的机器人数字鲁棒滑模控制算法 被引量:8
6
作者 李敏 王家序 +2 位作者 肖科 黄超 徐超 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第23期2792-2796,共5页
结合非线性、强耦合的机器人动力学模型,提出了采用3个模糊RBF神经网络对机器人中的不确定项——LuGre动态摩擦进行分块补偿的机器人数字鲁棒滑模控制算法,在线自适应训练非线性动态摩擦项的参数,并分析了该算法的Lyapunov稳定性。通过... 结合非线性、强耦合的机器人动力学模型,提出了采用3个模糊RBF神经网络对机器人中的不确定项——LuGre动态摩擦进行分块补偿的机器人数字鲁棒滑模控制算法,在线自适应训练非线性动态摩擦项的参数,并分析了该算法的Lyapunov稳定性。通过在二自由度机器人上的仿真,证明了该算法具有高精度、高可靠性、高品质、稳定、强鲁棒性等特点。同时发现了该机器人的摩擦模型中存在类菱形吸引子等非线性动力学现象。 展开更多
关键词 模糊RBF神经网络 摩擦补偿 LuGre摩擦模型 不确定性 机器人数字控制
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混合动力汽车补偿模糊神经网络能量管理策略 被引量:7
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作者 陈慧勇 吴光强 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期525-530,共6页
以上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车(HEV)的设计要求为基础,提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略,并采用动态调整步长的梯度下降法加快算法的收敛速度.分析了样本数据选取、输入、输出模糊分割和模糊规则提取对控制器... 以上海大众汽车公司某型号混合动力电动汽车(HEV)的设计要求为基础,提出了一种基于补偿模糊神经网络的能量控制策略,并采用动态调整步长的梯度下降法加快算法的收敛速度.分析了样本数据选取、输入、输出模糊分割和模糊规则提取对控制器性能的影响.利用ADVISOR2002仿真平台进行二次开发,完成了基于补偿模糊神经网络的控制策略、并联电力辅助控制策略和模糊控制策略的仿真比较.仿真结果表明,基于补偿模糊神经网络的控制器具有较强的自适应能力,可以较好提高混合动力汽车的燃油经济性和排放性. 展开更多
关键词 混合动力汽车 能量管理 模糊控制 补偿模糊神经网络
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基于补偿模糊神经网络和线性模型的短期电力负荷预测 被引量:3
8
作者 耿伟华 孙衢 李兴源 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2006年第23期1-5,共5页
在考虑了气象因素对负荷的影响的基础上,提出了一种补偿模糊神经网络和线性模型相结合的短期电力负荷预测新方法。首先采用补偿模糊神经网络求出峰、谷负荷,然后利用线性外推法求出未来1日中24个时刻的负荷值。该方法具有神经网络和线... 在考虑了气象因素对负荷的影响的基础上,提出了一种补偿模糊神经网络和线性模型相结合的短期电力负荷预测新方法。首先采用补偿模糊神经网络求出峰、谷负荷,然后利用线性外推法求出未来1日中24个时刻的负荷值。该方法具有神经网络和线性模型的优点,实例仿真结果表明其具有较快的收敛速度、较高的预测精度和较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 短期负荷预测 补偿模糊神经网络 模糊神经网络 隶属函数 线性外推法
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模糊神经网络在电网综合补偿器设计中的应用 被引量:2
9
作者 秦华标 林土胜 +2 位作者 赖声礼 徐向民 胡鲜 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期115-120,共6页
根据电网综合补偿器多输入多输出 (MIMO)及非线性的特点 ,提出了一种基于模糊神经网络的设计方法 ,并首次采用该方法对电网综合补偿器的控制规则和设备参数进行了设计 .
