期刊文献+
共找到326篇文章
< 1 2 17 >
每页显示 20 50 100
A Fuzzy-Neural Network Control of Nonlinear Dynamic Systems 被引量:2
1
作者 Li Shaoyuan & Xi Yugeng (Shanghai Jiaotong University, 200030, P. R. China) 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2000年第1期61-66,共6页
In this paper, an adaptive dynamic control scheme based on a fuzzy neural network is presented, that presents utilizes both feed-forward and feedback controller elements. The former of the two elements comprises a neu... In this paper, an adaptive dynamic control scheme based on a fuzzy neural network is presented, that presents utilizes both feed-forward and feedback controller elements. The former of the two elements comprises a neural network with both identification and control role, and the latter is a fuzzy neural algorithm, which is introduced to provide additional control enhancement. The feedforward controller provides only coarse control, whereas the feedback controller can generate on-line conditional proposition rule automatically to improve the overall control action. These properties make the design very versatile and applicable to a range of industrial applications. 展开更多
关键词 fuzzy logic neural networks adaptive control Nonlinear dynamic system.
在线阅读 下载PDF
Compensation for secondary uncertainty in electro-hydraulic servo system by gain adaptive sliding mode variable structure control 被引量:11
2
作者 张友旺 桂卫华 《Journal of Central South University of Technology》 EI 2008年第2期256-263,共8页
Based on consideration of the differential relations between the immeasurable variables and measurable variables in electro-hydraulic servo system,adaptive dynamic recurrent fuzzy neural networks(ADRFNNs) were employe... Based on consideration of the differential relations between the immeasurable variables and measurable variables in electro-hydraulic servo system,adaptive dynamic recurrent fuzzy neural networks(ADRFNNs) were employed to identify the primary uncertainty and the mathematic model of the system was turned into an equivalent linear model with terms of secondary uncertainty.At the same time,gain adaptive sliding mode variable structure control(GASMVSC) was