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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:1
1
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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基于频域控制约束的物理神经网络非线性系统预测方法
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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非线性时滞系统双阶段神经网络的改进广义预测控制
3
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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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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非线性系统神经网络预测控制研究进展 被引量:52
5
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
6
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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一类非线性网络控制系统镇定的新方法 被引量:8
7
作者 贾新春 郑利红 +1 位作者 池小波 张大伟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期1476-1480,共5页
研究了一类非线性网络控制系统(Networked control systems,NCSs)的镇定问题.在一般的网络环境中,通过平行分布补偿技术,将非线性NCS建模为包含一个稳定子系统和一个可能不稳定子系统的模糊时滞切换系统.利用分段Lyapunov泛函方法和平... 研究了一类非线性网络控制系统(Networked control systems,NCSs)的镇定问题.在一般的网络环境中,通过平行分布补偿技术,将非线性NCS建模为包含一个稳定子系统和一个可能不稳定子系统的模糊时滞切换系统.利用分段Lyapunov泛函方法和平均驻留时间方法,得到了非线性NCS指数稳定的充分条件,并以线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)形式给出了模糊控制器的设计方法.最后通过数值例子说明了所给方法的有效性. 展开更多
关键词 非线性网络控制系统 平均驻留时间 切换系统 镇定
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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
8
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T-S模糊模型非线性网络控制系统改进H_∞跟踪控制 被引量:18
9
作者 肖会芹 何勇 +1 位作者 吴敏 肖伸平 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期71-78,共8页
研究一类非线性网络控制系统改进H∞跟踪控制问题,该类网络控制系统中非线性被控对象和被跟踪对象分别采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型和线性稳定参考模型描述.首先通过综合考虑网络中的数据传输时滞和数据丢包影响,采用输入时滞法和并... 研究一类非线性网络控制系统改进H∞跟踪控制问题,该类网络控制系统中非线性被控对象和被跟踪对象分别采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型和线性稳定参考模型描述.首先通过综合考虑网络中的数据传输时滞和数据丢包影响,采用输入时滞法和并行分布补偿技术,建立基于零阶保持器刷新时刻的系统状态跟踪误差模型.然后利用改进的自由权矩阵方法,并结合Lyapunov直接法给出系统满足H∞跟踪性能的充分条件以及模糊控制器的设计方法.最后仿真实例表明本文方法的有效性和相比已有方法的优越性. 展开更多
关键词 非线性网络控制系统 T-S模糊模型 跟踪控制 输入时滞 线性矩阵不等式(LMI)
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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
10
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
11
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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基于观测器的非线性网络控制系统容错控制 被引量:10
12
作者 王燕锋 井元伟 张嗣瀛 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期1348-1352,共5页
研究了一类基于观测器的非线性连续网络控制系统容错控制器设计问题.针对传感器采用时间驱动方式,控制器和执行器均采用事件驱动方式的网络控制系统,设计了观测器,建立了基于状态观测器的增广闭环系统模型.利用线性矩阵不等式和自由权... 研究了一类基于观测器的非线性连续网络控制系统容错控制器设计问题.针对传感器采用时间驱动方式,控制器和执行器均采用事件驱动方式的网络控制系统,设计了观测器,建立了基于状态观测器的增广闭环系统模型.利用线性矩阵不等式和自由权矩阵的方法,推导出闭环系统渐近稳定的充分条件,给出了观测器和容错控制器协同设计的方法.实例仿真证明了所用方法的有效性. 展开更多
关键词 容错控制 非线性网络控制系统 观测器 传感器故障 线性矩阵不等式
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具有均匀量化器的非线性网络控制系统的一致有界性 被引量:7
13
作者 刘俊豪 张皓 陈启军 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期1388-1396,共9页
