永磁直线伺服系统递归小波Elman神经网络互补滑模控制 被引量：11

1

作者 金鸿雁 赵希梅 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期102-109,共8页

针对永磁直线同步电机(PMLSM)直接驱动伺服系统易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性影响,而降低系统控制性能的问题,提出一种基于递归小波Elman神经网络(RWENN)的互补滑模控制方法。首先,建立含有不确定性的PMLSM动态模型;其次,... 针对永磁直线同步电机(PMLSM)直接驱动伺服系统易受参数变化、外部扰动和摩擦力等不确定性影响,而降低系统控制性能的问题,提出一种基于递归小波Elman神经网络(RWENN)的互补滑模控制方法。首先,建立含有不确定性的PMLSM动态模型;其次,采用积分滑模面和互补滑模面相结合设计互补滑模控制器。为解决互补滑模控制器参数选取困难的问题并估计系统存在的总不确定性,将互补滑模控制与RWENN相结合。利用RWENN代替互补滑模控制中的切换控制,RWENN可在线训练网络参数并实时调整参数。另外,为进一步提高鲁棒性,设计鲁棒补偿器对RWENN的参数逼近误差进行补偿。实验结果表明,该方法不仅降低了系统的抖振现象,保证了位置跟踪精度,还提高了系统的鲁棒性能。 展开更多

关键词 永磁直线同步电机 不确定性 递归小波elman神经网络 互补滑模控制 鲁棒补偿器

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于递归小波神经网络的非线性动态系统仿真 被引量：14

2

作者 赵凤遥 马震岳 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1453-1455,1539,共4页

为提高动态递归神经网络的动态系统仿真能力,在Elman神经网络的基础上,提出动态递归小波神经网络(RWNN),给出了其动态梯度下降算法,并将其成功应用于非线性动态系统仿真。仿真算例表明,该网络具有收敛快,精度高等优点,仿真效果很好,同... 为提高动态递归神经网络的动态系统仿真能力,在Elman神经网络的基础上,提出动态递归小波神经网络(RWNN),给出了其动态梯度下降算法,并将其成功应用于非线性动态系统仿真。仿真算例表明,该网络具有收敛快,精度高等优点,仿真效果很好,同时具有较好的泛化性能,具有广阔的应用前景。 展开更多

关键词 elman神经网络 递归小波神经网络(RWNN) 梯度下降算法 非线性动态系统 仿真

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于递归小波神经网络的江苏城镇夏季最高气温预报预警技术 被引量：7

3

作者 樊仲欣 陈旭红 谭桂容 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期56-69,共14页

针对目前数值天气预报产品释用方法上所存在的释用因子固化,无法应对特殊转折性天气的问题,应用一种基于动态因子检验的递归小波神经网络(Recurrent Wavelet Neural Network,RWNN)对江苏城镇夏季最高气温进行释用。该方法可以自动选取... 针对目前数值天气预报产品释用方法上所存在的释用因子固化,无法应对特殊转折性天气的问题,应用一种基于动态因子检验的递归小波神经网络(Recurrent Wavelet Neural Network,RWNN)对江苏城镇夏季最高气温进行释用。该方法可以自动选取气象要素且无需建立回归方程,具有泛用性好、灵活性高的特点。使用该方法基于T639的2017-2018年6-8月资料建立了江苏省南京、徐州、射阳、常州、苏州5地的最高气温预报预警模型。实验结果表明:南京、徐州、射阳3地模型的TT2和HSS35评分较反向传播神经网络方法分别平均提高了9个百分点和0.15,同时较卡尔曼滤波方法分别平均提高了17个百分点和0.2。 展开更多

关键词 地面气温 夏季最高气温 数值预报产品释用 动态因子检验 递归小波神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

一类递归小波神经网络的稳定性研究 被引量：4

4

作者 邓韧 李著信 樊友洪 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2007年第4期428-432,共5页

在小波神经网络(WNNs)和递归神经网络(RNNs)的基础上,提出了一类递归小波神经网络(RWNNs)模型,它具有两种网络模型的优点.根据Liapunov渐近稳定理论,对该模型的渐近稳定性进行了研究,并给出了相关的定理和公式.仿真结果表明该模型对非... 在小波神经网络(WNNs)和递归神经网络(RNNs)的基础上,提出了一类递归小波神经网络(RWNNs)模型,它具有两种网络模型的优点.根据Liapunov渐近稳定理论,对该模型的渐近稳定性进行了研究,并给出了相关的定理和公式.仿真结果表明该模型对非线性动态系统有良好的辨识效果. 展开更多

