期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到5,747篇文章
< 1 2 … 250 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制
1
作者 周阿连 于子茵 刘刚 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期69-74,共6页
为提高自动驾驶机器人车速控制的精度和系统稳定性,提出一种联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制方法。对基本鸽群优化算法(pigeon-inspired optimization,PIO)进行改进,通过增加局部搜索机制,以提升算法全局收敛... 为提高自动驾驶机器人车速控制的精度和系统稳定性,提出一种联合改进鸽群优化RBF神经网络PID的自动驾驶机器人车速控制方法。对基本鸽群优化算法(pigeon-inspired optimization,PIO)进行改进,通过增加局部搜索机制,以提升算法全局收敛精度。设计改进的RBF神经网络,采用改进核FCM聚类算法(improved KFCM,IKFCM)初始化RBF神经网络中心,利用改进的PIO(improved PIO,IPIO)优化RBF神经网络参数配置。最后,利用IPIO和IKFCM优化后的RBF神经网络对PID参数进行自适应调整。与其它车速控制方法相比,所提方法车速控制精度提高了约1.2%,能够精准实现对机器人车速的控制。 展开更多
关键词 机器人 鸽群优化算法 RBF神经网络 PID控制 精度
在线阅读 下载PDF
基于模糊推理和Jordan神经网络的磁悬浮球位置补偿控制研究
2
作者 李孝茹 陈士松 黄之文 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第3期299-308,共10页
针对欠训练Jordan神经网络(Jordan neural network,JNN)输出不确定性导致的控制系统动态性能不佳的问题,提出了一种基于模糊推理(fuzzy inference,FI)和JNN的磁悬浮球位置补偿控制新方法,构建了包含基础控制、JNN控制和FI的三模块控制... 针对欠训练Jordan神经网络(Jordan neural network,JNN)输出不确定性导致的控制系统动态性能不佳的问题,提出了一种基于模糊推理(fuzzy inference,FI)和JNN的磁悬浮球位置补偿控制新方法,构建了包含基础控制、JNN控制和FI的三模块控制框架。基础控制模块采用适应性强的PID控制器;JNN控制模块实现磁悬浮球系统的在线辨识与补偿;FI模块动态调整神经网络控制器的输出,以抑制欠训练JNN带来的不确定性影响。实验结果表明,与传统神经网络补偿控制方法相比,在跟踪阶跃信号和方波信号时,超调量分别减小了39.79%和60.61%,调节时间分别减小了19.52%和48.47%。该方法在保证稳态精度的同时,显著提升了控制系统的动态性能。 展开更多
关键词 模糊推理 Jordan神经网络 位置补偿控制 磁悬浮球
在线阅读 下载PDF
船用起重机自适应神经网络滑模防摆控制
3
作者 陈志梅 王艳芳 +2 位作者 朱东科 邵雪卷 张井岗 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第2期137-143,共7页
针对欠驱动船用臂架起重机存在持续不确定上界干扰问题,提出一种自适应径向基函数神经网络(adaptive radial basis function neural network,ARBFNN)分层滑模控制(hierarchical sliding mode control,HSMC)方法(称为ARBFNN-HSMC方法)。... 针对欠驱动船用臂架起重机存在持续不确定上界干扰问题,提出一种自适应径向基函数神经网络(adaptive radial basis function neural network,ARBFNN)分层滑模控制(hierarchical sliding mode control,HSMC)方法(称为ARBFNN-HSMC方法)。采用拉格朗日方法建立受海浪持续影响的船舶-起重机-负载复杂系统的动力学模型,并将其转换为欠驱动系统的标准形式;采用HSMC方法设计控制律,以补偿系统参数的摄动;通过ARBFNN逼近并补偿由外部非线性干扰引起的不确定上界扰动,并利用李雅普诺夫函数证明了系统的渐近稳定性。仿真结果表明,该方法在持续未知干扰下具有很强的鲁棒性,能够有效实现负载定位和消除摆动的双重目标。 展开更多
