一种6-PRRS并联机器人的神经网络控制 被引量：7

1

作者 赵杰 杨永刚 +1 位作者 刘玉斌 朱延河 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期514-517,共4页

针对6-PRRS并联机器人控制系统的非线性、耦合等特性,设计了神经网络控制器.此控制器采用分散控制策略,利用复合正交神经网络来消除并联机器人控制系统非线性、耦合的影响,学习系统的不确定信息作为前馈补偿使系统跟踪误差快速收敛,并采... 针对6-PRRS并联机器人控制系统的非线性、耦合等特性,设计了神经网络控制器.此控制器采用分散控制策略,利用复合正交神经网络来消除并联机器人控制系统非线性、耦合的影响,学习系统的不确定信息作为前馈补偿使系统跟踪误差快速收敛,并采用PID作为反馈控制保证系统的稳定性,从而实现6-PRRS并联机器人的快速、稳定轨迹跟踪.该控制器以离散的形式进行设计,结构简单、易于工程实现. 展开更多

关键词 并联机器人 复合正交神经网络 轨迹跟踪控制

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伺服系统在摩擦条件下的模拟复合正交神经网络控制 被引量：9

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作者 叶军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第17期127-130,共4页

在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并用于非线性伺服系统控制中。在带有非线性摩擦力矩的直流电机飞行模拟转台伺服系统中,控制系统是基于PD控制加神经网络前馈控制的并行控制方法,使用神经网络是用来消除... 在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并用于非线性伺服系统控制中。在带有非线性摩擦力矩的直流电机飞行模拟转台伺服系统中,控制系统是基于PD控制加神经网络前馈控制的并行控制方法,使用神经网络是用来消除非线性摩擦力矩的影响。通过数字复合正交神经网络的连续化算法处理获得了一种模拟复合正交神经网络,并作为前馈控制器。用并行控制与单一的PD控制对带有非线性摩擦力矩的直流电机伺服控制作了仿真研究。仿真结果表明复合控制比单一的PD控制具有实时性好、响应速度快、跟踪精度高,位置与速度跟踪控制获得了满意的效果。该模拟神经控制器能用于不确定对象的控制,为不确定系统控制提供了一种新的途径。 展开更多

关键词 伺服系统 直流电机 非线性摩擦力矩 模拟复合正交神经网络 并行控制 PD控制器 神经网络控制器

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基于正交试验和神经网络的复合固结土强度预测 被引量：3

3

作者 张秉夏 杨林 《森林工程》 2013年第2期82-85,共4页

以固化剂、石灰、水泥复合固结土为研究对象,采用正交试验的方法进行复合固结土7 d无侧限抗压强度试验的配合比设计,并完成正交试验。针对正交试验结果,采用人工神经网络的方法建立复合固结土强度试验结果的预测模型,通过控制强度试验... 以固化剂、石灰、水泥复合固结土为研究对象,采用正交试验的方法进行复合固结土7 d无侧限抗压强度试验的配合比设计,并完成正交试验。针对正交试验结果,采用人工神经网络的方法建立复合固结土强度试验结果的预测模型,通过控制强度试验的配合比指标,训练确定预测模型的模拟函数,从而实现对剩余部分试验结果的预测。研究结果表明,采用正交试验和神经网络相结合的方法,预测复合固结土强度,预测结果准确,误差不超过2.3%。 展开更多

关键词 正交试验 神经网络 预测 复合固结土 强度

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基于拉盖尔模拟神经网络的过热汽温直接自适应控制系统 被引量：4

