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制冷系统仿真中定量参数的神经网络辨识 被引量:7
1
作者 丁国良 张春路 李灏 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第8期939-941,共3页
尝试用现代人工智能技术来改进现有的制冷系统仿真方法.首先,提炼出与制冷系统仿真结果的量化密切相关的定量参数,然后在已有的定性数值仿真模型的基础上,根据实验数据,采用人工神经网络(ANN)方法对仿真模型中的定量参数进行... 尝试用现代人工智能技术来改进现有的制冷系统仿真方法.首先,提炼出与制冷系统仿真结果的量化密切相关的定量参数,然后在已有的定性数值仿真模型的基础上,根据实验数据,采用人工神经网络(ANN)方法对仿真模型中的定量参数进行辨识,识别出最佳的定量参数.这不仅有利于提高仿真精度,改善计算稳定性,而且降低了对仿真软件用户的技术要求,有利于仿真技术的实用化.对房间空调器稳态特性仿真的初步结果表明该方法效果良好. 展开更多
关键词 制冷系统 定量参数 空调器 仿真 神经网络辨识
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AUV深度的神经网络辨识和学习控制仿真研究 被引量:8
2
作者 曾德伟 吴玉香 王聪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第6期258-263,共6页
将自主水下航行器(AUV)的深度控制问题转换为对非线性严格反馈系统的分析,提出了一种结合反步法和确定学习理论的自适应学习控制方法。通过反步法设计了一种输入状态稳定(ISS)神经网络控制器,其中引入小增益定理,避免了控制器设计中存... 将自主水下航行器(AUV)的深度控制问题转换为对非线性严格反馈系统的分析,提出了一种结合反步法和确定学习理论的自适应学习控制方法。通过反步法设计了一种输入状态稳定(ISS)神经网络控制器,其中引入小增益定理,避免了控制器设计中存在的奇异值问题,并在满足持续激励(PE)条件下,利用神经网络辨识实现了对系统未知动态的局部准确逼近和部分神经网络权值的收敛,保证了闭环系统的稳定。将从动态模式中学到的知识静态保存,提取动态特征设计学习控制器,仿真结果表明,该控制器避免了执行同样任务时的重复训练,改善了系统控制性能,验证了所提控制方法的有效性。 展开更多
关键词 自主水下航行器 反步法 确定学习 神经网络辨识 学习控制
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基于神经网络辨识的质子交换膜燃料电池建模 被引量:7
3
作者 卫东 曹广益 朱新坚 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第6期817-819,共3页
针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统过于复杂,难以建模,而已建立的模型难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求。本文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络辨识方法应用到PEMFC强非线性系统的建模中,避开了PEMFC系... 针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)系统过于复杂,难以建模,而已建立的模型难以满足PEMFC控制系统设计和应用的要求。本文利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,将神经网络辨识方法应用到PEMFC强非线性系统的建模中,避开了PEMFC系统内部的复杂性。模型以电池工作温度为神经网络辨识模型的输入量,电池电压、电流密度为输出量,利用500组实验数据作为训练样本,采用改进型BP算法,建立了不同温度下电池电压-电流密度动态响应模型。仿真结果表明,方法可行,建立的模型精度较高,从而为设计PEMFC实时控制系统奠定了基础。 展开更多
关键词 质子交换膜燃料电池 神经网络辨识 非线性系统建模 BP算法
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燃料电池的模糊神经网络辨识建模与电压控制 被引量:3
4
作者 苗青 曹广益 朱新坚 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第S1期95-97,共3页