关键词 船用起重机 防摆控制 欠驱动系统 分层滑模控制(HSMC) 自适应径向基函数神经网络(ARBFNN)
在线阅读 下载PDF
车辆主动悬架RBF神经网络的模型预测控制仿真研究
4
作者 顾苏怡 蒋昌华 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第3期410-414,共5页
为了提升车辆行驶的稳定性和乘坐的舒适性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模型预测控制(MPC)系统,通过仿真验证主动悬架控制系统的有效性。创建7自由度车辆主动悬架简图,定义了车辆主动悬架动力学方程式。构建主动悬架MPC系统,... 为了提升车辆行驶的稳定性和乘坐的舒适性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的模型预测控制(MPC)系统,通过仿真验证主动悬架控制系统的有效性。创建7自由度车辆主动悬架简图,定义了车辆主动悬架动力学方程式。构建主动悬架MPC系统,利用RBF神经网络结构捕捉车辆主动悬架系统的复杂动态特性,通过对大量数据的学习和训练,能够快速建立主动悬架MPC参数,最终实现对车辆主动悬架系统的精确控制。利用Matlab软件对车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移进行仿真,评估车辆不同控制策略的行驶性能。结果显示:在路面信号激励下采用MPC,车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较大;采用RBF神经网络的MPC,车辆主动悬架的车身加速度、悬架位移、轮胎位移变化幅度较小。所提出的RBF神经网络MPC系统,能够增强车辆主动悬架抗干扰能力,从而保持车辆行驶的稳定性和舒适性。 展开更多
关键词 车辆 主动悬架 RBF神经网络 模型预测控制 仿真
在线阅读 下载PDF
基于模糊神经网络在线自学习的多智能体一致性控制
5
作者 张宪霞 唐胜杰 俞寅生 《自动化学报》 北大核心 2025年第3期590-603,共14页
针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,D... 针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,DFNN和神经网络(Neural network,NN)分别逼近控制策略和性能指标.每个智能体的DFNN执行者从零规则开始,通过在线学习,与其局部邻域的智能体交互而生成和合并规则.最终,每个智能体都有一个独特的DFNN控制器,具有不同的结构和参数,实现了最优的分布式同步控制律.仿真结果表明,本文提出的在线算法在非线性多智能体系统分布式一致性控制中优于传统基于NN的ADP算法. 展开更多
关键词 多智能体系统 自适应动态规划 动态模糊神经网络 分布式一致性控制 在线学习
在线阅读 下载PDF
基于卷积神经网络的高层建筑智能控制算法研究 被引量：1
6
作者 刘康生 涂建维 +1 位作者 张家瑞 李召 《重庆大学学报》 北大核心 2025年第1期66-75,共10页
浅层学习神经网络对高维数据进行预测时,会出现预测精度低,泛化能力差等问题。为此,在一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural networks,1D-CNN)和Deep Dream视觉算法的基础上,提出一种基于CNN深度学习网络的高层建筑... 浅层学习神经网络对高维数据进行预测时,会出现预测精度低,泛化能力差等问题。为此,在一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural networks,1D-CNN)和Deep Dream视觉算法的基础上,提出一种基于CNN深度学习网络的高层建筑智能控制算法,并完成高精度网络模型训练和1D-CNN数据特征可视化;以20层benchmark模型为对象,研究了不同工况下1D-CNN深度学习智能控制算法的减震效果,并与BP(back propagation,BP)和RBF(radial basis function,RBF)等浅层学习进行对比。结果表明,1D-CNN凭借一维卷积和池化特性,可自动提取数据深层次特征并对海量数据进行降维处理;在外界激励作用下,1D-CNN控制器加速度和位移最高减震率分别为69.0%和55.6%,控制性能远高于BP和RBF;改变激励作用后,3种控制器控制性能均有所降低,但1D-CNN性能降幅最小且减震率最高,说明1D-CNN具备更好的泛化性能。 展开更多