employed to synthesize the control effort.The results show that the unrealization problem caused by some system's immeasurable state variables in traditional fuzzy neural networks(TFNN) taking all state variables as its inputs is overcome.On the other hand,the identification by the ADRFNNs online with high accuracy and the adaptive function of the correction term's gain in the GASMVSC make the system possess strong robustness and improved steady accuracy,and the chattering phenomenon of the control effort is also suppressed effectively. 展开更多
关键词 electro-hydraulic servo system adaptive dynamic recurrent fuzzy neural network(ADRFNN) gain adaptive slidingmode variable structure control(GASMVSC) secondary uncertainty
在线阅读 下载PDF
Using genetic algorithm based fuzzy adaptive resonance theory for clustering analysis 被引量:3
3
作者 LIU Bo WANG Yong WANG Hong-jian 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期547-551,共5页
关键词 聚类分析 遗传算法 模糊自适应谐振理论 人工神经网络
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
4
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Fuzzy-ART神经网络的红外弱小目标检测 被引量:5
5
作者 陈炳文 王文伟 秦前清 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期857-863,共7页
针对现有背景抑制算法未能有效抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出了一种基于模糊自适应共振理论(fuzzy adaptive resonance theory,Fuzzy-ART)神经网络的弱小目标检测算法。首先,采用Fuzzy-ART神经网络结合Robinson警戒环技术,建... 针对现有背景抑制算法未能有效抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出了一种基于模糊自适应共振理论(fuzzy adaptive resonance theory,Fuzzy-ART)神经网络的弱小目标检测算法。首先,采用Fuzzy-ART神经网络结合Robinson警戒环技术,建立自适应局部空间背景模型,并以此分析像素点的背景模糊隶属度来抑制背景杂波;然后依据目标与残留背景杂波的空间特征采用模板均差法来突显目标,并提出基于行列模糊聚类的自适应分割算法来提取候选目标;最后结合目标的运动连续性进行多帧轨迹关联从而检测出真实目标。理论分析与实验结果表明,该算法能随背景的局部情况来自适应调节空间背景模型,从而自适应抑制背景杂波、突显目标,能有效提高信噪比,检测出弱小目标。 展开更多
关键词 模式识别 弱小目标检测 模糊自适应共振理论神经网络 Robinson警戒环 自适应分割
在线阅读 下载PDF
FUZZY ARTMAP神经网络综述 被引量:5
6
作者 钟金宏 杨善林 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2001年第5期89-92,共4页
1.引言 神经网络模拟人脑神经功能,用大量简单关系连接来表示复杂的函数关系,具有很多特殊优点,已在系统建模、模式识别、图像处理、知识发现和控制等领域得到了广泛的应用.但当使用前向神经网络,如多层感知器(MLP)和径向基函数(RBF)网... 1.引言 神经网络模拟人脑神经功能,用大量简单关系连接来表示复杂的函数关系,具有很多特殊优点,已在系统建模、模式识别、图像处理、知识发现和控制等领域得到了广泛的应用.但当使用前向神经网络,如多层感知器(MLP)和径向基函数(RBF)网络时,需要依赖一些试探法去选择最优的网络尺寸和参数[1],此外这些网络在学习后通常是静止的,不具备增量学习能力(在线学习),对新模式学习时,会破坏网络已记忆的模式[2,3]. 展开更多