针对直接甲醇燃料电池(DMFC)输出电压易受电池负载变化影响的问题,提出了利用模糊神经网络辨识技术建立DMFC的电特性模型.基于该辨识模型,设计了一个自适应模糊神经电压控制器,其参数采用改进的BP算法进行在线修正.仿真结果表明,对DMFC... 针对直接甲醇燃料电池(DMFC)输出电压易受电池负载变化影响的问题,提出了利用模糊神经网络辨识技术建立DMFC的电特性模型.基于该辨识模型,设计了一个自适应模糊神经电压控制器,其参数采用改进的BP算法进行在线修正.仿真结果表明,对DMFC采用辨识建模的方法是有效的,建立的模型精度较高,所设计的自适应模糊神经电压控制器性能优越. 展开更多
关键词 直接甲醇燃料电池 模糊神经网络辨识 电压控制器
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基于神经网络辨识的遥康复系统变增益控制 被引量:1
5
作者 郭晓波 宋爱国 翟雁 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1053-1058,共6页
针对康复训练过程中患者肌肉痉挛会对力反馈遥操作系统稳定性和从机械手速度平滑性产生较大影响的问题,提出了一种新的基于反向传播(BP)神经网络辨识的变增益控制方法。该方法通过 BP 神经网络实时辨识患肢动力学参数的变化并进行自适... 针对康复训练过程中患者肌肉痉挛会对力反馈遥操作系统稳定性和从机械手速度平滑性产生较大影响的问题,提出了一种新的基于反向传播(BP)神经网络辨识的变增益控制方法。该方法通过 BP 神经网络实时辨识患肢动力学参数的变化并进行自适应调整控制增益,不仅消除了因患者肌肉痉挛带来的不稳定性,而且减少了其对系统运动平滑性的影响,可提高康复训练效果和起到抑制患者痉挛状态的作用。分析和仿真试验结果表明,该控制方法与传统的控制方法相比,可有效地抑制患者因肌肉痉挛带来的干扰并具有较好的稳定性和平滑性。 展开更多
关键词 遥康复 痉挛 平滑性 力反馈遥操作 BP神经网络辨识 变增益
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基于PID神经网络的非线性系统辨识与控制 被引量:3
6
作者 沈永俊 顾幸生 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第7期860-863,共4页
针对工业控制领域中非线性系统采用传统的控制方法不能达到满意的控制效果,提出一种基于P ID神经网络的控制方案,以对其进行辨识和控制。将P ID神经网络引入控制系统中,既具有常规P ID控制结构简单、参数物理意义明确等优点,同时又具有... 针对工业控制领域中非线性系统采用传统的控制方法不能达到满意的控制效果,提出一种基于P ID神经网络的控制方案,以对其进行辨识和控制。将P ID神经网络引入控制系统中,既具有常规P ID控制结构简单、参数物理意义明确等优点,同时又具有神经网络的并行结构和学习记忆功能及非线性映射能力。仿真结果表明:该控制系统响应速度快、超调量小、稳态精度高,能够快速跟踪系统输出并进行有效控制,且具有一定的自适应性和鲁棒性,满足实时控制的要求。 展开更多
关键词 PID神经网络 神经网络辨识 神经网络控制器 非线性系统
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基于神经网络的温、湿度控制系统辨识 被引量:2
7
作者 杨征瑞 许可新 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第10期91-94,90,共5页
针对温、湿度需要同时进行控制的这种复杂的非线性系统,采用神经网络辨识的方法,从工程实用角度出发,考虑辨识精度和辨识学习时间,确定出合理简单的网络结构及网络训练参数。考虑影响温湿度控制的各种因素,用不同测试条件下得到的检测... 针对温、湿度需要同时进行控制的这种复杂的非线性系统,采用神经网络辨识的方法,从工程实用角度出发,考虑辨识精度和辨识学习时间,确定出合理简单的网络结构及网络训练参数。考虑影响温湿度控制的各种因素,用不同测试条件下得到的检测样本对训练后的网络进行检测,均能满足一定的精度要求。在网络训练中实行训练和测试间隔进行,最终确定出网络参数,这样训练出来的神经网络有较好的泛化能力,能在较宽的范围内正确映射控制系统的输入输出,为对温、湿度控制系统进行进一步的研究,进而为神经网络控制器的设计打下可靠的基础。 展开更多
关键词 神经网络辨识 网络训练 泛化能力 系统辨识 网络参数 辨识精度 非线性系统 实行 工程 复杂
