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非线性系统神经网络控制方法研究
1
作者 周胜 田福庆 +1 位作者 牟晴 王汝鑫 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2001年第3期7-11,共5页
采用神经网络理论处理非线性复杂系统,设计了控制网络的各组成部分,给出了具体算法,实现了二级倒立摆系统的稳定控制。
关键词 非线性系统神经网络控制方法 二级倒立摆系统 稳定控制 数学模型 工作原理
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基于频域控制约束的物理神经网络非线性系统预测方法 被引量:1
2
作者 钱夔 宋爱国 田磊 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期227-234,共8页
针对现有物理信息神经网络利用数值模拟近似物理控制方程带来的高计算代价、边界条件限制等问题,提出一种基于频域控制约束的物理神经网络非线性系统预测方法。首先构建时序特征交替更新的非线性预测网络模型,再在频域建立基于傅里叶谱... 针对现有物理信息神经网络利用数值模拟近似物理控制方程带来的高计算代价、边界条件限制等问题,提出一种基于频域控制约束的物理神经网络非线性系统预测方法。首先构建时序特征交替更新的非线性预测网络模型,再在频域建立基于傅里叶谱方法(FSM)的物理控制方程约束,时空数据在网络模型与频域控制约束耦合下实现无标签数据加速训练,完成系统演化学习。最后在Burgers系统上进行湍流预测验证,实验结果表明该方法可在物理规则约束下实现无标签非线性复杂建模,对比主流PINN模型及其变体,具有更快的学习速度与预测准确率。在t≤0.25 s、t≤0.5 s短时预测情况下,经前期20次训练后系统预测均方误差(MSE)相比主流基准模型同期预测,MSE降低了86%与95%,在t≤2 s长时预测情况下,经充分训练后系统预测MSE能降低80%。 展开更多
关键词 物理信息神经网络 傅里叶谱方法 频域控制方程约束 Burgers系统 非线性系统预测
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基于观测器和事件触发的分数阶非线性系统神经网络控制 被引量:2
3
作者 游星星 陶栩 +3 位作者 郭斌 向国菲 刘凯 佃松宜 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1735-1744,共10页
针对一类分数阶非线性系统的跟踪控制问题,本文提出了一种自适应神经网络事件触发控制方案.首先,利用径向基函数神经网络来逼近未知的非线性函数,构造了基于神经网络的状态观测器估计原系统状态.然后,在控制器设计中引入了事件触发策略... 针对一类分数阶非线性系统的跟踪控制问题,本文提出了一种自适应神经网络事件触发控制方案.首先,利用径向基函数神经网络来逼近未知的非线性函数,构造了基于神经网络的状态观测器估计原系统状态.然后,在控制器设计中引入了事件触发策略,通过Lyapunov方法分析了闭环系统的稳定性.本文提出了一个新条件来估计事件触发条件的时间间隔下限,避免了Zeno现象.理论分析表明,提出的控制方案不仅能确保跟踪误差收敛到原点附近的邻域内,而且保证了闭环系统中所有信号的有界性.最后,分数阶互联电力系统仿真展示了方案的有效性. 展开更多
关键词 分数阶非线性系统 观测器 神经网络控制 事件触发控制 动态面控制
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连续非线性系统的神经网络α阶逆系统控制方法 被引量:36
4
作者 戴先中 刘军 冯纯伯 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第4期463-468,共6页
对连续非线性系统,采用连续系统的设计方法,利用神经网络对非线性函数的逼近能力加上用来表征系统动态特性的若干积分器,构造工程上可实现的原系统的神经网络α阶逆系统(将α阶逆系统直接与原系统串接,构成α阶积分伪线性复合系统... 对连续非线性系统,采用连续系统的设计方法,利用神经网络对非线性函数的逼近能力加上用来表征系统动态特性的若干积分器,构造工程上可实现的原系统的神经网络α阶逆系统(将α阶逆系统直接与原系统串接,构成α阶积分伪线性复合系统),并对α阶积分伪线性复合系统设计线性控制器,实现对原非线性系统的有效控制.仿真结果表明,该方法适用于较一般的线性、非线性连续系统,且结构简单,易于工程实现. 展开更多
关键词 系统 神经网络 辨识 控制 连续非线性系统