关键词 递归小波神经网络 渐近稳定性 非线性系统 Liapmmv函数

在线阅读 下载PDF 职称材料

应用模糊技术的递归小波神经网络太阳日总辐射预测 被引量：2

5

作者 林星春 曹家枞 陈洁 《东华大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期573-578,632,共7页

考虑到人工神经网络在非线性函数逼近方面的特性和小波函数良好的时频域多分辨分析能力,建立了结合两者优点的递归小波BP网络(RWBPNN)模型,用以对地面太阳日总辐射进行准确预测.该模型将气象台的天气阴晴预报进行模糊化处理后输入神经网... 考虑到人工神经网络在非线性函数逼近方面的特性和小波函数良好的时频域多分辨分析能力,建立了结合两者优点的递归小波BP网络(RWBPNN)模型,用以对地面太阳日总辐射进行准确预测.该模型将气象台的天气阴晴预报进行模糊化处理后输入神经网络,增加有用信息以改善模型的预测精度.同时还提出了批量平均权值法来训练网络,有效地改善了初始参数的选择问题.实例以及模型间的比较说明了本模型应用于太阳辐射预测具有更高精度和实际可行性. 展开更多

关键词 太阳日总辐射 预测 递归小波BP神经网络 模糊技术 误差

在线阅读 下载PDF 职称材料

优化动态递归小波神经网络短期负荷预测模型 被引量：4

6

作者 张智晟 段晓燕 +2 位作者 李伟婕 龚文杰 孙雅明 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2009年第5期30-35,共6页

提出了优化动态递归小波神经网络(dynamic recurrent wavelet neural network,DRWNN)短期负荷预测模型。与常规小波神经网络相比,DRWNN有两个关联层,关联层节点起存储网络内部状态的作用;模型构造过程中增强了网络的前馈与反馈联接,形... 提出了优化动态递归小波神经网络(dynamic recurrent wavelet neural network,DRWNN)短期负荷预测模型。与常规小波神经网络相比,DRWNN有两个关联层,关联层节点起存储网络内部状态的作用;模型构造过程中增强了网络的前馈与反馈联接,形成多层次的网络递归。采用分布估计算法和遗传算法相融合对DRWNN进行优化,融合实质是在解空间"宏观"和"微观"两个层面进行寻优,可克服DRWNN陷入局部最小,提高DRWNN的泛化能力。对两类不同负荷系统日、周预测仿真测试,验证了模型能有效提高预测精度。 展开更多

关键词 短期负荷预测 动态递归小波神经网络 分布估计算法 遗传算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

Elman动态递归神经网络在陀螺仪系统建模中的应用 被引量：2

7

作者 罗姣妍 石泉 乐慧康 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 1999年第4期78-81,共4页

本文针对Ｅｌｍａｎ 动态递归神经网络的特点，提出了一种基于Ｅｌｍａｎ 动态递归神经网络建立陀螺仪系统模型的方法。文中给出了Ｅｌｍａｎ 网络的网络结构和学习方法，并对建立起的网络模型进行了仿真，仿真结果表明，该方法是可行的。

关键词 elman神经网络 陀螺仪系统 动态递归网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于递归小波神经网络的UAV姿态变结构优化控制 被引量：5

8

作者 陈贵平 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2018年第1期94-98,共5页

无人机的姿态控制易受外界气流干扰和模型参数摄动影响,为了提高其姿态控制的精度和稳定度,提出了将变结构控制与递归小波神经网络相结合的优化鲁棒控制律.构建并分析了无人机的姿态运动模型,采用变结构控制来设计无人机姿态运动的稳定... 无人机的姿态控制易受外界气流干扰和模型参数摄动影响,为了提高其姿态控制的精度和稳定度,提出了将变结构控制与递归小波神经网络相结合的优化鲁棒控制律.构建并分析了无人机的姿态运动模型,采用变结构控制来设计无人机姿态运动的稳定控制律,将递归小波神经网络加入到控制闭环回路中以实现变结构控制律的优化,减弱控制律对模型准确度的依赖性,并在仿真验证中与传统方法进行了比较.结果表明,该控制律能够提高其姿态控制的稳定性,且具有较强鲁棒性、较短收敛时间和较小能量消耗,从而证明了本文方法的有效性和可行性. 展开更多