关键词 综合补偿 模糊神经网络 电力网 设计
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补偿模糊神经网络水果形状分级器分级误差 被引量:8
10
作者 曹乐平 温芝元 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第12期102-106,共5页
针对神经网络对水果进行分级时精度有待提高的问题,分析了补偿模糊神经网络椪柑形状分级器的分级误差。将椪柑图像前4个傅里叶描述子按期望输出模糊变量值大小排列成单调递增、单调递减、钟形分布和锯齿形分布4种训练样本,分别训练同一... 针对神经网络对水果进行分级时精度有待提高的问题,分析了补偿模糊神经网络椪柑形状分级器的分级误差。将椪柑图像前4个傅里叶描述子按期望输出模糊变量值大小排列成单调递增、单调递减、钟形分布和锯齿形分布4种训练样本,分别训练同一补偿模糊神经网络水果形状分级器,用递减排序后的同一测试样本检验分级器性能,试验表明,单调递减顺序训练样本所训练的分级器分级误差最小为1.875%,钟形分布、单调递增顺序和锯齿形分布训练样本所训练的分级器分级误差依次增大,分别为15%、63.125%、75%。分析分级误差与样本间顺序的对应关系,建立分级误差模型,结果表明,同顺序的测试样本与训练样本间相关系数大,分级误差小;不同顺序的测试样本与训练样本间相关系数小,分级误差大。因此,测试样本与训练样本按水果同一品质特征同序排列,提高样本间的相关程度,将大幅度降低神经网络类分级器分级误差,提高正确识别率。 展开更多
关键词 补偿模糊神经网络 离散傅里叶变换 谐波分量 水果形状 分级误差
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一种基于补偿模糊神经网络的新型图像滤波方法 被引量:3
11
作者 吴定会 李真 纪志成 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1470-1474,共5页
针对图像滤波难题,将补偿模糊神经网络应用于图像滤波中,提出了基于补偿模糊神经网络(compensatory fuzzy neural network)的图像滤波方法。该方法结合了模糊逻辑的推理能力和神经网络的自适应、自学习能力。同时采用具有快速学习的补... 针对图像滤波难题,将补偿模糊神经网络应用于图像滤波中,提出了基于补偿模糊神经网络(compensatory fuzzy neural network)的图像滤波方法。该方法结合了模糊逻辑的推理能力和神经网络的自适应、自学习能力。同时采用具有快速学习的补偿算法,引入补偿模糊神经元,使学习后的网络具有更高的容错性,并弥补了神经网络学习耗时的缺点,提高了滤波效率。模糊运算采用动态的、全局优化运算,使网络更优化,进一步改善了滤波效果。仿真结果表明,该方法对噪声具有很好地滤除作用,与现有其它滤波方法相比,具有明显的效果。 展开更多
关键词 图像滤波 补偿模糊神经网络 滤波效率
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改进补偿模糊神经网络在坡面产沙模拟预报中的应用 被引量:3
12
作者 代华龙 曹叔尤 耿新宇 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期45-50,共6页
土壤侵蚀产沙是一个极其复杂的物理过程,其物理机理十分复杂,往往难以用数学方式来描述。根据土壤侵蚀过程内在特点,采用一种改进的补偿模糊神经网络(CFNN)方法,对坡面侵蚀产沙过程进行了预测研究。利用四川某水土保持实验站观测数据,通... 土壤侵蚀产沙是一个极其复杂的物理过程,其物理机理十分复杂,往往难以用数学方式来描述。根据土壤侵蚀过程内在特点,采用一种改进的补偿模糊神经网络(CFNN)方法,对坡面侵蚀产沙过程进行了预测研究。利用四川某水土保持实验站观测数据,通过MATLAB语言编制程序进行了仿真试验,全局误差为0.0517,预测值与实测值吻合良好,误差小于10%。结果表明,该方法预报精度较好,为坡面产沙模拟模型的建立提供了重要的参考方法。 展开更多
关键词 补偿模糊神经网络 侵蚀产沙 坡面
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液压伺服关节自适应模糊神经网络控制补偿方法 被引量:6
13
作者 朱兴龙 周骥平 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期694-698,共5页