关键词 深度学习 一维卷积神经网络 智能控制 数据特征可视化 泛化性能
在线阅读 下载PDF
基于改进RBF神经网络的永磁同步电机弱磁控制 被引量：1
7
作者 于丰铭 刘军 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第1期99-103,共5页
针对永磁同步电机在传统单电流调节器弱磁控制下,电机控制模式切换时导致的系统稳定性差,以及传统RBF-PID控制器输出权值的非精细化更新导致的参数过拟合,收敛速度慢等问题,提出一种过渡区域切换算法,引入混合权重因子,采用余弦插值与Si... 针对永磁同步电机在传统单电流调节器弱磁控制下,电机控制模式切换时导致的系统稳定性差,以及传统RBF-PID控制器输出权值的非精细化更新导致的参数过拟合,收敛速度慢等问题,提出一种过渡区域切换算法,引入混合权重因子,采用余弦插值与Sigmoid函数做过渡区域的平滑处理,并在弱磁区引入模糊PI控制器,将自适应梯度下降法与L2正则化策略结合,改进神经网络的输出权值。仿真结果表明,设计的过渡区域切换算法,不依赖电机参数,可移植性强,优化了恒转矩区切换至弱磁区的条件,在改进RBF-PID控制器下,转速超调量仅为0.07%,负载调节时间较之传统策略减少了94%。 展开更多
关键词 永磁同步电机 弱磁控制 过渡区域切换算法 RBF神经网络 模糊控制
在线阅读 下载PDF
基于神经网络ODE和非线性MPC的DEA建模与控制 被引量：1
8
作者 黄鹏 王亚午 +2 位作者 吴俊东 苏春翌 福岛 E.文彦 《自动化学报》 北大核心 2025年第1期186-196,共11页
针对介电弹性体驱动器(Dielectric elastomer actuator,DEA)建模与控制的挑战性问题,提出基于神经网络常微分方程(Ordinary differential equation,ODE)和非线性模型预测控制(Model predictive control,MPC)的DEA动力学建模与跟踪控制方... 针对介电弹性体驱动器(Dielectric elastomer actuator,DEA)建模与控制的挑战性问题,提出基于神经网络常微分方程(Ordinary differential equation,ODE)和非线性模型预测控制(Model predictive control,MPC)的DEA动力学建模与跟踪控制方法.首先,基于神经网络ODE建立DEA的动力学模型以描述其复杂的动态行为.然后,基于所建立的DEA动力学模型,设计非线性模型预测控制器实现其跟踪控制目标.最后,在所搭建的实验平台上进行一系列跟踪控制实验.在所有实验结果中,DEA的运动均能很好地跟踪目标轨迹,且相对均方根误差均不超过3.30%,说明了所提动力学建模与跟踪控制方法的有效性. 展开更多
关键词 介电弹性体驱动器 神经网络常微分方程 动力学建模 非线性模型预测控制
在线阅读 下载PDF
基于卷积神经网络和模糊PID的掘进机截割控制系统研究 被引量：1
9
作者 李英娜 崔彦平 +2 位作者 安博烁 刘百健 靳建伟 《工矿自动化》 北大核心 2025年第1期61-70,137,共11页
针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策... 针对悬臂式掘进机在掘进过程中面对煤岩硬度复杂变化时适应性不足、系统稳定性低等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)及模糊PID的掘进机截割控制系统,该系统包括巷道断面成形特性和智能截割控制策略2个部分,其中掘进机智能截割控制策略由CNN煤岩硬度动态感知模块和截割臂摆速模糊PID控制模块组成。提出一种有效的截割路径,使截割头沿规划路径从上至下进行煤岩截割,以提高断面完整性,减小掘进方向的误差。采用CNN煤岩硬度动态感知模块分析采集的截割电动机电流、截割臂振动加速度、回转油缸压力数据信息,以感知煤岩特性;采用截割臂摆速模糊PID控制模块对感知后的数据进行模糊化与解模糊化处理,输出相应控制参数信号;电液比例阀根据接收到的信号控制液压油的流量和压力,通过阀控液压缸控制截割臂摆速,实现截割臂摆速的自适应控制。现场实验结果表明:当掘进机截割较软介质与煤时,截割臂以高摆速工作;当掘进机截割复杂岩层时,摆速随截割信号的增大而降低,截割信号在0~1之间变动;当掘进机截割较硬岩层时,截割载荷信号接近1,截割臂的摆速降低至0。 展开更多