关键词 无人机 姿态控制 变结构控制 递归小波神经网络 优化控制 稳定性 鲁棒性 能量消耗

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Elman神经网络的非线性动态系统辨识 被引量：13

9

作者 高钦和 王孙安 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第31期87-89,共3页

研究了应用动态递归神经网络实现动态系统辨识的原理和方法,在没有被辨识对象的先验知识情况下,通过改进的El-man网络实现了非线性动态系统的辨识。仿真结果表明,与前馈网络相比,Elman网络具有学习速度快、泛化能力强的特点,可用较小的... 研究了应用动态递归神经网络实现动态系统辨识的原理和方法,在没有被辨识对象的先验知识情况下,通过改进的El-man网络实现了非线性动态系统的辨识。仿真结果表明,与前馈网络相比,Elman网络具有学习速度快、泛化能力强的特点,可用较小的网络结构实现高阶系统的辨识,适用于具有本质非线性动态系统的辨识。 展开更多

关键词 非线性系统辨识 动态系统 动态递归神经网络 elman网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于神经网络的空间桁架结构建模研究 被引量：2

10

作者 姚志峰 周洁敏 陶云刚 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期445-448,共4页

空间桁架结构的振动主动控制目前已成为振动控制领域研究的热点。为了研究空间桁架的主动控制方法 ,首先必须建立其准确的模型。神经网络固有的学习能力使其在模型辨识中得到广泛应用。针对空间桁架结构的非线性动态特性 ,本文采用了修... 空间桁架结构的振动主动控制目前已成为振动控制领域研究的热点。为了研究空间桁架的主动控制方法 ,首先必须建立其准确的模型。神经网络固有的学习能力使其在模型辨识中得到广泛应用。针对空间桁架结构的非线性动态特性 ,本文采用了修正的 Elman递归网络进行了模型辨识。结果表明 ,带有自反馈增益修正的 El-man网络能很好地反映桁架结构的真实情况 ,适用于非线性动态系统的模型辨识。 展开更多

关键词 神经网络 振动控制 建模方法 elman递归网络 空间桁架结构 非线性动态特性

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于神经网络的迭代控制器在超声马达速度控制中的应用

11

作者 梁艳春 时小虎 +2 位作者 徐旭 刘淑芬 万里明 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2004年第4期501-504,共4页

针对超声马达的速度控制问题提出了一种基于神经网络方法的迭代控制器。通过理论分析给出了保证控制器最快收敛的自适应学习率。数值结果表明该控制器对于多种形式的参考速度都有较好的控制效果 ,其控制精度与已有方法相比有较大提高。... 针对超声马达的速度控制问题提出了一种基于神经网络方法的迭代控制器。通过理论分析给出了保证控制器最快收敛的自适应学习率。数值结果表明该控制器对于多种形式的参考速度都有较好的控制效果 ,其控制精度与已有方法相比有较大提高。模拟结果还表明该方法对于随机扰动有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 elman神经网络 递归反传 超声马达 速度控制

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Elman网络的时延预测及其改进 被引量：14

12

作者 王宏伟 杨先一 金文标 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第6期136-138,共3页

分析了网络传输时延的组成和特点,提出了利用Elman神经网络预测网络传输时延,运用Matlab软件对其预测进行仿真,结果证明Elman神经网络能很好地预测网络时延,为了进一步提高神经网络的逼近能力和动态特性,提出了一种改进的基于输入层、... 分析了网络传输时延的组成和特点,提出了利用Elman神经网络预测网络传输时延,运用Matlab软件对其预测进行仿真,结果证明Elman神经网络能很好地预测网络时延,为了进一步提高神经网络的逼近能力和动态特性,提出了一种改进的基于输入层、隐藏层、输出层神经元的动态递归神经网络。实验证明,改进的Elman神经网络比原来的网络具有更好的动态性能。 展开更多