三自由度液压伺服关节在实现位置跟踪时存在跟踪误差,原因在于液压伺服关节是一个具有饱和、结构死区和强耦合的动力学系统.为了解决这一问题,建立了该关节的动力学模型.通过比较几种控制方法在该关节位置跟踪问题上存在的不足,提出了... 三自由度液压伺服关节在实现位置跟踪时存在跟踪误差,原因在于液压伺服关节是一个具有饱和、结构死区和强耦合的动力学系统.为了解决这一问题,建立了该关节的动力学模型.通过比较几种控制方法在该关节位置跟踪问题上存在的不足,提出了一种自适应模糊神经网络控制补偿方法.该方法采用样本训练自学习,自适应调整变增益系数.该方法不但消除了饱和、结构死区和强耦合引起的位置跟踪误差,而且解决了控制向量在大范围内变化实现准确位置跟踪.最后,通过仿真试验验证了该动力学系统是稳定的,提出的方法是可行的. 展开更多
关键词 控制补偿方法 自适应模糊神经网络 液压伺服关节 机器人
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补偿递归模糊神经网络及在热工建模中的应用 被引量:3
14
作者 吴波 吴科 +1 位作者 吕剑虹 向文国 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期668-673,共6页
在传统的模糊神经网络中引入递归环节和补偿环节,构成了一种新型补偿递归模糊神经网络(CRFNN),改善了网络的动态响应特性和学习能力.在此基础上,采用一种新型序贯监督策略对网络进行结构辨识,能够有效地确定模糊规则的条数以及相关参数... 在传统的模糊神经网络中引入递归环节和补偿环节,构成了一种新型补偿递归模糊神经网络(CRFNN),改善了网络的动态响应特性和学习能力.在此基础上,采用一种新型序贯监督策略对网络进行结构辨识,能够有效地确定模糊规则的条数以及相关参数的初始值.针对CRFNN的结构特点,提出了改进的BP算法,能够对网络的结构参数进行进一步的学习.对典型的热工对象以及复杂的ALSTOM气化炉进行的建模计算结果表明,提出的CRFNN具有优良的动态响应特性和很强的学习能力,值得在热工建模与控制领域中推广应用. 展开更多
关键词 补偿递归模糊神经网络 系统建模 序贯监督策略 改进BP算法 热工对象
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基于自适应学习速率法的补偿模糊神经网络 被引量:3
15
作者 汪纪锋 蒋玉莲 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第10期82-85,共4页
为克服常规网络收敛速度慢、无法结合专家知识等缺点,引入补偿模糊神经元,结合模糊系统强大的知识表达能力和神经网络优秀的自学习能力,并利用自适应学习速率法动态地改变学习率.提出了一种新型的基于自适应学习速率法的补偿模糊神经网... 为克服常规网络收敛速度慢、无法结合专家知识等缺点,引入补偿模糊神经元,结合模糊系统强大的知识表达能力和神经网络优秀的自学习能力,并利用自适应学习速率法动态地改变学习率.提出了一种新型的基于自适应学习速率法的补偿模糊神经网络,并将其应用到实际例子中.结果证明,它不仅能在线适当调整参数,还能动态地优化相应的模糊推理,加快训练速度. 展开更多
关键词 神经网络 补偿模糊神经网络 自适应学习速率法 模糊逻辑
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vfb基于补偿模糊神经网络的立式转鼓水果分级系统设计 被引量:7
16
作者 曹乐平 谢培甫 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2007年第2期70-73,共4页
提出了能无级调速的转鼓、搓动鼓设计和一种具有快速学习算法的补偿模糊神经网络水果分级系统,该系统在融合模糊理论和神经网络技术的基础上,增加了补偿模糊推理层,实现水果智能分级系统的补偿模糊推理和模糊设计参数的自动调整,通过与... 提出了能无级调速的转鼓、搓动鼓设计和一种具有快速学习算法的补偿模糊神经网络水果分级系统,该系统在融合模糊理论和神经网络技术的基础上,增加了补偿模糊推理层,实现水果智能分级系统的补偿模糊推理和模糊设计参数的自动调整,通过与其它神经网络比较,验证了所提出的方法具有学习速度快、分级精度高的优点;不变的转鼓上滚子节距,克服了卧式滚子链链关节使用过程中被拉长而影响分级机适应范围的不足;CCD位于转鼓一侧的上升段上,缩短了CCD采样时段上水果沿垂直于采样方向移动的距离,使采样图像更清晰。 展开更多
关键词 神经网络 水果分级 补偿模糊推理 转鼓与搓动鼓
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电动伺服机构扰动补偿与神经网络模糊控制 被引量:7
17
作者 胡涛 申立群 +2 位作者 曹杰铭 董伟锋 宁佳意 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期10-20,共11页
