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基于递归小脑神经网络模型控制的空间机器人关节抗死区及摩擦控制 被引量：8
1
作者 黄小琴 陈力 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期211-217,共7页
探讨了存在关节力矩输出死区、摩擦与外部干扰的载体位姿均不受控的漂浮基空间机器人系统的动力学控制问题。设计了一种递归小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络与死区估计补偿器,使两关节铰能够跟踪期望运动轨迹。该控制器利用摩擦双观... 探讨了存在关节力矩输出死区、摩擦与外部干扰的载体位姿均不受控的漂浮基空间机器人系统的动力学控制问题。设计了一种递归小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络与死区估计补偿器,使两关节铰能够跟踪期望运动轨迹。该控制器利用摩擦双观测器估计不可测的内部摩擦状态,利用死区预补偿器消除关节力矩输出死区的影响;应用递归小脑神经网络模型逼近了包含摩擦误差及外部干扰的动力学方程不确定项。仿真结果表明了该控制方法的有效性。 展开更多
关键词 空间机器人 死区 LuGre摩擦 递归小脑神经网络模型控制
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基于变参递归网络和递归最小二乘的连续体机器人控制 被引量：1
2
作者 张润宁 余鹏 谭宁 《自动化学报》 北大核心 2025年第1期90-103,共14页
连续体机器人通常由柔性材料制成,能够承受大幅度形变,在各领域具有广阔的应用前景.然而,其软体结构和非传统的驱动机制也带来了诸多非线性因素,使得其状态和运动难以被精确建模.因此,为连续体机器人设计了一种无模型控制方案.该方案一... 连续体机器人通常由柔性材料制成,能够承受大幅度形变,在各领域具有广阔的应用前景.然而,其软体结构和非传统的驱动机制也带来了诸多非线性因素,使得其状态和运动难以被精确建模.因此,为连续体机器人设计了一种无模型控制方案.该方案一方面通过变参递归神经网络(Varying parameter-recursive neural network,VP-RNN)求解连续体机器人的逆运动学,以实现高精度运动控制,另一方面使用递归最小二乘法(Recursive least square,RLS)基于实时数据估计和更新机器人雅可比矩阵伪逆,以避免机器人的解析建模.最后,通过仿真模拟和实物实验验证了所提出控制方案的可行性、精确性和鲁棒性,并通过一系列对比实验突出了所提出方法的优势.该方法率先研究基于递归最小二乘法的连续体机器人雅可比矩阵伪逆估计,对未来的连续体机器人研究具有一定的启示作用. 展开更多
关键词 连续体机器人 无模型控制 变参递归神经网络 递归最小二乘法
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基于递归神经网络模型预测控制的模型平稳切换 被引量：3
3
作者 杜福银 徐扬 陈树伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第6期1398-1400,共3页
不同生产条件下的控制系统可视多模型控制系统,但多模型控制在模型切换时会引起系统的瞬态响应。采用递归神经网络建立系统的多个模型,基于模型预测控制进行控制模型切换,克服了模型切换时引起的系统瞬态响应,实现系统的平稳切换。并通... 不同生产条件下的控制系统可视多模型控制系统,但多模型控制在模型切换时会引起系统的瞬态响应。采用递归神经网络建立系统的多个模型,基于模型预测控制进行控制模型切换,克服了模型切换时引起的系统瞬态响应,实现系统的平稳切换。并通过仿真表明这种切换策略明显改善了模型切换过程的动态性能。 展开更多
关键词 比例积分微分控制器 递归神经网络 模型预测控制 模型切换 平稳
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仿人小脑神经网络结构的驾驶员方向控制行为建模 被引量：3
4
作者 高振海 段立飞 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期288-291,共4页
