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A multi-input and multi-output design on automotive engine management system
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作者 翟禹嘉 孙研 +1 位作者 钱科军 LEE Sang-hyuk 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第12期4687-4692,共6页
Lookup table is widely used in automotive industry for the design of engine control units(ECU).Together with a proportional-integral controller,a feed-forward and feedback control scheme is often adopted for automotiv... Lookup table is widely used in automotive industry for the design of engine control units(ECU).Together with a proportional-integral controller,a feed-forward and feedback control scheme is often adopted for automotive engine management system(EMS).Usually,an ECU has a structure of multi-input and single-output(MISO).Therefore,if there are multiple objectives proposed in EMS,there would be corresponding numbers of ECUs that need to be designed.In this situation,huge efforts and time were spent on calibration.In this work,a multi-input and multi-out(MIMO) approach based on model predictive control(MPC) was presented for the automatic cruise system of automotive engine.The results show that the tracking of engine speed command and the regulation of air/fuel ratio(AFR) can be achieved simultaneously under the new scheme.The mean absolute error(MAE) for engine speed control is 0.037,and the MAE for air fuel ratio is 0.069. 展开更多
关键词 neural network spark-ignition engine dynamical system modeling system identification multi-input and mult-output(mimo) control system
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模糊CMAC神经网络用于MIMO非线性系统的反馈线性化 被引量:7
2
作者 张友安 陈善本 +1 位作者 周绍磊 杨涤 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第1期107-109,共3页
针对一类多输入多输出(MIMO)连续时间非线性系统,应用模糊CMAC神经网络,给出一种状态反馈控制器,用于使状态反馈可线性化的未知的非线性动态系统获得要求的跟踪性能.在很弱的假设条件下,应用李雅普诺夫稳定性理论严格地证明了闭环系统... 针对一类多输入多输出(MIMO)连续时间非线性系统,应用模糊CMAC神经网络,给出一种状态反馈控制器,用于使状态反馈可线性化的未知的非线性动态系统获得要求的跟踪性能.在很弱的假设条件下,应用李雅普诺夫稳定性理论严格地证明了闭环系统内的所有信号为一致最终有界(UUB). 展开更多
关键词 mimo 非线性系统 反馈线性化 模糊CMA 神经网络
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一类不确定非线性MIMO系统的神经网络输出反馈跟踪控制 被引量:5
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作者 胡慧 刘国荣 +1 位作者 刘洞波 郭鹏 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期382-386,共5页
针对一类具有外部干扰的不确定仿射非线性MIMO系统提出了一种神经网络输出反馈跟踪控制方法.在仅输出可测的情况下,控制律和神经网络权值更新律中仅用到输出误差,无需设计状态观测器或加入低通滤波器使得估计误差动态满足严格正实条件.... 针对一类具有外部干扰的不确定仿射非线性MIMO系统提出了一种神经网络输出反馈跟踪控制方法.在仅输出可测的情况下,控制律和神经网络权值更新律中仅用到输出误差,无需设计状态观测器或加入低通滤波器使得估计误差动态满足严格正实条件.为抑制外部干扰和子系统间的交叉耦合及神经网络逼近误差,在控制律中加入鲁棒控制项.基于Lyapunov稳定性定理证明了系统的稳定性及信号的有界性.仿真例子证实了所提方法的可行性. 展开更多
关键词 输出反馈 不确定非线性 mimo 神经网络
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CMAC神经网络用于一类不确定MIMO非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化 被引量:2