关键词 神经网络 多层感知器 径向基函数网络 模糊集 隶属函数
在线阅读 下载PDF
基于机器学习的雅砻江流域洪水预报研究
7
作者 何彦锋 许涵冰 +3 位作者 刘洁 周研来 陈华 郭生练 《水电能源科学》 北大核心 2025年第5期15-20,共6页
雅砻江干流水力资源丰富,流域内已形成梯级水库格局,开展流域梯级水库洪水预报对实现精细化水库调度、洪水资源高效利用具有重要意义。采用自适应模糊推理系统(ANFIS)、长短期记忆神经网络(LSTM)和时域卷积网络(TCN)建立洪水预报模型。... 雅砻江干流水力资源丰富,流域内已形成梯级水库格局,开展流域梯级水库洪水预报对实现精细化水库调度、洪水资源高效利用具有重要意义。采用自适应模糊推理系统(ANFIS)、长短期记忆神经网络(LSTM)和时域卷积网络(TCN)建立洪水预报模型。研究结果表明,相较ANFIS,TCN的纳什效率系数改善率最高为17.47%(二滩,t+12),LSTM的纳什效率系数改善率最高为15.44%(桐子林,t+12)。TCN和LSTM对两河口水库入库洪水预报整体上能达到甲等精度。与ANFIS和LSTM相比,TCN在洪峰误差和峰现时差方面表现最优,有效克服了时滞和误差累计的影响,显著降低了系统误差。结果表明,构建的TCN模型能够提高洪水预报准确性和可靠性。 展开更多
关键词 雅砻江流域 洪水预报 自适应模糊推理系统 长短期记忆神经网络 时域卷积网络
在线阅读 下载PDF
深度模糊神经网络的设计和预测
8
作者 魏呈彪 赵涛岩 +1 位作者 曹江涛 李平 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第9期2200-2210,共11页
要:针对深度神经网络可解释性差,处理大数据回归预测问题时对模型的修正没有针对性,提出一种深度模糊神经网络(deep fuzzy neural network,DFNN)。DFNN在结构学习方面采用一种自适应模糊C均值聚类算法(adaptive fuzzy C-means,AFCM),通... 要:针对深度神经网络可解释性差,处理大数据回归预测问题时对模型的修正没有针对性,提出一种深度模糊神经网络(deep fuzzy neural network,DFNN)。DFNN在结构学习方面采用一种自适应模糊C均值聚类算法(adaptive fuzzy C-means,AFCM),通过计算引入的有效性函数确定模型的结构,即规则数和规则的前件参数;后件参数的辨识使用一种改进的灰狼优化算法(improved grey wolf optimization,IGWO),通过使用指数收敛因子替换GWO中的线性递减策略,并且使用结合动态权重更新的自适应位置更新策略,通过该算法对深度模糊神经网络的后件参数以及自适应模糊均值聚类中的初始化参数进行了优化。将DFNN和相关算法应用于Box-Jenkins燃气炉和短时交通流预测问题中,实验结果证明了提出的模型及算法的可行性。 展开更多
关键词 深度模糊神经网络 自适应聚类 灰狼算法 Box-Jenkins燃气炉 交通流预测
在线阅读 下载PDF
盾构掘进姿态控制技术研究现状与未来展望 被引量:4
9
作者 陈珂 刘天瑞 杨钊 《隧道建设(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第6期1154-1164,共11页
为系统地分析我国盾构掘进姿态控制技术的研究进展,基于知网检索到的32篇相关文献,总结盾构掘进姿态的主要表征参数和影响因素,并以盾构液压推进系统为例论述其控制原理。同时,结合盾构姿态智能控制的部分案例,总结PID控制、自适应控制... 为系统地分析我国盾构掘进姿态控制技术的研究进展,基于知网检索到的32篇相关文献,总结盾构掘进姿态的主要表征参数和影响因素,并以盾构液压推进系统为例论述其控制原理。同时,结合盾构姿态智能控制的部分案例,总结PID控制、自适应控制、模糊控制、基于神经网络的控制和基于智能算法的控制等技术的优劣势及应用场景。基于以上分析,对盾构姿态控制技术的发展方向进行展望。研究发现:1)盾构掘进姿态的影响因素主要包括几何参数、地层参数和盾构掘进参数。2)由于盾构推进系统需要同时完成盾构向前推进和姿态调整等复杂任务,因此该系统的参数对盾构姿态有着很大的影响,是姿态控制的关键因素之一。3)相较于传统PID控制方法,智能控制方法与PID控制的结合可以提高系统的响应速度、精度、适应能力和鲁棒性。4)未来研究可以围绕基于多源数据融合的控制算法、构建数据-机制混合驱动的控制技术以及加强控制技术在实际工程中的实用性等方面展开,实现更精准、更高效的盾构掘进姿态控制。 展开更多
关键词 盾构掘进 姿态控制 PID控制 自适应控制 模糊控制 神经网络 智能算法
在线阅读 下载PDF
基于模糊自适应RBF的机械臂积分滑模控制方法 被引量:4