建立一种非线性连续被控对象、系统总时延小于一个采样周期的网络控制系统连续模型.通过线性化及离散化的方法将非线性系统转换一种离散化的模型.利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,设计控制方法使系统稳定.在系统包含均匀量... 建立一种非线性连续被控对象、系统总时延小于一个采样周期的网络控制系统连续模型.通过线性化及离散化的方法将非线性系统转换一种离散化的模型.利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,设计控制方法使系统稳定.在系统包含均匀量化器的情况下,设计控制方法使系统一致有界.通过调节量化器的误差范围,可以将系统状态控制在一定的范围内.实际中,据此可设计相应的量化级别及编码长度等参数.通过仿真验证控制方法的有效性,并分析了量化误差对系统收敛性的影响. 展开更多
关键词 网络控制系统 非线性系统 均匀量化器 一致有界性
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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
14
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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一类大时滞非线性网络控制系统的H_∞保成本控制 被引量:5
15
作者 张勇 唐功友 赵友刚 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期800-804,共5页
本文研究一类大时滞不确定非线性网络控制系统的H∞保成本控制问题.首先将具有随机大时滞的网络控制系统模型化为具有不确定系数的离散时间系统模型.然后利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,给出H∞保成本控制律的存在条件和H... 本文研究一类大时滞不确定非线性网络控制系统的H∞保成本控制问题.首先将具有随机大时滞的网络控制系统模型化为具有不确定系数的离散时间系统模型.然后利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式方法,给出H∞保成本控制律的存在条件和H∞保成本控制器的设计方法.进而通过求解凸优化问题得到最优鲁棒H∞保成本控制器.最后仿真结果验证了该控制算法的有效性. 展开更多
关键词 网络控制系统 非线性系统 保成本控制 H∞控制 线性矩阵不等式
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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
16
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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具有饱和非线性约束的网络控制系统鲁棒H∞优化控制 被引量:9
17
作者 李金娜 张庆灵 韩世迁 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期617-620,共4页
针对具有随机时延和数据包丢失的网络控制系统的稳定性问题,考虑到系统存在不确定性及外部输入干扰,将控制输入施加饱和非线性约束,建立具有一般性的系统模型.基于Lyapunov方法,给出具有饱和非线性约束的网络控制系统的鲁棒稳定的充分条... 针对具有随机时延和数据包丢失的网络控制系统的稳定性问题,考虑到系统存在不确定性及外部输入干扰,将控制输入施加饱和非线性约束,建立具有一般性的系统模型.基于Lyapunov方法,给出具有饱和非线性约束的网络控制系统的鲁棒稳定的充分条件.在此基础上,获得使系统具有γ次优、最优鲁棒H∞控制的充分条件,得到最优H∞镇定输出反馈控制律.仿真表明:H∞镇定判据是可行的,有饱和约束的鲁棒H∞优化控制方法是有效的. 展开更多
关键词 网络控制系统 饱和非线性约束 随机时延 数据包丢失 鲁棒H∞优化控制
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基于神经网络非线性系统辨识和控制的研究 被引量:14
18
作者 任雪梅 高为炳 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第2期147-153,共7页
本文提出了由静态的前馈网络和稳定的滤波器构成的非线性系统的辨识模型.在神经网络固有的逼近误差存在的情况下,从理论上计论了神经网从应用于辨识和控制过程中系统的稳定性问题.最后研究了在非线性系的轨迹跟踪过程中增加滑动控制... 本文提出了由静态的前馈网络和稳定的滤波器构成的非线性系统的辨识模型.在神经网络固有的逼近误差存在的情况下,从理论上计论了神经网从应用于辨识和控制过程中系统的稳定性问题.最后研究了在非线性系的轨迹跟踪过程中增加滑动控制来补偿神经网络的逼近误差,从而提高系统的跟踪性能. 展开更多
关键词 神经网络 非线性系统 辨识 滑动控制
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基于神经网络的一类非线性连续系统的稳定自适应控制 被引量:9
19
作者 刘延年 忻欣 冯纯伯 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第1期70-75,共6页
本文将神经网络作为非线性系统的模型,提出能够对一类非线性连续系统进行有效控制的自适应控制结构和算法,该控制方案不仅能解决此类非线性系统的跟踪控制问题,而且由于将变结构控制技术运用于其中,整个闭环控制系统还能克服许多神... 本文将神经网络作为非线性系统的模型,提出能够对一类非线性连续系统进行有效控制的自适应控制结构和算法,该控制方案不仅能解决此类非线性系统的跟踪控制问题,而且由于将变结构控制技术运用于其中,整个闭环控制系统还能克服许多神经网络控制系统中存在的稳定性问题.由稳定性理论可推证整个闭环控制系统渐近稳定和参数渐近收敛的特性. 展开更多
关键词 自适应控制 神经网络 非线性连续系统
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基于模糊神经网络滑模控制器的一类非线性系统自适应控制 被引量:18
20
作者 达飞鹏 宋文忠 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期78-83,共6页
虽然滑模控制具有控制简单和对不确定性与扰动不灵敏等优点,但是控制信号中的颤动是其应用中需解决的主要问题。该文首先针对一类非线性系统提出了一个新型控制器—模糊神经网络滑模控制器。新控制器不仅能消除颤动,而且比一般滑模控制... 虽然滑模控制具有控制简单和对不确定性与扰动不灵敏等优点,但是控制信号中的颤动是其应用中需解决的主要问题。该文首先针对一类非线性系统提出了一个新型控制器—模糊神经网络滑模控制器。新控制器不仅能消除颤动,而且比一般滑模控制器具有更强的鲁棒性。然而它与一般滑模控制器相比有较大的跟踪误差。为了解决这个问题,提出了结合滑模控制器和模糊神经网络滑模控制器的自适应控制方法。这种自适应控制方案可以减小跟踪误差,增强系统的鲁棒性和消除控制信号中的颤动。仿真结果说明了控制方案的有效性。 展开更多
关键词 模糊神经网络 滑模控制 非线性系统 自适应控制
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