在分析驾驶员的运动控制行为特性基础上,仿照人小脑神经网络结构,建立了驾驶员对汽车方向控制行为的小脑神经网络控制模型,以此对传统的微分校正模型进行控制误差修正。在不同车速、路形和路面附着系数下的仿真结果表明,所提出的控制算... 在分析驾驶员的运动控制行为特性基础上,仿照人小脑神经网络结构,建立了驾驶员对汽车方向控制行为的小脑神经网络控制模型,以此对传统的微分校正模型进行控制误差修正。在不同车速、路形和路面附着系数下的仿真结果表明,所提出的控制算法有高的路径跟踪精度,且对车速和道路状况等汽车行驶过程中的动态不确定性因素具有较强的适应性和鲁棒性。 展开更多
关键词 驾驶员模型 方向控制 微分校正 小脑神经网络
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一种基于PSO的自适应神经网络预测控制 被引量：8
5
作者 苏成利 吴云 刘晓琴 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第4期454-457,共4页
针对非线性系统,提出了一种基于微粒群优化(PSO)的自适应神经网络预测控制方法。采用对角递归网络(DRNN)对非线性系统进行建模,并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)递推估计算法在线计算网络模型参数的Jacobian矩阵以实现模型参数的自适应。利用... 针对非线性系统,提出了一种基于微粒群优化(PSO)的自适应神经网络预测控制方法。采用对角递归网络(DRNN)对非线性系统进行建模,并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)递推估计算法在线计算网络模型参数的Jacobian矩阵以实现模型参数的自适应。利用PSO算法在线优化求解非线性系统的预测控制律,以克服传统基于梯度法的非线性规划方法求解预测控制律时对初始条件非常敏感的缺点。生化发酵过程的仿真结果表明,所提出的控制方法具有良好的跟踪能力和抗干扰能力。 展开更多
关键词 模型预测控制 动态递归神经网络 微粒群优化 非线性系统
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基于模糊修正的Elman动态递归网络板形高精度预报 被引量：1
6
作者 贾春玉 刘宏民 邱格君 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第13期1142-1145,共4页
采用Elman动态递归网络方法,以生产实测数据为基础,建立了冷连轧机板形预报模型。进而将基于误差反馈和专家经验的闭环模糊控制引入板形预报中,用于修正预报输出、提高预报精度和鲁棒性。仿真结果表明,该方法有效且预报精度优于BP网络... 采用Elman动态递归网络方法,以生产实测数据为基础,建立了冷连轧机板形预报模型。进而将基于误差反馈和专家经验的闭环模糊控制引入板形预报中,用于修正预报输出、提高预报精度和鲁棒性。仿真结果表明,该方法有效且预报精度优于BP网络方法。预报结果的相对误差限制在±3%以内,实现了冷连轧机板形的高精度预报。 展开更多
关键词 冷连轧机 板形 预报模型 Elman动态递归网络 模糊控制
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基于有限差分法的双臂关节柔性空间机器人智能递阶控制策略 被引量：3
7
作者 梁捷 秦开宇 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期1125-1134,共10页
谐波减速器和力矩传感器等柔性元件广泛应用于空间机器人关节系统,以获取高减速比.这些柔性元件为空间机器人系统引入关节柔性,使得对其的稳定控制变得更为复杂.本文讨论研究了参数不确定双臂关节柔性空间机器人基于有限差分法的智能递... 谐波减速器和力矩传感器等柔性元件广泛应用于空间机器人关节系统,以获取高减速比.这些柔性元件为空间机器人系统引入关节柔性,使得对其的稳定控制变得更为复杂.本文讨论研究了参数不确定双臂关节柔性空间机器人基于有限差分法的智能递阶控制及弹性振动抑制.运用递阶系统理论、动量守恒原理及第二类拉格朗日方法推导出系统递阶动力学模型.利用该模型,设计了基于模糊回归神经网络的非奇异Terminal滑模控制算法和基于有限差分法的滑模控制算法.采用模糊回归神经网络(Recurrent Fuzzy Neural Network,RFNN)逼近系统的不确定部分.为避免复杂的求导计算及角加速度可测要求,利用基于有限差分法的滑模控制来抑制柔性关节振动.由于设计控制器过程中未涉及惯常的奇异摄动双时标分解操作,该控制算法理论上具有适合任意大小关节柔性刚度的优点.系统对比仿真试验证明了智能递阶控制算法优于传统基于奇异摄动法的控制方案. 展开更多