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非线性时滞系统双阶段神经网络的改进广义预测控制
5
作者 周媛奉 陈宽文 +5 位作者 胡婷婷 刘朋远 丁海丽 梁飞 王一凡 张腾飞 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期567-576,共10页
针对一类工业控制系统中存在的非线性、大时滞等情况,提出一种基于双阶段神经网络的改进隐式广义预测控制方法。首先,设计了一种基于快速回归算法和蝙蝠算法的双阶段神经网络模型,用于对非线性时滞系统进行建模,避免非线性系统下的模型... 针对一类工业控制系统中存在的非线性、大时滞等情况,提出一种基于双阶段神经网络的改进隐式广义预测控制方法。首先,设计了一种基于快速回归算法和蝙蝠算法的双阶段神经网络模型,用于对非线性时滞系统进行建模,避免非线性系统下的模型失配问题;其次,采用比例积分(proportional integration, PI)结构优化广义预测控制目标函数设计,提高隐式广义预测控制性能;同时,改进控制增量选取策略,利用所预测的未来控制增量修正当前时刻控制增量;最后,将所设计的预测模型和预测控制方法应用于一个数值案例和锅炉燃烧系统,验证了所提控制策略的有效性。 展开更多
关键词 非线性系统 时滞 双阶段神经网络 PI控制 广义预测控制
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非线性系统的神经网络辨识和控制方法 被引量:2
6
作者 薛家祥 黄石生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 1995年第4期51-55,共5页
1引言 在Wiener开创控制论的伊始,就将控制、信息和神经科学作为一个共同的课题。后,控制学科、计算科学和神经生理学趋于分开发展。自从80年代初期以来,神经网络有了长的进步。
关键词 非线性系统 神经网络 辨识 控制
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基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制 被引量:10
7
作者 唐伟强 龙文堃 +1 位作者 孙丽娟 黄小丽 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期2100-2106,共7页
针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设... 针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。 展开更多
关键词 非线性系统 多模型方法 自适应控制 模糊聚类 神经网络
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非线性振动控制的神经网络离散逆系统方法 被引量:1
8
作者 张强 何玉敖 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第7期615-619,共5页
针对非线性结构振动控制难以用线性控制方法精确控制的情况,提出神经网络离散逆系统方法.建立了结构的离散化模型,再用神经网络将非线性系统通过逆系统变换变为伪线性系统,对该伪线性系统可以用一般线性方法精确控制.该方法将非线性结... 针对非线性结构振动控制难以用线性控制方法精确控制的情况,提出神经网络离散逆系统方法.建立了结构的离散化模型,再用神经网络将非线性系统通过逆系统变换变为伪线性系统,对该伪线性系统可以用一般线性方法精确控制.该方法将非线性结构控制问题转化成了线性结构控制问题,使问题难度大大减小.对某非线性建筑结构振动作了控制仿真,实现了精确线性化,控制效果曲线与对线性结构控制效果曲线几乎完全吻合.神经网络离散逆系统方法发挥了神经网络和线性控制各自的优点,可用于强非线性结构的振动控制. 展开更多
关键词 非线性结构 振动控制 系统方法 精确线性 神经网络
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一种新的非线性离散动态大系统递阶控制的神经网络方法
9
作者 侯增广 吴沧浦 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第1期69-74,共6页
本文给出了一种新的具有全集成化特征的、求解非线性动态大规模系统递阶控制问题(LOCP)的神经网络模型(LHCNN),该神经网络具有结构简洁、紧凑、高效的特点,适合于动态大规模系统的实时优化控制.