关键词 悬臂式掘进机 智能截割 截割臂摆速 截割路径 模糊PID控制 煤岩硬度动态感知 卷积神经网络
在线阅读 下载PDF
基于神经网络干扰观测器和滑模控制的机械臂轨迹跟踪研究
10
作者 李国成 温秀兰 +4 位作者 王直荣 钱蘷 李新 周志峰 封志明 《中国测试》 北大核心 2025年第7期38-46,共9页
为解决外部干扰、动态误差以及建模不确定参数误差等不确定性因素对机械臂轨迹跟踪性能的影响,提出一种基于神经网络干扰观测器的超螺旋滑模轨迹跟踪控制方法。针对机械臂系统存在不确定因素,设计具有双隐藏层结构的神经网络干扰观测器... 为解决外部干扰、动态误差以及建模不确定参数误差等不确定性因素对机械臂轨迹跟踪性能的影响,提出一种基于神经网络干扰观测器的超螺旋滑模轨迹跟踪控制方法。针对机械臂系统存在不确定因素,设计具有双隐藏层结构的神经网络干扰观测器;为了消除抖震,构造一种滑模面函数及超螺旋滑模控制律,以实现机械臂系统力矩的稳定输出;采用Lyapunov理论证明了系统的渐进稳定性。将所提出的神经网络干扰观测器分别与该文设计的超螺旋滑膜控制器(STSMC)、滑模控制器(SMC)、非奇异终端滑模控制器(NTSMC)、快速非奇异终端滑模控制器(FNTSMC)相结合进行轨迹跟踪实验,结果证实该文所提方法与SMC、NTSMC、FNTSMC法相比不仅机械臂6个关节的平均最大跟踪误差分别减小了约32.1%、27.0%、4.3%,而且关节抖震现象明显消除,能够实现机械臂精确且稳定的轨迹跟踪控制。 展开更多
关键词 神经网络 滑模控制 机械臂 轨迹跟踪
在线阅读 下载PDF
支气管镜机器人的IWOA-BP神经网络-PID控制
11
作者 陈浩 王亚刚 +3 位作者 白冲 胡珍丽 吴启标 田鑫驰 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1207-1216,共10页
在支气管镜机器人控制中,传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制的精度不足,反向传播(back propagation,BP)神经网络易陷入局部最优。针对此问题,提出了一种改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algo... 在支气管镜机器人控制中,传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制的精度不足,反向传播(back propagation,BP)神经网络易陷入局部最优。针对此问题,提出了一种改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)优化的BP-PID控制方法。首先,IWOA在传统鲸鱼优化算法的基础上,引入非线性收敛因子动态平衡全局搜索能力和局部搜索精度,通过帐篷(tent)混沌映射优化种群分布,利用莱维(Lévy)飞行策略增强全局寻优,并结合贪婪选择机制维持种群多样性,为BP神经网络提供最优初始连接权重。然后,BP神经网络在输入层融合参考输入、系统输出和跟踪误差,通过反向传播动态调整PID控制参数。仿真结果表明,与PID控制、BP神经网络-PID控制及其改进方法相比,所提方法能够大幅度降低系统的超调量,缩短调节时间,使稳态误差趋近于零。该方法具有较高的控制精度和抗干扰性,可显著减少操作中机械振动和组织摩擦,提高支气管镜手术的安全性。 展开更多
关键词 支气管镜机器人 BP神经网络 主从控制 PID控制 位置跟踪
在线阅读 下载PDF
基于神经网络的无线电能传输自抗扰控制 被引量：1
12
作者 宋贝多 程志江 +1 位作者 刘尊祝 杨涵棣 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期85-90,共6页