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作者 杨旭 张友安 +1 位作者 崔平远 邹经湘 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期20-23,共4页
在已知标称系统的基础上 ,将CMAC神经网络用于一类状态反馈可线性化的多输入多输出 (MI MO)不确定连续时间非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化 ,使系统获得要求的跟踪性能 .在很弱的假设条件下 ,应用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统... 在已知标称系统的基础上 ,将CMAC神经网络用于一类状态反馈可线性化的多输入多输出 (MI MO)不确定连续时间非线性系统的鲁棒自适应反馈线性化 ,使系统获得要求的跟踪性能 .在很弱的假设条件下 ,应用李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统内的所有信号为UUB(一致最终有界 ) .仿真算例进一步验证了算法的正确与有效 . 展开更多
关键词 mimo不确定非线性系统 CMAC神经网络 鲁棒自适应控制 反馈线性化
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基于神经网络MIMO非线性系统自适应输出反馈控制 被引量:1
5
作者 朱永红 姜长生 费树岷 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期23-28,34,共7页
针对一类具有对象不确定和外部干扰的MIMO(多输入多输出)非线性系统提出了自适应鲁棒输出跟踪控制方案.使用了高斯径向基神经网络自适应补偿对象非线性,高增益观测器被用来估计不能直接测量的输出导数.此方法所设计的控制器不仅保证闭... 针对一类具有对象不确定和外部干扰的MIMO(多输入多输出)非线性系统提出了自适应鲁棒输出跟踪控制方案.使用了高斯径向基神经网络自适应补偿对象非线性,高增益观测器被用来估计不能直接测量的输出导数.此方法所设计的控制器不仅保证闭环系统稳定,而且所有状态有界以及跟踪误差一致终值有界.仿真结果充分表明了该方案的有效性和可行性. 展开更多
关键词 mimo非线性系统 自适应鲁棒控制 高增益观测器 神经网络 输出反馈
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基于改进BP神经网络的风洞天平静态校准研究
6
作者 郜明川 闵夫 +1 位作者 解真东 杨彦广 《实验流体力学》 北大核心 2025年第4期104-112,共9页
针对风洞天平静态校准中传统校准模型非线性误差较大的问题,采用BP神经网络(back propagation neural network)建立了天平校准模型。三分量天平的BP神经网络模型为典型三层神经网络(“3–7–3”结构);BP神经网络模型校准精准度满足天平... 针对风洞天平静态校准中传统校准模型非线性误差较大的问题,采用BP神经网络(back propagation neural network)建立了天平校准模型。三分量天平的BP神经网络模型为典型三层神经网络(“3–7–3”结构);BP神经网络模型校准精准度满足天平静态校准合格指标,轴向力和俯仰力矩分量校准性能优于传统模型,法向力分量校准性能则略低于传统模型。针对BP神经网络存在的不足,采用经混合策略改进的蝴蝶算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,优化后的BP神经网络收敛精度和收敛速度得到提高。使用三分量应变天平校准数据进行了仿真实验,以天平输出信号值和天平加载载荷值作为输入和输出构建BP神经网络。传统校准模型、BP神经网络校准模型、蝴蝶算法优化BP神经网络校准模型的仿真实验结果对比表明:使用优化BP神经网络模型拟合天平校准公式,其校准性能比传统校准模型提高70%~90%,可有效消除传统校准模型非线性误差,显著提高天平静态校准精准度。 展开更多
关键词 风洞天平 静态校准 BP神经网络 蝴蝶算法 非线性拟合
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神经网络MIMO非线性滤波器及其在颜色测量中的应用研究
7
作者 曾杰 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 1996年第4期37-38,共2页
本文设计了一种神经网络MIMO(多输入多输出)非线性滤波器。该方法成功地用软件技术解决了测色中非晶硅集成色敏传感器光谱三刺激值信号难以处理的问题,大大简化了测色系统光学结构,并对传统方法难以处理的MIMO非线性滤波问题具有普遍的... 本文设计了一种神经网络MIMO(多输入多输出)非线性滤波器。该方法成功地用软件技术解决了测色中非晶硅集成色敏传感器光谱三刺激值信号难以处理的问题,大大简化了测色系统光学结构,并对传统方法难以处理的MIMO非线性滤波问题具有普遍的指导意义。 展开更多
关键词 非线性滤波器 神经网络 测量 颜色
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基于联合特征参数和一维CNN的MIMO-OFDM系统调制识别算法 被引量:6
8
作者 汪锐 张天骐 +2 位作者 安泽亮 王雪怡 方竹 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期902-912,共11页
针对当前非协作通信中多输入多输出正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统子载波的调制识别问题,提出了一种基于一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional ne... 针对当前非协作通信中多输入多输出正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统子载波的调制识别问题,提出了一种基于一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN)的调制识别方法。首先,利用特征矩阵的联合近似对角化(joint approximate diagonalization of eigenvalue matrix,JADE)算法从接收端的混合信号中恢复发送信号;然后,提取恢复信号的循环谱切片和四次方谱作为浅层特征;最后,利用1D-CNN对特征进行训练,使用测试样本对所提出的调制识别方法进行仿真验证。仿真结果表明,所提方法对MIMO-OFDM系统中的5种信号可以进行有效识别,在信噪比为10 dB时的识别精度即可达到100%。 展开更多