关键词 系统 递阶控制 神经网络 离散动态系统 非线性
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用于非线性动力系统控制问题的自组织神经网络自适应方法
10
作者 王正志 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1993年第6期678-683,共6页
本文提出一种用自组织自学习自适应思想解决非线性动力系统控制问题的新方法,在每个小区域(感受野),可以把非线性系统近似展开为线性,由神经元执行控制.各神经元的凝视点、感受野和功能由自组织自学习自适应方法进行调节,大量仿真结果... 本文提出一种用自组织自学习自适应思想解决非线性动力系统控制问题的新方法,在每个小区域(感受野),可以把非线性系统近似展开为线性,由神经元执行控制.各神经元的凝视点、感受野和功能由自组织自学习自适应方法进行调节,大量仿真结果验证了本方法的正确性和实用性。 展开更多
关键词 非线性系统 神经网络 自适应控制
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基于神经网络的一类非线性系统的稳定自适应控制器设计方法 被引量:4
11
作者 徐普水 施颂椒 袁向阳 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期751-753,共3页
针对一类非线性连续时间系统,其中非线性函数未知,提出了一种基于神经网络的稳定自适应控制方案.由于控制律的选择基于Lyapunov 稳定性理论,因此,该控制方案不仅能够解决这类非线性系统的跟踪问题,而且使得整个闭环系统... 针对一类非线性连续时间系统,其中非线性函数未知,提出了一种基于神经网络的稳定自适应控制方案.由于控制律的选择基于Lyapunov 稳定性理论,因此,该控制方案不仅能够解决这类非线性系统的跟踪问题,而且使得整个闭环系统渐近稳定,克服了许多神经网络控制系统中存在的稳定性问题. 展开更多
关键词 非线性系统 稳定性 神经网络 自适应控制
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非线性控制系统线性化与极点配置的神经网络方法 被引量:1
12
作者 李银国 张邦礼 曹长修 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第6期708-712,共5页
提出一种同时实现非线性控制系统反馈线性化和极点配置的神经网络方法,并证明了在随机逼近意义下该神经网络控制系统的有效性.
关键词 线性 神经网络 非线性 控制系统 极点配置
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非线性系统神经网络预测控制研究进展 被引量:53
13
作者 戴文战 娄海川 杨爱萍 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期521-530,共10页
神经网络由于其在非线性系统建模与优化求解方面的优势,被广泛应用于预测控制中,形成了各种各样的神经网络预测控制算法.本文系统地评述了非线性系统神经网络预测控制系统中的模型选取、控制器优化、控制系统结构设计以及收敛性理论等... 神经网络由于其在非线性系统建模与优化求解方面的优势,被广泛应用于预测控制中,形成了各种各样的神经网络预测控制算法.本文系统地评述了非线性系统神经网络预测控制系统中的模型选取、控制器优化、控制系统结构设计以及收敛性理论等研究现状,分析了非线性系统神经网络预测控制算法存在的问题和今后的研究方向. 展开更多
关键词 非线性系统 神经网络 预测控制 稳定性 收敛性
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船舶航向离散非线性系统自适应神经网络控制 被引量:14
14
作者 王欣 刘正江 +1 位作者 李铁山 蔡垚 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期123-126,131,共5页
针对考虑舵机特性的船舶航向离散非线性控制系统,提出了一种基于神经网络的自适应控制设计方法。为了消除离散系统后推设计中存在"因果矛盾"的问题,原船舶航向离散系统通过变换得到等价的能够预测变量的前向预测系统。通过使... 针对考虑舵机特性的船舶航向离散非线性控制系统,提出了一种基于神经网络的自适应控制设计方法。为了消除离散系统后推设计中存在"因果矛盾"的问题,原船舶航向离散系统通过变换得到等价的能够预测变量的前向预测系统。通过使用单一神经网络逼近系统的所有未知部分,该控制设计方法可以有效地减轻控制系统存在的"计算量膨胀"问题,并具有控制器结构简单,控制参数少,易于工程实现等优点。同时,稳定性分析证明闭环系统的所有信号一致最终有界,并能使得航向跟踪误差任意小。最后,运用"育鲲"轮进行仿真研究以证明所提方法的有效性。 展开更多
关键词 船舶航向控制 离散非线性系统 径向基神经网络 单一神经网络控制 自适应控制 后推控制
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基于RBF神经网络的一类不确定非线性系统自适应H_∞控制 被引量:18
15
作者 陈谋 姜长生 +1 位作者 吴庆宪 曹邦武 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期27-32,共6页