为了实现电压型无线电能传输系统(WPT)的精确和稳定输出,解决自抗扰控制器(ADRC)参数整定复杂的问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络优化的ADRC控制的WPT系统。首先,建立双边LCC型WPT系统模型,并采用Hammerstein模型简化系统分析和控... 为了实现电压型无线电能传输系统(WPT)的精确和稳定输出,解决自抗扰控制器(ADRC)参数整定复杂的问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络优化的ADRC控制的WPT系统。首先,建立双边LCC型WPT系统模型,并采用Hammerstein模型简化系统分析和控制器设计;其次,利用RBF神经网络的在线学习能力动态优化ADRC控制器中的可调参数,以实现对系统输出电压的精确控制;最后,搭建基于RBF-ADRC的无线电能传输装置,比较RBF-ADRC和ADRC控制器的控制效果。实验结果表明,与传统ADRC控制器相比,RBF-ADRC控制器不仅解决了参数调整困难的问题,还显著提升了系统的响应速度和控制性能,验证了RBF-ADRC控制器的有效性,实现了无超调的稳定输出,并且过渡时间更短。 展开更多
关键词 无线电能传输系统 自抗扰控制 RBF神经网络 双边LCC型拓扑结构 恒压输出 径向基函数
在线阅读 下载PDF
车身高度调节中的滑模控制神经网络消抖技术
13
作者 朱茂源 朱洪林 +1 位作者 刘小亚 丁渭平 《中国测试》 北大核心 2025年第6期150-159,共10页
滑模控制(SMC)存在的抖振现象会影响车身高度调节过程中阻尼动态匹配精度,从而影响车辆平顺性。首先,揭示消抖的关键在于SMC切换项,其需具备连续性与自适应性。采用连续的饱和函数作为切换项,通过合理的边界层设置能减弱抖振,但其边界... 滑模控制(SMC)存在的抖振现象会影响车身高度调节过程中阻尼动态匹配精度,从而影响车辆平顺性。首先,揭示消抖的关键在于SMC切换项,其需具备连续性与自适应性。采用连续的饱和函数作为切换项,通过合理的边界层设置能减弱抖振,但其边界层内为线性控制,自适应性和鲁棒性不足。进而,设计一种结合径向基神经网络(RBF)的滑模控制算法(SMC-RBF),以RBF作为SMC切换项。利用RBF非线性映射特性保证切换项的连续性,运用其权值在线更新特性,通过闭环负反馈机制适配时变系统,输出光顺的可调阻尼力曲线,从而提高阻尼动态匹配精度。最后,从算法消抖有效性、时滞与动态因素对实际应用的影响以及整车控制效果角度出发,分别设计1/4车仿真、1/4车测试平台及整车仿真试验。结果表明:与SMC和SMC-Fuzzy相比,SMC-RBF具备更优的消抖效果,且在不恶化操稳性条件下,能更有效提升平顺性。 展开更多
关键词 高度主动调节 阻尼动态匹配 滑模控制 抖振 神经网络
在线阅读 下载PDF
基于物理引导神经网络的静态电压稳定预防控制策略在线计算
14
作者 明巧 刘友波 +2 位作者 邱高 刘季昂 刘俊勇 《电网技术》 北大核心 2025年第7期2680-2690,I0006-I0008,共14页
电力系统静态电压稳定预防控制是典型的非凸非线性问题,传统模型驱动方法难以权衡决策精度与效率,数据驱动方法虽改善了上述问题,但其泛化能力和约束满足性成疑。对此,该文提出一种基于物理引导神经网络(physics-guided neural network,... 电力系统静态电压稳定预防控制是典型的非凸非线性问题,传统模型驱动方法难以权衡决策精度与效率,数据驱动方法虽改善了上述问题,但其泛化能力和约束满足性成疑。对此,该文提出一种基于物理引导神经网络(physics-guided neural network,PGNN)的静态电压稳定预防控制在线计算方法。首先,基于输入凸神经网络(input convex neural network,ICNN)转化非凸静态电压稳定裕度约束为保留非线性的凸代理模型;然后,基于PGNN构建ICNN代理的预防控制端到端参数化模型,结合考虑电压无功的线性化直流潮流方程,设计利于PGNN训练收敛的凸物理信息损失函数,强制PGNN满足物理规律。IEEE 118节点系统及n×118节点系统的测试结果表明,与传统模型驱动算法和纯数据驱动方法相比,所提方法可更好权衡预防控制的精度与效率,同时严格满足安全约束。 展开更多
关键词 静态电压稳定性 预防控制 物理引导神经网络
在线阅读 下载PDF