关键词 双臂关节柔性空间机器人 递阶动力学模型 模糊回归神经网络 有限差分法 智能递阶控制器 振动抑制
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改进DRNN在单元机组协调控制系统参数整定中应用 被引量：3
8
作者 孙灵芳 任栋 +1 位作者 张玉恒 王志勇 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2009年第8期106-109,共4页
为协调单元机组机炉特性差异、提高机组运行水平,针对单元机组非线性、强耦合性和参数时变的特点,设计并仿真研究了一种基于改进对角递归神经网络(DRNN)的单元机组协调控制器。该控制器采用DRNN网络整定的PID控制器代替协调解耦控制系... 为协调单元机组机炉特性差异、提高机组运行水平,针对单元机组非线性、强耦合性和参数时变的特点,设计并仿真研究了一种基于改进对角递归神经网络(DRNN)的单元机组协调控制器。该控制器采用DRNN网络整定的PID控制器代替协调解耦控制系统中的常规PID控制器,并在常规DRNN中引入带动量项的PID梯度优化算法,使DRNN网络具有更快的跟踪性和收敛性;在此基础上,针对某300MW直流燃煤机组在100%、70%负荷工况下的线性模型和某330MW机组非线性动态模型,分别进行了负荷扰动和主蒸汽压力2种扰动下的仿真研究。仿真结果表明,与常规PID协调控制器相比,所提出的协调控制器具有响应速度快、自适应能力强、抗干扰能力强等特点,表现出更好的静态性能和动态性能。 展开更多
关键词 协调控制系统 对角递归神经网络 多变量解耦 模型 扰动
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神经模糊组合预报冷连轧机轧制力 被引量：4
9
作者 贾春玉 刘宏民 邱格君 《燕山大学学报》 CAS 2005年第3期196-200,共5页
采用Elman动态递归网络方法,以生产实测数据为基础,建立了冷连轧机轧制力预报模型。在此基础上,提出了将基于误差反馈和专家经验的闭环模糊控制引入轧制力预报中,用于修正预报输出、提高预报精度和鲁棒性的设想。仿真结果表明,该方法是... 采用Elman动态递归网络方法,以生产实测数据为基础,建立了冷连轧机轧制力预报模型。在此基础上,提出了将基于误差反馈和专家经验的闭环模糊控制引入轧制力预报中,用于修正预报输出、提高预报精度和鲁棒性的设想。仿真结果表明,该方法是有效的,预报精度优于传统方法。预报结果的相对误差限制在±4%以内,实现了冷连轧机轧制力的高精度预报。 展开更多
关键词 冷连轧机 Elman动态递归网络 轧制力 模糊控制 预报模型
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基于CMAC的永磁同步电机模型参考自适应方法研究 被引量：3
10
作者 张桐瑞 刘璇 +2 位作者 张建华 周传安 陈浩 《高技术通讯》 EI CAS 北大核心 2020年第4期402-408,共7页
为改善永磁同步电机(PMSM)在自动导引车(AGV)复杂工况下的驱动性能,使其调速系统满足快速响应要求,且对频繁的负载扰动具有更强抵抗性及适应性,提出一种混合控制方法。该方法将小脑神经网络(CMAC)应用于永磁同步电机的模型参考自适应控... 为改善永磁同步电机(PMSM)在自动导引车(AGV)复杂工况下的驱动性能,使其调速系统满足快速响应要求,且对频繁的负载扰动具有更强抵抗性及适应性,提出一种混合控制方法。该方法将小脑神经网络(CMAC)应用于永磁同步电机的模型参考自适应控制(MRAC)调速系统中,发挥小脑神经网络局部泛化、执行速度快的优势,在缩短系统响应时间的同时减小永磁同步电机的转矩脉动和转矩扰动。在此基础上,搭建永磁同步电机仿真控制系统,仿真结果验证了该方法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 永磁同步电机(PMSM) 自动导引车(AGV) 小脑神经网络(CMAC) 模型参考自适应控制(MRAC) 调速系统
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