基于RBF神经网络提出了一种H∞ 自适应控制方法 .控制器由等效控制器和H∞ 控制器两部分组成 .用RBF神经网络逼近非线性函数 ,并把逼近误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能 .H∞ 控制器用于减弱外部干扰及神经网络的... 基于RBF神经网络提出了一种H∞ 自适应控制方法 .控制器由等效控制器和H∞ 控制器两部分组成 .用RBF神经网络逼近非线性函数 ,并把逼近误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能 .H∞ 控制器用于减弱外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响 .所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性 ,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标 . 展开更多
关键词 RBF神经网络 不确定非线性系统 自适应H∞控制 自适应控制 H∞控制
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基于B-P神经网络的非线性系统预测控制的研究 被引量:13
16
作者 樊宇红 任长明 +1 位作者 李建峰 孔贵宾 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 1999年第6期720-723,共4页
预测控制是以计算机为手段基于模型预测进行控制的方法,但是已有的预测控制算法通常是针对线性渐进稳定对象的,或者即使针对非线性使用了非线性模型,但由于算法过于复杂不能适用于快速系统.本文对复杂非线性系统提出了一种基于B-... 预测控制是以计算机为手段基于模型预测进行控制的方法,但是已有的预测控制算法通常是针对线性渐进稳定对象的,或者即使针对非线性使用了非线性模型,但由于算法过于复杂不能适用于快速系统.本文对复杂非线性系统提出了一种基于B-P神经网络的预测控制方法,仿真和实际结果表明该方法的有效性和快速性,能够实现对非线性系统的实时智能优化控制. 展开更多
关键词 非线性系统 BP神经网络 预测控制 实时控制
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非线性系统神经网络自适应控制的发展现状及展望 被引量:13
17
作者 孙富春 李莉 孙增圻 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期254-260,共7页
简要回顾了神经网络控制及其应用的发展历程,重点论述了人们在连续、离散时间非线性系统的神经网络以及神经模糊稳定自适应控制研究方面所取得的主要进展,探讨了神经网络自适应控制研究方面存在的主要问题及解决问题的基本途径.作为当... 简要回顾了神经网络控制及其应用的发展历程,重点论述了人们在连续、离散时间非线性系统的神经网络以及神经模糊稳定自适应控制研究方面所取得的主要进展,探讨了神经网络自适应控制研究方面存在的主要问题及解决问题的基本途径.作为当前解决神经网络自适应控制问题的途径之一,介绍了近来人们对二阶模糊神经网络以及量子神经网络的研究.最后,总结并指出了这一领域下一步的发展方向和有待解决的新课题. 展开更多
关键词 神经网络 非线性系统 自适应控制 稳定性
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混沌系统的RBF神经网络非线性补偿控制 被引量:3
18
作者 谭文 王耀南 +1 位作者 刘祖润 周少武 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期951-954,共4页
设计RBF神经网络非线性补偿控制器,提出了混沌系统线性状态反馈的复合控制方法,将可调系统混沌行为镇定到期望目标位置或者变成周期运动.用Lorenz方程作仿真实验,结果证明了该方法的有效性.
关键词 混沌系统 RBF神经网络 非线性补偿控制 状态反馈 复合控制方法 非线性动力系统
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基于多层局部回归神经网络的多变量非线性系统预测控制 被引量:13
19
作者 刘贺平 张兰玲 孙一康 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期298-300,共3页
以罐式搅拌反应器为例 ,针对复杂多变量系统的强耦合性、非线性、时变性等问题 ,研究了多变量非线性系统的预测控制及改善控制性能的方法 .采用多层局部回归神经网络离线建立预测模型 ,以偏差补偿和模型修正相结合的方式对预测模型进行... 以罐式搅拌反应器为例 ,针对复杂多变量系统的强耦合性、非线性、时变性等问题 ,研究了多变量非线性系统的预测控制及改善控制性能的方法 .采用多层局部回归神经网络离线建立预测模型 ,以偏差补偿和模型修正相结合的方式对预测模型进行误差补偿 ,经在线校正用于预测控制 .通过对性能指标中的偏差项负指数加权 ,进一步改善预测控制性能 .仿真结果表明了控制算法的有效性 . 展开更多
关键词 多变量非线性系统 多层局部回归神经网络 预测控制 模型修正
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非最小相位非线性系统的简单递归神经网络控制(英文) 被引量:8
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作者 李翔 陈增强 袁著祉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第3期456-460,共5页
从简单递归神经网络的统一结构出发设计了简单递归神经网络控制器 ,在引入了控制加权的目标函数下优化神经网络权值学习 ,因此是通常意义的神经网络控制器的推广 .证明了整个系统的稳定性 ,并通过仿真验证了控制器的有效性 .
关键词 简单递归神经网络 非最小相位系统 非线性系统 控制
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