关键词 多输入多输出正交频分复用 调制识别 循环谱 四次方谱 一维卷积神经网络
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基于卷积神经网络的MIMO空分复用发射天线数目识别 被引量:1
9
作者 易国顺 谢跃雷 梁文斌 《电讯技术》 北大核心 2021年第11期1378-1384,共7页
针对传统多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)空分复用发射天线数目识别方法要求对于非合作方接收天线数目大于发射天线数目,以及特征寻找困难的问题,提出了一种基于卷积神经网络的MIMO空分复用发射天线数目识别方法。... 针对传统多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)空分复用发射天线数目识别方法要求对于非合作方接收天线数目大于发射天线数目,以及特征寻找困难的问题,提出了一种基于卷积神经网络的MIMO空分复用发射天线数目识别方法。通过单天线接收目标信号,采集数据,再由卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)训练和测试。网络用发射端信号经过空时编码后表现出的不同特征识别发射天线数目。仿真和实测数据验证了CNN对于发射天线数目识别的效果,在信噪比大于15 dB时识别率可以达到85%。 展开更多
关键词 mimo 空分复用 发射天线数目识别 卷积神经网络
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Survey on nonlinear reconfigurable flight control 被引量:3
10
作者 Xunhong Lv Bin Jiang +1 位作者 Ruiyun Qi Jing Zhao 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2013年第6期971-983,共13页
An overview on nonlinear reconfigurable flight control approaches that have been demonstrated in flight-test or highfidelity simulation is presented. Various approaches for reconfigurable flight control systems are co... An overview on nonlinear reconfigurable flight control approaches that have been demonstrated in flight-test or highfidelity simulation is presented. Various approaches for reconfigurable flight control systems are considered, including nonlinear dynamic inversion, parameter identification and neural network technologies, backstepping and model predictive control approaches. The recent research work, flight tests, and potential strength and weakness of each approach are discussed objectively in order to give readers and researchers some reference. Finally, possible future directions and open problems in this area are addressed. 展开更多
关键词 reconfigurable flight control (RFC) nonlinear dynamic inversion (NDI) BACKSTEPPING neural network (NN) model predictive control (MPC) parameter identification (PID) adaptive control flight control.
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On-Line Real Time Realization and Application of Adaptive Fuzzy Inference Neural Network
11
作者 Han, Jianguo Guo, Junchao Zhao, Qian 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2000年第1期67-74,共8页
In this paper, a modeling algorithm developed by transferring the adaptive fuzzy inference neural network into an on-line real time algorithm, combining the algorithm with conventional system identification method and... In this paper, a modeling algorithm developed by transferring the adaptive fuzzy inference neural network into an on-line real time algorithm, combining the algorithm with conventional system identification method and applying them to separate identification of nonlinear multi-variable systems is introduced and discussed. 展开更多