关键词 时延 elman神经网络 动态递归

在线阅读 下载PDF 职称材料

煤矿瓦斯涌出量预测的隐层递归反馈Elman模型 被引量：3

13

作者 魏林 付华 尹玉萍 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期42-46,共5页

为更有效预测回采工作面绝对瓦斯涌出量,基于Lyapunov稳定性原理,改进Elman模型的递归部分。选取煤层瓦斯含量、煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层倾角、采高、日工作进度、工作面长度、工作面采出率、邻近层瓦斯含量、邻近层厚度、邻近层... 为更有效预测回采工作面绝对瓦斯涌出量,基于Lyapunov稳定性原理,改进Elman模型的递归部分。选取煤层瓦斯含量、煤层埋藏深度、煤层厚度、煤层倾角、采高、日工作进度、工作面长度、工作面采出率、邻近层瓦斯含量、邻近层厚度、邻近层间距、开采强度和层间岩性作为监测指标,对某矿16个学习样本进行训练,建立隐层递归反馈（HRF）Elman预测模型。利用矿井监测数据检验预测模型。试验结果表明,用HRF Elman模型能够有效地预测出瓦斯涌出量,预测结果相对误差为1.6%~3.41%,平均相对误差为2.45%,相比传统的Elman模型,预测精度和效率都有所提高。 展开更多

关键词 绝对瓦斯涌出量 递归反馈(HRF) LYAPUNOV稳定性 elman神经网络 误差反馈

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于SARIMA-GA-Elman组合模型的短时交通流预测方法 被引量：6

14

作者 张玺君 王晨辉 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2022年第5期107-113,共7页

针对单一模型无法深入挖掘交通流复杂的线性和非线性特征方面的局限性以及神经网络模型在训练时收敛速度缓慢等问题,提出了一种基于SARIMA-GA-Elman的组合预测模型.该组合模型有效地融合了季节性差分自回归滑动平均(seasonal autoregres... 针对单一模型无法深入挖掘交通流复杂的线性和非线性特征方面的局限性以及神经网络模型在训练时收敛速度缓慢等问题,提出了一种基于SARIMA-GA-Elman的组合预测模型.该组合模型有效地融合了季节性差分自回归滑动平均(seasonal autoregressive integrated moving average,SARIMA)模型良好的线性拟合能力和Elman递归神经网络强大的非线性映射能力;在预测过程中首先基于SARIMA滚动预测时间序列的线性分量,然后使用SARIMA模型的预测误差序列建立Elman-RNN构建非线性误差模型;此外在训练非线性误差模型的过程中使用经过二进制编码的遗传算法(genetic algorithm,GA)优化Elman-RNN,旨在提升Elman-RNN的训练效率,最后把两个模型的预测结果加权组合得到最终的预测值.实验结果表明,该组合模型在预测精度和鲁棒性方面相比单一模型都有较为明显的提升. 展开更多

关键词 智能交通 交通流预测 组合模型 时间序列 SARIMA elman递归神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

fMRI脑图的感知状态分析——回归模型及其寻优的非同质检验 被引量：2

15

作者 林卫 何华灿 +1 位作者 刘丽 贾澎涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第31期28-33,共6页

脑功能核磁共振图像fMRI的特点是定位准确,但信噪比低、数据量大。对fMRI数据的泛回归模型的超参数寻优问题作了分析,提出基于非同质检验的超参数确认方法,重点比较了它在线性和非线性的回归方式(包括岭回归,支持向量回归,Elman递归神... 脑功能核磁共振图像fMRI的特点是定位准确,但信噪比低、数据量大。对fMRI数据的泛回归模型的超参数寻优问题作了分析,提出基于非同质检验的超参数确认方法,重点比较了它在线性和非线性的回归方式(包括岭回归,支持向量回归,Elman递归神经网络)下针对不同外界环境特征的回归能力差异,实验所采用原始数据均来自PBAIC2006,结果表明,该方法在对相关领域知识较少依赖的前提下,具有较好的稳定性和泛化能力;同时在所涉及到的回归方法当中,线性方法的实现简单、有效,在计算代价上低于其他方法,对多种外界特征具有较高的预测能力。 展开更多

关键词 岭回归 支持向量回归 elman递归神经网络 交叉检验 PBAIC 2006 功能核磁共振图像

在线阅读 下载PDF 职称材料

游标类量具检定装置的驱动系统误差补偿 被引量：1

16

作者 陈旺达 徐志玲 厉志飞 《计量学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期326-331,共6页