10
作者 冯嘉庆 张蕾 田冬雨 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1099-1110,共12页
针对机械臂动力学模型参数具有不确定性,系统控制精度和收敛速度受到关节摩擦和外部干扰影响的问题,提出一种基于机械臂动力学模型的复合控制策略。结合改进型双幂次趋近律和积分滑模设计滑模控制项,加快跟踪误差的收敛速度;通过3组RBF... 针对机械臂动力学模型参数具有不确定性,系统控制精度和收敛速度受到关节摩擦和外部干扰影响的问题,提出一种基于机械臂动力学模型的复合控制策略。结合改进型双幂次趋近律和积分滑模设计滑模控制项,加快跟踪误差的收敛速度;通过3组RBF神经网络分别逼近动力学模型的不确定参数,引入自适应机制对权值进行在线的自适应整定,并采用前述设计的滑模控制项补偿RBF神经网络的逼近误差;利用模糊控制器对关节摩擦和外部干扰进行补偿。仿真结果表明,与基于分块RBF神经网络逼近滑模控制算法相比,所提出的复合控制策略使机械臂关节角速度响应时间缩减39.4%,最大稳态误差缩减76.8%,平均稳态误差缩减62.7%,机械臂关节空间轨迹跟踪的控制精度和响应速度得到显著提高。 展开更多
关键词 机械臂 轨迹跟踪 自适应RBF神经网络 模糊补偿 积分滑模
在线阅读 下载PDF
汽车半主动座椅悬架自适应模糊神经滑模控制 被引量:2
11
作者 贾继良 赵清海 +1 位作者 杨景周 陈满 《机械设计》 CSCD 北大核心 2024年第4期28-35,共8页
针对含有人体模型的5自由度座椅悬架系统,设计一种基于自适应模糊神经网络(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)的滑模控制器(ANFIS-SMC)。首先,设计一种时变滑模面,通过调整其斜率使系统状态点快速到达滑模面,从而提升系统... 针对含有人体模型的5自由度座椅悬架系统,设计一种基于自适应模糊神经网络(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)的滑模控制器(ANFIS-SMC)。首先,设计一种时变滑模面,通过调整其斜率使系统状态点快速到达滑模面,从而提升系统控制速度;其次,通过ANFIS对切换增益在线调节,用切换项消除干扰,实现控制器在复杂多源干扰下精确控制;最后,仿真验证采用双曲正切函数代替切换项中的符号函数,使得输出更连续,有效降低抖振。仿真结果表明:该控制器能有效提高系统的跟踪性能和响应速度,对不确定性干扰具有较好的鲁棒性,带有该控制器的座椅悬架乘坐舒适性明显改善。 展开更多
关键词 半主动座椅悬架 滑模控制 自适应模糊神经网络 鲁棒性
在线阅读 下载PDF
基于改进FCM-LSTM的光伏出力短期预测研究 被引量:6
12
作者 秦宇 许野 +2 位作者 王鑫鹏 王涛 李薇 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期304-313,共10页
受制于外界气象条件和设备性能损失等多方面因素的影响,光伏电站的发电功率呈现出很强的波动性和随机性,精确的光伏出力预测对光伏电站的运营管理和电网的调度运行至关重要。针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)无法自主确定聚类数以及欧氏... 受制于外界气象条件和设备性能损失等多方面因素的影响,光伏电站的发电功率呈现出很强的波动性和随机性,精确的光伏出力预测对光伏电站的运营管理和电网的调度运行至关重要。针对传统模糊C均值聚类算法(FCM)无法自主确定聚类数以及欧氏距离在高维数据分类上的不足,在传统FCM的基础上引入自适应因子和加入余弦距离作为样本分类指标,确定与待预测数据相似程度最高的历史样本簇集,创新性地提出一种基于改进FCM和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期光伏出力组合预测模型。在云南某光伏电站的应用结果显示,对比其他预测模型,所提方法的历史样本分类效果更佳,发电功率预测精度更高,验证了该方法的有效性与优越性。 展开更多
关键词 光伏出力短期预测 模糊C均值聚类 自适应方法 余弦距离 长短期记忆神经网络
在线阅读 下载PDF
基于改进递归区间2型直觉FNN的时间序列预测
13
作者 陈孝慈 谭章禄 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2024年第20期61-66,共6页
文章针对时间序列预测中存在的高度随机性与不确定性,提出了一种改进递归区间2型直觉模糊神经网络预测模型。首先,借助直觉评估和系统的噪声容忍度,通过区间2型直觉模糊集来增强对不确定性的建模;其次,将每个模糊推理规则激发强度反馈... 文章针对时间序列预测中存在的高度随机性与不确定性,提出了一种改进递归区间2型直觉模糊神经网络预测模型。首先,借助直觉评估和系统的噪声容忍度,通过区间2型直觉模糊集来增强对不确定性的建模;其次,将每个模糊推理规则激发强度反馈给自身来建立本地内部反馈机制,从而充分挖掘数据之间的内在信息;然后,将改进的密度聚类算法与直觉模糊集触发强度相结合来确定模糊规则,使模型能够自适应地调整结构,从而适应时间序列数据的变化趋势;最后,通过噪声混沌序列、非线性系统辨识,以及高频金融时间序列预测实验,验证了所提方法具有更高的预测精度和泛化性能。 展开更多