带有输出约束的液压机械臂自适应神经网络力跟踪控制
15
作者 梁相龙 姚建勇 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第1期138-148,共11页
为解决带有输出约束的液压机械臂动力学模型未知问题并提升液压机械臂在未知环境下的力跟踪性能,本文提出了一种基于积分障碍李雅普诺夫函数的自适应神经网络导纳控制方法.首先,分析了液压机械臂的机械和液压系统动力学模型,根据阻抗控... 为解决带有输出约束的液压机械臂动力学模型未知问题并提升液压机械臂在未知环境下的力跟踪性能,本文提出了一种基于积分障碍李雅普诺夫函数的自适应神经网络导纳控制方法.首先,分析了液压机械臂的机械和液压系统动力学模型,根据阻抗控制原理,提出了基于环境参数估计的参考轨迹自适应生成方法;然后,考虑系统输出受限和机械系统动力学模型未知,利用径向基函数神经网络设计自适应神经网络控制器;同时,引入动态面控制方法以避免对虚拟信号进行直接求导,并通过李雅普诺夫方法分析了闭环控制系统的稳定性;最后,利用MATLAB/Simulink,Simscape Multibody和Simscape Fluids仿真平台对液压机械臂进行仿真研究,结果表明所设计的控制律对未知机械系统动力学具有良好的鲁棒性,可以实现良好的位置和力跟踪控制,且确保系统输出不超过预设的范围. 展开更多
关键词 液压机械臂 导纳控制 动态面控制 神经网络 力跟踪控制 未知环境
在线阅读 下载PDF
基于超级基神经网络的自适应反演非奇异滑模纱线恒张力控制
16
作者 王罗俊 彭来湖 +2 位作者 熊叙一 李杨 胡旭东 《纺织学报》 北大核心 2025年第2期92-99,共8页
为解决针织圆机高速工作时纱线张力波动较大问题,提出了一种基于超级基(HBF)神经网络区间观测器的反演非奇异滑模纱线恒张力控制方法。通过构建运动纱线系统的数学模型,运用神经网络逼近系统参数(输纱器与编织机构转动惯量)变动所导致... 为解决针织圆机高速工作时纱线张力波动较大问题,提出了一种基于超级基(HBF)神经网络区间观测器的反演非奇异滑模纱线恒张力控制方法。通过构建运动纱线系统的数学模型,运用神经网络逼近系统参数(输纱器与编织机构转动惯量)变动所导致的不确定性响应,将HBF神经网络与区间观测器相结合设计了一个区间状态观测器,估算出系统转速及纱线张力的边界范围,提高了状态识别的准确性。基于纱线张力估算值,构建反演非奇异终极滑模控制器,确保了张力跟踪误差能够在短时间内迅速收敛,从而增强了系统的鲁棒性与动态响应能力。仿真和实验结果表明:所提控制方法成功地使运动纱线张力在1.6 s内达到并维持在预设值,调节时间相较于标准滑模控制及现有文献中的滑模控制器分别缩短了57%和33%,验证了该控制算法的高效性与可靠性。 展开更多
关键词 纱线张力 超级基神经网络 状态观测器 张力误差 滑模控制器 针织圆机
在线阅读 下载PDF
基于BP神经网络PID控制的恒温差热式流量计
17
作者 高志朋 魏勇 +3 位作者 甘如饴 高飞 张晓涵 陈学昌 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第6期36-41,共6页
为了提高恒温差热式流量计在流量和持水率动态变化的环境中的自适应能力,提升仪器的动态响应性能,设计了一种反向传播(BP)神经网络比例-积分-微分(PID)控制器。通过系统辨识获得流量计的传递函数模型,利用Simulink仿真验证了系统的控制... 为了提高恒温差热式流量计在流量和持水率动态变化的环境中的自适应能力,提升仪器的动态响应性能,设计了一种反向传播(BP)神经网络比例-积分-微分(PID)控制器。通过系统辨识获得流量计的传递函数模型,利用Simulink仿真验证了系统的控制效果,并进行了流量测试实验。结果表明:该流量计的测试结果与仿真结果一致性较好,在不同流量环境下表现出良好的稳定性和可靠性。与常规PID控制器相比,该控制器调节时间减少了39.23%,在纯水条件下,流量小于5 m^(3)/d时超调量最大为7.01%,分辨率为0.05 m^(3)/d,在流量为5~30 m^(3)/d时超调量最大为6.17%,分辨率为0.25 m^(3)/d。 展开更多
关键词 恒温差 热式流量计 神经网络 控制器 测量 流量
在线阅读 下载PDF
基于GA-BP神经网络的电-气比例力控制系统
18
作者 许文贤 李笑 +1 位作者 曹骞晨 廖威杰 《机床与液压》 北大核心 2025年第2期64-70,共7页