关键词 Fuzzy control identification (control systems) Inference engines Learning algorithms Mathematical models Multivariable control systems neural networks nonlinear control systems Real time systems
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基于混合算法下RBF神经网络的执行机构非线性特性在线辨识与补偿 被引量:2
12
作者 刘鑫屏 陈艺文 董子健 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期792-801,共10页
针对控制系统中执行机构非线性特性在线辨识及补偿问题,研究了一种基于变步长核最小均方(SVSKLMS)和遗传算法结合的混合径向基(VHRBF)神经网络。利用径向基(RBF)神经网络不依赖于精确的数学模型即可得到被控对象信息的特点,建立了控制... 针对控制系统中执行机构非线性特性在线辨识及补偿问题,研究了一种基于变步长核最小均方(SVSKLMS)和遗传算法结合的混合径向基(VHRBF)神经网络。利用径向基(RBF)神经网络不依赖于精确的数学模型即可得到被控对象信息的特点,建立了控制系统执行机构的非线性特性模型;为解决传统RBF神经网络辨识性能差的问题,使用遗传算法(GA)对神经网络的中心向量和方差进行优化,利用SVSKLMS算法对RBF神经网络模型中的权重进行优化,进而得到最佳的RBF神经网络。基于VHRBF神经网络及其逆模型补偿器对执行机构非线性特性进行在线辨识及补偿。仿真结果表明:与其他算法训练下的RBF神经网络相比,所提出的VHRBF神经网络能够精确辨识并补偿执行机构的非线性特性,并且具有更快的收敛速度、更优的收敛性能。 展开更多
关键词 RBF神经网络 在线辨识与补偿 执行机构 非线性特性
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改进变分模态分解与多特征的通信辐射源个体识别方法 被引量:3
13
作者 刘高辉 席宏恩 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期4044-4052,共9页
针对通信辐射源指纹特征难以提取和单一特征识别率不高的问题,并考虑到通信辐射源细微特征的非线性、非平稳特点,该文提出了一种基于改进变分模态分解和多特征的通信辐射源个体识别方法。首先,为了获得变分模态分解的分解层数和惩罚因... 针对通信辐射源指纹特征难以提取和单一特征识别率不高的问题,并考虑到通信辐射源细微特征的非线性、非平稳特点,该文提出了一种基于改进变分模态分解和多特征的通信辐射源个体识别方法。首先,为了获得变分模态分解的分解层数和惩罚因子的最优组合,采用鲸鱼优化算法对通信辐射源符号波形信号的变分模态分解方法进行了改进,该方法以序列复杂度为停止准则,使每个符号波形信号能够自适应地分解出包含非线性指纹特征的高频信号分量和数据信息的低频分量;然后,根据相关阈值选取能够最佳表征辐射源非线性特征的高频信号分量层数,分别对其提取模糊熵、排列熵、Higuchi维数以及Katz维数并组成多域联合特征向量;最后,通过卷积神经网络实现通信辐射源个体识别分类,利用ORACLE公开数据集进行实验。实验结果表明:该方法有较高的识别精度且具有良好的抗噪声性能。 展开更多
关键词 通信辐射源个体识别 变分模态分解 非线性指纹特征 卷积神经网络
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基于BP神经网络的桁架结构损伤识别研究 被引量:4
14
作者 冯紫科 杨璐 +1 位作者 柳美玉 李笑林 《建筑科学与工程学报》 CAS 北大核心 2024年第6期41-48,共8页
为分析验证BP神经网络在结构损伤识别定位上应用的有效性,设计了一个桁架结构模型的静力加载试验,通过在桁架结构中更换不同直径的杆件来模拟杆件损伤,并记录其所引起的静力响应;采用ABAQUS分析软件建立了对应的桁架有限元模型,并分析... 为分析验证BP神经网络在结构损伤识别定位上应用的有效性,设计了一个桁架结构模型的静力加载试验,通过在桁架结构中更换不同直径的杆件来模拟杆件损伤,并记录其所引起的静力响应;采用ABAQUS分析软件建立了对应的桁架有限元模型,并分析了该桁架在不同荷载工况下的受力性能与损伤情况;在此基础上建立了用于预测桁架损伤状态的BP神经网络,该网络以有限元分析中桁架结构的荷载和节点位移作为输入参数,桁架杆件的损伤状态作为输出参数,建立了桁架结构杆件损伤状态与荷载、节点位移之间的关系;采用桁架结构模型静力加载试验所得数据对BP神经网络算法的正确性进行验证。结果表明:BP神经网络用于桁架结构杆件的损伤识别定位能够达到较高的精度,可以实现对结构进行实时准确的安全状态评价。 展开更多
关键词 BP神经网络 桁架结构 损伤识别 静力加载试验
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面向变形飞行器的时变气动参数在线辨识方法
15
作者 卢昕玥 张鹏宇 +2 位作者 霍文霞 张严雪 王剑颖 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1520-1526,共7页
针对变形飞行器快时变气动参数的在线高精度获取问题,本文提出一种基于BP神经网络模型的气动参数在线辨识方法。基于变形飞行器气动模型的非线性输入/输出映射关系,建立能够在一定精度范围内逼近变形飞行器气动模型的BP神经网络模型。... 针对变形飞行器快时变气动参数的在线高精度获取问题,本文提出一种基于BP神经网络模型的气动参数在线辨识方法。基于变形飞行器气动模型的非线性输入/输出映射关系,建立能够在一定精度范围内逼近变形飞行器气动模型的BP神经网络模型。根据在线实测动力学参数观测数据,采用扩展卡尔曼滤波方法在线训练神经网络,实时校正并获取神经网络模型参数,基于神经网络模型快速计算并预测气动参数,从而跟踪快时变、非线性气动模型的变化。通过对变形飞行器连续变形/构型突变的气动参数辨识进行数学仿真验证。结果表明:提出的方法收敛速度快、在线辨识精度较高,可以实现对变形飞行器气动参数的有效辨识。 展开更多