关键词 时间序列 直觉模糊 前馈神经网络 自适应 预测
在线阅读 下载PDF
制冷站双目标权重自适应非线性预测控制
14
作者 魏东 闫畔 冯浩东 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期49-58,共10页
针对传统制冷站控制系统易产生振荡,且无法实现系统性能整体优化的问题,本文提出一种制冷站非线性预测控制策略,优化目标函数设计为满足建筑冷量需求的同时,尽可能提高系统整体能效.为解决上述两个优化目标之间的矛盾关系,本文采用模糊... 针对传统制冷站控制系统易产生振荡,且无法实现系统性能整体优化的问题,本文提出一种制冷站非线性预测控制策略,优化目标函数设计为满足建筑冷量需求的同时,尽可能提高系统整体能效.为解决上述两个优化目标之间的矛盾关系,本文采用模糊逻辑设计了优化目标权重自适应模块,实时求取权重因子最优解;针对非线性系统在线优化求解困难问题,本文提出了基于神经网络的非线性滚动优化算法,采用神经网络作为反馈优化控制器,并将系统优化目标函数作为在线寻优性能指标,结合Euler-Lagrange方法和随机梯度下降法对控制器权值和阈值进行在线寻优,算法计算量小,占用存储空间适中,便于采用低成本的现场控制器实现制冷站预测控制.仿真实验结果表明,本文所提出的预测控制策略与PID控制相比,在未加入优化目标函数权重自适应模块情况下,系统平均能效比提高约32.5%;进行优化目标函数权重自适应寻优后,系统平均能效提高约39.43%. 展开更多
关键词 制冷站 非线性系统 预测控制 神经网络 权重自适应 模糊逻辑 双目标优化
在线阅读 下载PDF
一种新型快速自适应谐波检测算法 被引量:31
15
作者 何娜 黄丽娜 +1 位作者 武健 徐殿国 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第22期124-129,共6页
基于自适应噪声对消原理的自适应谐波电流检测方法具有实现简单、自适应性强等优点;但是算法中步长的选择需要在收敛速度和稳态精度之间折中考虑,大大降低了算法的实用性。在以往研究的基础上,提出了一种改进的变步长自适应谐波电流检... 基于自适应噪声对消原理的自适应谐波电流检测方法具有实现简单、自适应性强等优点;但是算法中步长的选择需要在收敛速度和稳态精度之间折中考虑,大大降低了算法的实用性。在以往研究的基础上,提出了一种改进的变步长自适应谐波电流检测方法,它利用滑动积分器提取真正的跟踪误差,并采用带有自调整因子的模糊调整器来动态调整步长,能够保证谐波检测过程既具有较快的动态响应速度,又保持较小的稳态失调。此滑动积分器及模糊调整器结构简单,容易用数字信号处理器(digital signal processor,DSP)实现。同时对三相系统中谐波检测及各次谐波电流的检测方法进行了讨论,拓宽了算法的应用范围。仿真与实验结果验证了该文所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 谐波 神经网络 自适应 模糊
在线阅读 下载PDF
基于T-S模型的自适应神经模糊推理系统及其在热工过程建模中的应用 被引量:24
16
作者 于希宁 程锋章 +1 位作者 朱丽玲 王毅佳 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第15期78-82,共5页
在工业热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。针对热工过程建模难的现状,为达到建立精确非线性模型的目的... 在工业热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。针对热工过程建模难的现状,为达到建立精确非线性模型的目的,提出1种基于T-S模型的自适应神经模糊系统(ANFIS)模糊建模方法。该方法通过对模糊系统的结构辨识和参数辨识,使神经模糊网络能够自主、迅速有效地收敛到要求的输入和输出关系,从而达到精确建模的目的。仿真结果验证了所提出的算法的有效性,将其应用到热工过程建模中可获得高精度的非线性模型。 展开更多
关键词 热工过程 自适应神经模糊推理系统 模糊建模 神经网络 非线性
在线阅读 下载PDF
基于模糊神经网络水下机器人直接自适应控制 被引量:37
17
作者 俞建成 张艾群 +1 位作者 王晓辉 苏立娟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第8期840-846,共7页