针对电-气比例力控制系统的非线性和时变特性导致力控制精度低问题,设计一种基于GA-BP神经网络的电-气比例力控制系统。建立系统数学模型,提出基于GA-BP神经网络的系统控制结构和算法,利用BP神经网络建立的系统内模型和经遗传算法优化... 针对电-气比例力控制系统的非线性和时变特性导致力控制精度低问题,设计一种基于GA-BP神经网络的电-气比例力控制系统。建立系统数学模型,提出基于GA-BP神经网络的系统控制结构和算法,利用BP神经网络建立的系统内模型和经遗传算法优化的BP神经网络建立的系统逆动力学模型实现力控制,通过AMESim/Simulink联合仿真和实验研究了系统在变负载容腔和变负载位移情况下的随机力跟踪控制精度。结果表明:随机力跟踪控制平均绝对误差比常规PID控制降低48.6%。该算法简单实用,鲁棒性强,可为气动力控制系统的设计提供指导。 展开更多
关键词 电-气比例力控制系统 神经网络 遗传算法 比例方向控制阀
在线阅读 下载PDF
可移动T型三柔性梁的神经网络非奇异快速终端滑模控制
19
作者 刘浩然 邱志成 李旻 《振动与冲击》 北大核心 2025年第12期184-191,共8页
在太空作业中,卫星上搭载的太阳能帆板需要变换位置和朝向,以获得最佳光照角度,补充能量。太阳能帆板是一种柔性结构,具有模态频率低、容易激励和残余振动衰减慢等特点。卫星上太阳能帆板普遍为多柔性结构,“T”型结构能够模拟多柔性结... 在太空作业中,卫星上搭载的太阳能帆板需要变换位置和朝向,以获得最佳光照角度,补充能量。太阳能帆板是一种柔性结构,具有模态频率低、容易激励和残余振动衰减慢等特点。卫星上太阳能帆板普遍为多柔性结构,“T”型结构能够模拟多柔性结构在外部因素下的振动特性。考虑到太阳能帆板的工作特性,设计梯形轨迹运动以观测柔性梁的振动,并设计控制方案。针对所设计可移动T型三柔性梁测控试验平台,进行了主动振动控制方案设计。进行了系统辨识,设计基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的非奇异快速终端滑模控制器(RBF neural network-based nonsingular fast terminal sliding mode controller,RBF-NFTSMC)进行三柔性梁系统的振动主动控制。由于梯形轨迹运动后容易造成较大激励,进行了梯形轨迹激励柔性梁,在轨迹运动结束后进行RBF-NFTSM控制器主动控制试验。试验结果表明,所设计的RBF-NFTSM控制器相比于传统的大增益PD(proportion differentiation)控制器具有更好的控制效果,可以更快抑制柔性梁的残余振动。 展开更多
关键词 可移动T型三柔性梁 振动抑制 梯形轨迹 基于神经网络的非奇异终端滑模控制(RBF-NFTSMC)
在线阅读 下载PDF
输出反馈式神经网络的机械臂轨迹跟踪控制
20
作者 倪元相 刘芳 《南京师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期93-101,共9页
为提高干扰场景下机械臂运动轨迹的跟踪控制精度,提出了基于输出反馈和人工神经网络(ANN)的自适应机械臂控制方案.通过3-DOF机械臂的运动学和动力学建模,推导出基于角位置信息的控制策略,其中考虑到了参数不确定性和动力模型误差,提高... 为提高干扰场景下机械臂运动轨迹的跟踪控制精度,提出了基于输出反馈和人工神经网络(ANN)的自适应机械臂控制方案.通过3-DOF机械臂的运动学和动力学建模,推导出基于角位置信息的控制策略,其中考虑到了参数不确定性和动力模型误差,提高机械臂对未知干扰的鲁棒性.使用以B样条函数(B-spline)为基函数的ANN,通过基于粒子群优化(PSO)算法的离线训练确定初始控制增益,并通过控制增益的在线更新提供自适应能力,实现跟踪误差和控制成本最小化.仿真结果表明,所提方法在关节空间和笛卡尔空间中均能实现机械臂的准确控制和平滑移动,在有干扰场景下的控制性能显著优于比较方法,适用于激光切割、激光打印等高精度应用. 展开更多
关键词 机械臂 自适应跟踪控制 人工神经网络 角位置 粒子群优化
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 250 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部