针对电动伺服机构的模糊控制与扰动补偿问题进行研究,首先依据动力学理论建立电动伺服机构系统模型并利用Simulink软件搭建仿真模型。然后充分分析了系统所受到的摩擦力矩、齿槽力矩、时滞等非线性扰动,设计前馈控制器进行补偿。其次为... 针对电动伺服机构的模糊控制与扰动补偿问题进行研究,首先依据动力学理论建立电动伺服机构系统模型并利用Simulink软件搭建仿真模型。然后充分分析了系统所受到的摩擦力矩、齿槽力矩、时滞等非线性扰动,设计前馈控制器进行补偿。其次为了进一步改善系统的控制性能,在位置环PID控制器基础上引入模糊控制来动态调整PID控制参数。最后利用BP神经网络实现对量化因子和比例因子的实时整定,改善由于模糊规则及模糊输出论域的不对称性导致在正负行程上效果不一致的问题。从动态响应能力、跟随性能、抗干扰能力、频域响应等方面分别对传统PID控制器、模糊PID控制器和模糊BP网络PID控制器的控制性能进行仿真对比分析,结果表明模糊BP神经网络PID控制器提高了系统响应速度,改善了系统控制品质,可以为航天电动伺服机构结构和控制器设计提供借鉴。 展开更多
关键词 电动伺服机构 推力矢量控制 扰动补偿 仿真建模 模糊控制 BP神经网络
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时滞系统的模糊神经网络补偿控制 被引量:3
18
作者 潘海鹏 吕勇松 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1343-1347,共5页
针对传统的模糊神经网络(FNN)在线控制方法用于控制时滞对象时存在调节时间较长的问题,分析产生这一现象的原因,对传统的模糊神经网络在线控制进行改进,给出一种新的确定补偿量的方法.基于递推最小二乘(RLS)法在线辨识对象模型,通过时... 针对传统的模糊神经网络(FNN)在线控制方法用于控制时滞对象时存在调节时间较长的问题,分析产生这一现象的原因,对传统的模糊神经网络在线控制进行改进,给出一种新的确定补偿量的方法.基于递推最小二乘(RLS)法在线辨识对象模型,通过时滞对象模型预测对象输出的变化,利用补偿方法得到控制量的补偿量.设计二维输入的带补偿的模糊神经网络控制器,进行实验与仿真研究.仿真结果表明,该补偿方法调节时间短,控制精度高,比传统的模糊神经网络的控制效果明显. 展开更多
关键词 时滞系统 模糊神经网络(FNN) 最小二乘法 补偿 预测
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基于模糊神经网络的压力传感器零点漂移补偿法 被引量:1
19
作者 宋志章 孙艳梅 +3 位作者 李会 吴金秋 刘文礼 顾丁 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2014年第3期11-13,共3页
针对中低精度压阻式压力传感器输出的零点漂移问题,提出了基于模糊神经网络的零点漂移补偿法。模糊神经网络具有强大的非线性映射能力和较快的收敛速度,能有效减少压力传感器的零点输出。仿真结果表明,该方法学习速度快、精度高,能有效... 针对中低精度压阻式压力传感器输出的零点漂移问题,提出了基于模糊神经网络的零点漂移补偿法。模糊神经网络具有强大的非线性映射能力和较快的收敛速度,能有效减少压力传感器的零点输出。仿真结果表明,该方法学习速度快、精度高,能有效降低压力传感器的零点漂移,从而使该类型压阻式压力传感器能够应用于中高精度系统中。 展开更多
关键词 模糊神经网络 零点漂移 压力传感器 温度补偿 学习算法 隶属函数
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基于补偿模糊神经网络的汽车双离合器式自动变速器起步控制策略研究 被引量:3
20
作者 孙贤安 吴光强 《汽车技术》 北大核心 2011年第5期5-10,共6页
利用神经网络训练数据建立了发动机数学模型。针对目前起步控制策略大多没有自学习功能的现状,基于补偿模糊神经网络,以油门开度及其变化率为输入变量,提出了一种汽车双离合器式自动变速器起步控制策略。采用起步时间、滑摩功、冲击度... 利用神经网络训练数据建立了发动机数学模型。针对目前起步控制策略大多没有自学习功能的现状,基于补偿模糊神经网络,以油门开度及其变化率为输入变量,提出了一种汽车双离合器式自动变速器起步控制策略。采用起步时间、滑摩功、冲击度、发动机最高转速和同步转速等指标检验仿真结果。结果表明,基于补偿模糊神经网络的起步控制策略在各性能指标方面均优于原控制策略,并具有较强的自适应能力。 展开更多
关键词 自动变速器 双离合器式 补偿模糊神经网络 起步控制
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