提出了基于广义动态模糊神经网络的水下机器人直接自适戍控制方法,该控制方法既不需要预先知道模糊神经结构,也不需要预先的训练阶段,完全通过在线自适应学习算法构建水下机器人的逆动力学模型.首先,本文提出了基于这种网络结构的水下... 提出了基于广义动态模糊神经网络的水下机器人直接自适戍控制方法,该控制方法既不需要预先知道模糊神经结构,也不需要预先的训练阶段,完全通过在线自适应学习算法构建水下机器人的逆动力学模型.首先,本文提出了基于这种网络结构的水下机器人直接自适应控制器,然后,利用Lyapunov稳定理论,证明了基于该控制器的水下机器人控制系统闭环稳定性,最后,采用某水下机器人模型仿真验证了该控制方法的有效性。 展开更多
关键词 水下机器人 模糊神经网络 自适应控制
在线阅读 下载PDF
基于自适应模糊神经网络的机器人路径规划方法 被引量:37
18
作者 钱夔 宋爱国 +1 位作者 章华涛 熊鹏文 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期637-642,共6页
为了解决传统反应式导航中的复杂陷阱问题,优化导航控制,减少计算复杂度,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制及改进型虚目标路径规划方法.首先根据移动机器人运动学模型,融合神经网络的自主学习功能与模糊控制的模糊推理能力... 为了解决传统反应式导航中的复杂陷阱问题,优化导航控制,减少计算复杂度,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制及改进型虚目标路径规划方法.首先根据移动机器人运动学模型,融合神经网络的自主学习功能与模糊控制的模糊推理能力,提出了基于自适应模糊神经网络的机器人导航控制器,将生成的Takagi-Sugeno型模糊推理系统作为机器人局部反应控制的参考模型.该自适应模糊神经网络控制器实时输出扰动角度,在线调整移动机器人的预瞄准方向,使移动机器人能够无碰撞趋向目标.然后,提出了一种改进型虚目标方法,优先选择机器人可能逃脱陷阱状态的路径,简化了设计难度,改变了虚目标切换方式,避免了大量复杂计算.实验结果表明,提出的方法可以帮助机器人在全局信息未知的复杂环境中导航,在趋近目标点的过程中能有效避障,无冗余路径产生,且轨迹平滑. 展开更多
关键词 自适应模糊神经网络 导航 陷阱问题 虚目标 路径规划
在线阅读 下载PDF
汽车半主动空气悬架自适应模糊神经网络控制 被引量:12
19
作者 姜立标 王薇 +2 位作者 谢东 崔胜民 王登峰 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期1747-1750,共4页
考虑空气悬架弹簧刚度可调的特性,建立了车辆5自由度的半主动悬架非线性动力学模型.提出了一种基于自适应模糊神经网络系统结构的模型,参考自适应控制方法来研究汽车半主动空气悬架的非线性控制问题,并考虑半车模型前后悬架的输入时滞,... 考虑空气悬架弹簧刚度可调的特性,建立了车辆5自由度的半主动悬架非线性动力学模型.提出了一种基于自适应模糊神经网络系统结构的模型,参考自适应控制方法来研究汽车半主动空气悬架的非线性控制问题,并考虑半车模型前后悬架的输入时滞,对其进行了仿真分析.研究结果表明:该控制方法能够使人体垂直加速度、车身垂直加速度和俯仰角加速度都得到很大的衰减,可在一定程度上减少路面对车身的振动冲击,提高汽车的行驶平顺性. 展开更多
关键词 空气悬架 模糊控制 神经网络 自适应控制
在线阅读 下载PDF
基于模糊神经网络的永磁同步电动机矢量控制系统 被引量:61
20
作者 曹先庆 朱建光 唐任远 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期137-141,共5页
该文提供了一种基于自适应模糊神经网络的永磁同步电动机(PMSM)矢量控制系统速度控制器的实施方案。模糊神经网络控制器(FNNC)包括神经网络控制器(NC)和模糊逻辑控制器(FC)两部分,它同时具有神经网络自学习能力和模糊逻辑在处理不确定... 该文提供了一种基于自适应模糊神经网络的永磁同步电动机(PMSM)矢量控制系统速度控制器的实施方案。模糊神经网络控制器(FNNC)包括神经网络控制器(NC)和模糊逻辑控制器(FC)两部分,它同时具有神经网络自学习能力和模糊逻辑在处理不确定信息方面的能力。人工神经网络(ANN)的初始权值和阈值通过离线训练的方式获得。在实际的运行过程中,利用模糊控制器的输出对神经网络的权值和阈值进行实时调整。仿真结果表明利用所提出的模糊神经网络来建立永磁同步电动机矢量控制系统的速度控制器,当电机参数改变或者受到外部扰动时,系统具有良好的动态特性。 展开更多
关键词 自适应模糊神经网络控制器 永磁同步电动机 神经网络控制器 模椒控制器 人工神经网络
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 17 下一页 到第
使用帮助 返回顶部