在游标类量具检定过程中,当检定装置的驱动系统的动态工作台处于低速运动状态时,由于与滚珠丝杠之间存在着摩擦和齿隙非线性的误差问题,导致无法将游标类量具精确地移动到检定规程所要求的检测点。为解决该误差问题,运用LuGre摩擦模型... 在游标类量具检定过程中,当检定装置的驱动系统的动态工作台处于低速运动状态时,由于与滚珠丝杠之间存在着摩擦和齿隙非线性的误差问题,导致无法将游标类量具精确地移动到检定规程所要求的检测点。为解决该误差问题,运用LuGre摩擦模型和自适应律周期性递归小波神经网络进行补偿,并根据李诺夫稳定性进行分析,保证了闭环系统的有界性和收敛性。仿真实验验证了位置跟踪性能的改善,将控制补偿方案在检定装置的驱动系统中进行了实验论证,结果检定装置正反行程的定位精度分别提高了47.6%和49.7%。 展开更多

关键词 计量学 游标类量具 驱动系统 非线性补偿 递归小波神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

建筑设备节能控制策略 被引量：3

17

作者 周鹏 陈洋 官文越 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期54-58,共5页

由于变风量空调控制系统具有非线性、大滞后、时变性的特点,该文提出了一种基于改进型Elman神经网络预测和改进型T-S模糊神经网络控制的结构,其预测输出与实际输出的差值作为T-S模糊神经网络控制器的输入,使空调控制系统具有较高的控制... 由于变风量空调控制系统具有非线性、大滞后、时变性的特点,该文提出了一种基于改进型Elman神经网络预测和改进型T-S模糊神经网络控制的结构,其预测输出与实际输出的差值作为T-S模糊神经网络控制器的输入,使空调控制系统具有较高的控制精度和良好的动态特性。由于变风量空调运行时各变量之间的耦合关系,又结合了解耦的控制方法,达到了抑制温度和湿度耦合的控制效果。仿真结果表明:与传统PID控制相比,该控制系统具有较强的鲁棒性,学习能力强,控制精度高,控制效果好,有较强的解耦控制能力。 展开更多

关键词 变风量空调 改进型elman神经网络 T-S模糊递归神经网络 预测控制 解耦控制

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于RWNN补偿的下肢外骨骼滑模控制 被引量：2

18

作者 张燕 王岩 +2 位作者 陈玲玲 刘作军 张瑞鑫 《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第1期39-46,共8页

针对下肢外骨骼系统精确动力学模型难以得到,且易受干扰等不确定性因素影响,提出一种基于递归小波神经网络(recurrent wavelet neural network,RWNN)补偿的滑模控制方法。结合拉格朗日原理和气动肌肉驱动特性,建立外骨骼系统模型,并将... 针对下肢外骨骼系统精确动力学模型难以得到,且易受干扰等不确定性因素影响,提出一种基于递归小波神经网络(recurrent wavelet neural network,RWNN)补偿的滑模控制方法。结合拉格朗日原理和气动肌肉驱动特性,建立外骨骼系统模型,并将模型分为结构参数已知的标称部分和结构参数未知的不确定部分;对于标称部分,采用滑模控制方法进行控制,对于不确定部分,采用递归小波神经网络进行逼近;根据Lyapunov稳定性原理,证明了闭环控制系统的稳定性。搭建实验平台进行验证,结果表明外骨骼系统能够较好地跟踪期望轨迹,验证了所提控制方法的有效性。 展开更多

关键词 下肢外骨骼 气动肌肉 滑模控制 递归小波神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于GA-SLFRWNN的空中目标威胁评估 被引量：6

19

作者 陈侠 刘子龙 梁红利 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期424-432,共9页

针对空战中目标威胁评估系统非线性、评估难度大且富含不确定信息的问题,研究了基于遗传算法优化模糊递归小波神经网络(single-hidden-layer fuzzy recurrent wavelet neural network optimized by genetic algorithm,GA-SLFRWNN)的目... 针对空战中目标威胁评估系统非线性、评估难度大且富含不确定信息的问题,研究了基于遗传算法优化模糊递归小波神经网络(single-hidden-layer fuzzy recurrent wavelet neural network optimized by genetic algorithm,GA-SLFRWNN)的目标威胁评估方法。首先通过分析威胁评估的影响因素及其信息的模糊性,将RWNN嵌入FNN的后件部分,以实现增强自学习能力的目的,然后采用GA对模型初始参数进行优化选取,并提出了基于李雅普诺夫理论的最优学习率。仿真实验表明:相比于FNN和FRWNN,该算法提高了系统的稳定性,加快了收敛速度,增强了预测精度。 展开更多

关键词 目标威胁评估 模糊神经网络 模糊递归小波神经网络 遗传算法 最优学习率

在线阅读 下载PDF 职称材料