4

作者 叶军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第23期67-71,共5页

提出一种Laguerre(拉盖尔)模拟复合正交神经网络并应用于电厂过热汽温的直接自适应控制。模拟神经网络被作为直接自适应控制器,这种单隐层正交神经网络是基于Laguerre复合正交多项式函数,并具有在线连续学习的简单算法,且学习算法与被... 提出一种Laguerre(拉盖尔)模拟复合正交神经网络并应用于电厂过热汽温的直接自适应控制。模拟神经网络被作为直接自适应控制器,这种单隐层正交神经网络是基于Laguerre复合正交多项式函数,并具有在线连续学习的简单算法,且学习算法与被控对象模型无关。由于采用3层网络结构,输入层与隐层之间不用权值调整,在学习算法中只要在输出层与隐层之间寻找最佳权值,因此网络学习速度较快。网络隐层节点(处理元)是Laguerre多项式展开项,展开项的多少决定着网络的学习速度和精度。通过对具有严重参数不确定性、扰动以及大迟延的电厂过热汽温被控对象进行仿真研究,结果表明控制系统性能优于常规的PI控制系统。 展开更多

关键词 模拟复合正交神经网络 拉盖尔复合正交多项式 连续学习算法 直接自适应控制 过热汽温

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复合正交神经网络与CMAC在PID并行控制中的比较研究 被引量：2

5

作者 叶军 《机床与液压》 北大核心 2005年第3期153-154,共2页

由于正交神经网络算法简单,学习收敛速度快,具有线性、非线性逼近精度高等优异特性,取得了较好的应用 效果,但在动态建模与实时控制问题上研究较少。为此,本文提出复合正交神经网络(CONN)与PID并行控制算法,并 对小脑模型(CMAC)与PID并... 由于正交神经网络算法简单,学习收敛速度快,具有线性、非线性逼近精度高等优异特性,取得了较好的应用 效果,但在动态建模与实时控制问题上研究较少。为此,本文提出复合正交神经网络(CONN)与PID并行控制算法,并 对小脑模型(CMAC)与PID并行控制作一比较研究。仿真结果表明,当方波(阶跃)输入与正弦输入时CONN实现的前 馈控制效果比小脑模型实现的前馈控制效果更好,响应速度更快,这充分地体现了复合正交神经网络的特点,即输出误差 小、实时性好、鲁棒性强。 展开更多

关键词 复合正交神经网络(conn) CMAC PID 并行控制

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机器人的模拟复合正交神经网络学习控制 被引量：2

6

作者 魏佩敏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第7期208-210,214,共4页

提出一种神经网络与PD并行控制的机器人学习控制系统。为了加快神经网络的学习算法,在数字复合正交神经网络的基础上给出一种模拟复合正交神经网络的学习算法,以两关节机器人为对象仿真结果表明,该控制方法使机器人跟踪期望轨迹,其系统... 提出一种神经网络与PD并行控制的机器人学习控制系统。为了加快神经网络的学习算法,在数字复合正交神经网络的基础上给出一种模拟复合正交神经网络的学习算法,以两关节机器人为对象仿真结果表明,该控制方法使机器人跟踪期望轨迹,其系统响应、跟踪精度和鲁棒性优于常规的控制方法,位置跟踪获得了满意的控制效果。该模拟神经控制器为不确定系统的控制提供了一种新的途径。 展开更多

关键词 模拟复合正交神经网络 机器人 并行控制

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复合正交柔性神经网络及其应用 被引量：2

7

作者 叶军 《机床与液压》 北大核心 2004年第4期37-38,共2页

针对目前神经网络所存在的不足 ,提出一种带参数的单极性Sigmoid函数的柔性复合正交神经网络 ,并给出相应的参数学习算法 ,这种柔性复合正交神经网络不仅扩大了网络辨识模型的能力与学习适应性 ,而且算法简单 ,学习收敛速度快 ,有线性... 针对目前神经网络所存在的不足 ,提出一种带参数的单极性Sigmoid函数的柔性复合正交神经网络 ,并给出相应的参数学习算法 ,这种柔性复合正交神经网络不仅扩大了网络辨识模型的能力与学习适应性 ,而且算法简单 ,学习收敛速度快 ,有线性、非线性逼近精度高等优异特性。以模型辨识作为应用实例 ,仿真结果表明 ,其算法是有效的 。 展开更多