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气动伺服系统的神经网络辨识 被引量:1
8
作者 王宣银 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2001年第1期11-12,共2页
本文采用神经网络对气动伺服系统的模型进行辨识。分析RBF神经网络辨识的原理及其与参估计法的区别。针对实际系统 ,设计了神经网络辨识模型。实验表明该方法建立的模型是正确的。
关键词 神经网络辨识 气动伺服系统 参数估计法
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液压位置驱动单元的神经网络辨识 被引量:1
9
作者 韩桂华 赵玉秀 +1 位作者 施玉春 刘家春 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第8期1454-1459,共6页
针对线性微分方程数学模型不能反映实际系统的问题,采用Elman网络对四足机器人液压位置驱动单元进行动态神经网络辨识研究。为了减小Elman网络输出与期望输出之间的误差,采用拟牛顿算法BFGS和自适应学习率算法GDX对网络的权值进行修正,... 针对线性微分方程数学模型不能反映实际系统的问题,采用Elman网络对四足机器人液压位置驱动单元进行动态神经网络辨识研究。为了减小Elman网络输出与期望输出之间的误差,采用拟牛顿算法BFGS和自适应学习率算法GDX对网络的权值进行修正,并采用均方误差(Mean Square Error,MSE)与归一化均方误差(Normalized Mean Square Error, NMSE)修正误差函数。基于辨识模型设计BP神经网络来修正PID参数。实验结果表明,辨识模型数据与实验数据拟合精度高,且基于辨识模型的BP神经网络PID算法控制有效,进一步验证辨识模型的有效性。 展开更多
关键词 液压驱动 Elman神经网络辨识 BP神经网络控制 位置单元
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直接转矩控制系统定子电阻的神经网络辨识 被引量:3
10
作者 王德明 刘国海 《江苏理工大学学报(自然科学版)》 2000年第6期73-76,共4页
在研究异步电机直接转矩控制的基础上 ,提出了基于神经网络方法的定子电阻辨识 为了缩短学习时间 ,保证系统收敛 ,采用了自适应调整学习率 选取实时递归网络 ,对不同隐含层单元数和训练次数进行比较 ,获得合适的单元数和训练次数 仿... 在研究异步电机直接转矩控制的基础上 ,提出了基于神经网络方法的定子电阻辨识 为了缩短学习时间 ,保证系统收敛 ,采用了自适应调整学习率 选取实时递归网络 ,对不同隐含层单元数和训练次数进行比较 ,获得合适的单元数和训练次数 仿真结果证明 。 展开更多
关键词 神经网络辨识 直接转矩控制系统 定子电阻 异步电机
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具有逆辨识结构的模糊神经网络控制及其应用
11
作者 吴学礼 孟华 +3 位作者 孟凡华 王永骥 李平 贾辉然 《地理与地理信息科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2004年第5期110-112,共3页
该文提出一种新型模糊神经网络结构及算法。在这种控制方案中 ,采用三层模糊神经网络控制器和神经网络逆辨识控制器相结合的结构。计算机仿真研究和实际应用表明 ,采用新型模糊神经网络控制方法 。
关键词 辨识结构 模糊神经网络控制 联想记忆神经网络辨识 电阻加热炉温控系统
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一种用于混沌系统辨识的小波神经网络及学习算法
12
作者 谢平 李宇波 +1 位作者 任玉艳 刘彬 《燕山大学学报》 CAS 2001年第z1期93-96,共4页
提出了一种适用于高精度逼近和泛化建模的小波神经网络的学习算法,它可用来辨识混沌系统.文中给出了小波网络的基本原理和详细的网络训练算法.仿真实验通过用小波网络来辨识hernon混沌系统,并用Lyapunov指数验证了小波神经网络(WNN)在... 提出了一种适用于高精度逼近和泛化建模的小波神经网络的学习算法,它可用来辨识混沌系统.文中给出了小波网络的基本原理和详细的网络训练算法.仿真实验通过用小波网络来辨识hernon混沌系统,并用Lyapunov指数验证了小波神经网络(WNN)在辨识混沌系统时的系统输出性能指标. 展开更多
关键词 小波网络 混沌辨识 训练算法.