关键词 变形飞行器 快时变气动参数 非线性气动模型 气动参数辨识 在线辨识 智能辨识 神经网络 卡尔曼滤波
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一种用于非线性动态辨识的新型神经网络
16
作者 张剑 林瑞昌 毕天昊 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第8期1383-1391,共9页
为提高非线性动态系统辨识(NDSI)的效果,在结合自建型模糊神经网络(SCFNN)和多层神经元神经网络(MLPNN)的基础上,提出一种自建递归型模糊神经网络(SCRFNN)。SCRFNN相较于前者,多了一个递归通道与抑制模糊规则产生机制;相较于后者,增加... 为提高非线性动态系统辨识(NDSI)的效果,在结合自建型模糊神经网络(SCFNN)和多层神经元神经网络(MLPNN)的基础上,提出一种自建递归型模糊神经网络(SCRFNN)。SCRFNN相较于前者,多了一个递归通道与抑制模糊规则产生机制;相较于后者,增加了模糊推论与一个递归通道。为验证SCRFNN在系统辨识中的有效性,设计一个新的NDSI在线学习模型与代码设计流程图,并以此作为在线学习架构,将以上3个神经网络模型对4个串-并型非线性动态系统进行辨识分析。经过仿真表明,新提出的SCRFNN通过存储内部状态,具备了映射动态特征的功能,从而使系统具有适应时变特性的能力,更适合于非线性动态系统的辩识。且在模糊规则数、学习收敛速度、学习与预测误差均方根值、预测精准度方面也取得了良好的效果。 展开更多
关键词 自建递归型模糊神经网络 自建型模糊神经网络 多层神经元神经网络 非线性动态系统辨识
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非线性Thau观测下的水下机器人定速推进故障识别
17
作者 张博憧 韩世迁 王萍萍 《现代电子技术》 北大核心 2024年第20期165-169,共5页
水下机器人在水中运动时受水流、湍流和涡流等流体动力学的复杂影响,会对推进系统产生非线性影响,使得工作状态发生微小变化,难以准确估计其运行状态,增加了故障识别的难度。为此,提出一种非线性Thau观测下的水下机器人定速推进故障识... 水下机器人在水中运动时受水流、湍流和涡流等流体动力学的复杂影响,会对推进系统产生非线性影响,使得工作状态发生微小变化,难以准确估计其运行状态,增加了故障识别的难度。为此,提出一种非线性Thau观测下的水下机器人定速推进故障识别方法。利用无损卡尔曼滤波估计水下机器人定速推进器的状态量;通过非线性Thau观测算法,结合状态量估计结果建立非线性Thau观测器,识别定速推进故障;通过模糊神经网络逼近非线性Thau观测器内的有界非线性不确定性扰动,提升故障识别精度。实验结果证明:该方法可有效估计水下机器人定速推进器的状态量,并逼近非线性Thau观测器的有界非线性不确定性扰动;而且可有效识别定速推进故障,故障识别精度较高。 展开更多
关键词 非线性 Thau观测 水下机器人 定速推进 故障识别 无损卡尔曼滤波 模糊神经网络
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基于贝叶斯方法的神经网络非线性模型辨识 被引量:28
18
作者 魏东 张明廉 +1 位作者 蒋志坚 孙明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第11期5-8,11,共5页
研究了基于贝叶斯推理的多层前向神经网络训练算法,以提高网络的泛化性能。在网络目标函数中引入表示网络结构复杂性的惩罚项,以便能够在训练优化过程中降低网络结构的复杂性,达到避免网络过拟合的目的。训练过程中使用显式的概率分布... 研究了基于贝叶斯推理的多层前向神经网络训练算法,以提高网络的泛化性能。在网络目标函数中引入表示网络结构复杂性的惩罚项,以便能够在训练优化过程中降低网络结构的复杂性,达到避免网络过拟合的目的。训练过程中使用显式的概率分布假设对模型进行分析和推断,根据融入先验分布的假设和依据,获取网络参数和正则化参数的后验条件概率,并基于后验分布的贝叶斯推理得出最优化参数。利用上述算法训练前向网络,对一个微型锅炉对象进行了模型辨识,通过测试,证明所辨识出的对象模型能够较好地表现出对象的动态行为,且具有较好的泛化性能。 展开更多
关键词 系统辨识 非线性 神经网络 泛化
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汽(气)液两相流流型在线识别的研究进展 被引量:32
19
作者 白博峰 郭烈锦 赵亮 《力学进展》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期437-446,共10页
综述了根据参数波动过程实现气液两相流流型在线识别的最新研究成果,内容包括两相流参数波动的产生机理,小波分析的应用,两相流参数波动过程的特征提取和特征分析,流型在线识别的特点及各种实现方法等.重点介绍了两相流参数波动过... 综述了根据参数波动过程实现气液两相流流型在线识别的最新研究成果,内容包括两相流参数波动的产生机理,小波分析的应用,两相流参数波动过程的特征提取和特征分析,流型在线识别的特点及各种实现方法等.重点介绍了两相流参数波动过程的统计和非线性特征分析及其与流型之间的关系.深入讨论了流型神经网络识别方法及其存在的问题.从波动参数的选择、数理解释、流型识别方法等不同方面对研究进展进行了讨论. 展开更多
关键词 两相流 流型 识别 非线性 神经网络 汽液两相流
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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
20
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 逆系统 神经网络 辨识 控制 连续非线性系统
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