关键词 柔性神经网络 柔性Sigmoid函数 复合正交神经网络 模型辨识

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模拟复合正交神经网络控制器在机械臂控制中的应用

8

作者 叶军 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期387-389,共3页

在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并应用于机械臂的控制.控制器采用模拟复合正交神经网络与PD的并行控制方法,对机械臂的位置控制做了仿真实验.结果表明,相对于常规PD控制器,该神经网络控制器具有自学习、... 在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并应用于机械臂的控制.控制器采用模拟复合正交神经网络与PD的并行控制方法,对机械臂的位置控制做了仿真实验.结果表明,相对于常规PD控制器,该神经网络控制器具有自学习、自适应功能,位置跟踪获得了满意的控制效果.该模拟神经控制器能应用于机器人控制系统中. 展开更多

关键词 模拟复合正交神经网络 连续学习算法 机械臂 并行控制

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基于模拟复合正交神经网络的曲线重建方法

9

作者 魏佩敏 《机床与液压》 北大核心 2008年第2期25-26,93,共3页

在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并用于曲线重建。由于模拟神经网络采用连续学习算法,故网络学习收敛速度快。仿真结果表明,在单变量和多变量复杂函数曲线重建中,用模拟复合正交神经网络方法重建的曲线具... 在数字复合正交神经网络的基础上提出一种模拟复合正交神经网络,并用于曲线重建。由于模拟神经网络采用连续学习算法,故网络学习收敛速度快。仿真结果表明,在单变量和多变量复杂函数曲线重建中,用模拟复合正交神经网络方法重建的曲线具有很高的逼近精度。本文提出的曲线重建方法是一种快速有效的方法。由于该模拟神经网络可望用模拟电路实现硬件化,因此在图象图形实时处理中具有很好的工程应用前景。 展开更多

关键词 模拟复合正交神经网络 曲线重建 连续学习算法

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基于复合正交神经网络的广义通用模型自适应控制

10

作者 黄景 郭丙君 《华东理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期864-867,共4页

在自适应逆控制中应用复合正交神经网络具有算法简单、学习收敛速度快等优点,将复合正交神经网络与广义通用模型控制器策略相结合,提出了一种基于神经网络的广义通用模型自适应控制方法。该控制方法中的参考轨迹为一条典型的二阶曲线,... 在自适应逆控制中应用复合正交神经网络具有算法简单、学习收敛速度快等优点,将复合正交神经网络与广义通用模型控制器策略相结合,提出了一种基于神经网络的广义通用模型自适应控制方法。该控制方法中的参考轨迹为一条典型的二阶曲线,控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便。仿真实验验证了该控制策略的有效性。 展开更多

关键词 广义通用模型控制 复合正交神经网络 二阶系统 自适应逆控制

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模拟复合正交神经网络在轴向磁轴承中的控制研究

11

作者 徐永灿 叶友红 《机电工程》 CAS 2007年第8期73-75,共3页

由于磁轴承的动态性能主要取决于所采用的控制规律,控制器是磁轴承系统的关键。在数字复合正交神经网络(NN)的基础上,提出了一种模拟复合正交神经网络,并用于轴向磁轴承的控制中。控制器采用模拟复合正交神经网络与PID的并行控制方法,... 由于磁轴承的动态性能主要取决于所采用的控制规律,控制器是磁轴承系统的关键。在数字复合正交神经网络(NN)的基础上,提出了一种模拟复合正交神经网络,并用于轴向磁轴承的控制中。控制器采用模拟复合正交神经网络与PID的并行控制方法,对带有负载干扰的轴向磁轴承控制系统作了PID控制与NN+PID控制的仿真实验。仿真结果表明,相对于常规PID控制器,该并行控制法具有较高的抗干扰与自适应能力,控制效果理想。 展开更多

关键词 轴向磁轴承 模拟复合正交神经网络 连续学习算法 并行控制

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