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神经网络参数辨识在具有传感器特性的传动系统中的应用
13
作者 王德明 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第4期73-77,共5页
论述了一种基于Hopfield神经网络线性系统参数辨识方法,导出了辨识的充分条件,并将该方法应用于鼠笼式电机传动系统的转动惯量,风阻系数以及负载转矩的辨识。仿真结果表明,即使上述参量的不正确值设置而导致系统运行状况恶... 论述了一种基于Hopfield神经网络线性系统参数辨识方法,导出了辨识的充分条件,并将该方法应用于鼠笼式电机传动系统的转动惯量,风阻系数以及负载转矩的辨识。仿真结果表明,即使上述参量的不正确值设置而导致系统运行状况恶化时,该方法仍能保证辨识结果收敛于正确值。 展开更多
关键词 传感器 神经网络辨识 传动系统 转速跟踪控制
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基于RBF神经网络的倒立摆模型辨识
14
作者 张秀玲 李海滨 《燕山大学学报》 CAS 2001年第z1期89-92,共4页
以RBF网络作为识别模型,采用新的网络结构确定方案,提出了一种基于RBF网络的倒立摆模型辨识方法,仿真结果表明此方法具有辨识精度高、速度快的优点,具有广阔的应用前景.
关键词 神经网络 倒立摆 辨识.
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基于邻接矩阵的网络拓扑辨识算法 被引量:21
15
作者 郭帅文 燕跃豪 +2 位作者 蒋建东 马梦茹 鲍薇 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2018年第12期50-56,共7页
电力网络拓扑辨识是电网管理系统高级应用软件的重要组成部分,是电力系统各种分析计算的基础。针对矩阵法计算量大、计算速度慢的缺点,提出了一种加快网络拓扑辨识的新方法。该方法用节点—支路关联矩阵表示网络的基本拓扑结构,通过定... 电力网络拓扑辨识是电网管理系统高级应用软件的重要组成部分,是电力系统各种分析计算的基础。针对矩阵法计算量大、计算速度慢的缺点,提出了一种加快网络拓扑辨识的新方法。该方法用节点—支路关联矩阵表示网络的基本拓扑结构,通过定义矩阵的"或"、"与"运算和开关状态矢量,利用对称消去法降低邻接矩阵的阶数,并把对称性应用于求连通矩阵的过程中,从而实现网络的动态拓扑。与传统算法相比,该方法减少了计算量,加快了计算的速度,适用于复杂的网络拓扑辨识。 展开更多
关键词 网络拓扑辨识 邻接矩阵 节点消去 对称性
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神经网络智能PID控制及其在水轮机调速器中的应用 被引量:4
16
作者 李晓莉 曹林宁 刘欣荣 《水利水电科技进展》 CSCD 北大核心 2006年第3期32-34,52,共4页
对神经网络控制在水轮机调节中的应用进行理论分析,将基于BP神经网络的PID控制器和模型辨识神经网络应用于水轮机频率扰动仿真试验中,结果表明具有较好的动、静态特性和较强的鲁棒性,为神经网络在水轮机调速器中的应用打下理论基础。
关键词 BP神经网络 辨识网络 PID控制 水力机组仿真 水轮机调速器
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基于解释结构模型的复杂网络节点重要性计算 被引量:14
17
作者 胡钢 徐翔 过秀成 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期1989-1997,2022,共10页
针对有向复杂网络节点重要性评估问题,提出基于解释结构模型的节点重要性度量方法.应用解释结构模型,将有向网络节点间关系矩阵化,获得相应的邻接矩阵和可达矩阵;对可达矩阵进行区位、级位划分;对矩阵进行缩减、删除越级与自身相连关系... 针对有向复杂网络节点重要性评估问题,提出基于解释结构模型的节点重要性度量方法.应用解释结构模型,将有向网络节点间关系矩阵化,获得相应的邻接矩阵和可达矩阵;对可达矩阵进行区位、级位划分;对矩阵进行缩减、删除越级与自身相连关系;得到网络的递阶有向图.对网络矩阵进行赋权模拟演化,给出网络区域重要性与级位重要性辨识划分.将该方法应用于ARPA有向网络、有向随机网络和有向无标度网络中,与其他4种网络节点排序方法进行比较.结果表明,该方法不仅适用于有向网络层级划分与辨识,而且适用于有向网络的节点排序计算. 展开更多
关键词 复杂网络 有向网络 解释结构模型 网络层级辨识 节点重要性
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分布式网络智能控制模型 被引量:2
18
作者 徐群叁 张小峰 宋丽华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第36期115-118,共4页
基于遗传算法,提出了一种分布网络控制模型。首先,针对由于网络延时的不确定性而可能造成的数据包延时、数据包丢失等严重问题,给出了相应的远程网络辨识和优化控制系统体系结构。接着,给出了辨识与优化的控制算法。最后,给出了相应的... 基于遗传算法,提出了一种分布网络控制模型。首先,针对由于网络延时的不确定性而可能造成的数据包延时、数据包丢失等严重问题,给出了相应的远程网络辨识和优化控制系统体系结构。接着,给出了辨识与优化的控制算法。最后,给出了相应的应用仿真实验。结果表明,所提出的系统结构与优化算法具有很好的控制效果,具有很强的实际应用性。 展开更多
关键词 遗传算法 网络控制 网络辨识
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人工免疫系统在复杂系统免疫辨识中的应用 被引量:5
19
作者 徐雪松 诸静 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第6期890-894,共5页
在复杂系统免疫辨识中 ,采用遗传算法在线搜索合适的构件 ,组合实时可变模型用于补偿系统的扰动偏差 ,当构件种类较多 ,构件数目较大时 ,可变模型的搜索空间维数较高 ,搜索时间较长 .缩短搜索时间的有效方法之一是降低搜索空间的维数 .... 在复杂系统免疫辨识中 ,采用遗传算法在线搜索合适的构件 ,组合实时可变模型用于补偿系统的扰动偏差 ,当构件种类较多 ,构件数目较大时 ,可变模型的搜索空间维数较高 ,搜索时间较长 .缩短搜索时间的有效方法之一是降低搜索空间的维数 .免疫系统利用抗体识别球 ,在近似抗体的基础上寻找匹配抗体 ,可以获得较多的有用基因 ,有效降低抗体搜索空间的维数 ,从而获得较快的抗体搜索速度 .根据这一原理 ,提出一种基于人工免疫系统的降维方法 ,通过抗体识别球网络的构造和训练 ,对可变模型构件组合的特征加以概括和记忆 ,用以指导产生高效的遗传初始种群 . 展开更多
关键词 人工免疫系统 免疫神经网络辨识 复杂不确定系统
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神经网络控制在气缸位置伺服控制中的应用 被引量:2
20
作者 陈金兵 柴森春 +2 位作者 张百海 宁汝新 赵彤 《液压与气动》 北大核心 2004年第5期52-54,共3页
文章针对气动位置伺服系统本身的特点 ,将神经网络控制算法应用于实际控制中 ,实验证明神经网络控制和辩识器的联合使用可以有效地消除由于气体本身的压缩性和摩擦力时变性所造成的系统非线性的影响。
关键词 气动位置伺服系统 神经网络辨识 神经网络控制器 非线性
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