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基于RBF的改进单神经元PID控制 被引量:2
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作者 江颖 王静 +1 位作者 许伟明 左小伍 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第z2期345-346,共2页
提出一种基于RBF辨识神经网络算法的改进神经网络PID控制,应用最优控制理论中的二次型性能指标加入到控制算法中的加权系数学习修正部分,将RBF与单神经元相结合构成PID控制器,通过Matlab对指定对象仿真控制,得到了良好的效果。比起以往... 提出一种基于RBF辨识神经网络算法的改进神经网络PID控制,应用最优控制理论中的二次型性能指标加入到控制算法中的加权系数学习修正部分,将RBF与单神经元相结合构成PID控制器,通过Matlab对指定对象仿真控制,得到了良好的效果。比起以往的神经网络PID控制,改进的算法在学习速度和实时性都得到了提高。 展开更多
关键词 神经网络 pid控制 单神经元 仿真
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基于单神经元PID的WSNs邻居节点级功率控制算法 被引量:2
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作者 何世钧 谢圣东 +2 位作者 熊中敏 唐莹莉 李煜 《传感器与微系统》 CSCD 2015年第9期145-147,共3页
针对无线传感器网络(WSNs)中功率控制算法不能实时地调整节点功率和能量消耗较大等问题,提出了一种基于单神经元PID的邻居节点级功率控制算法。该算法结合WSNs传输功率模型,通过实时地控制邻居节点的数量,调整每个节点的功率,动态控制... 针对无线传感器网络(WSNs)中功率控制算法不能实时地调整节点功率和能量消耗较大等问题,提出了一种基于单神经元PID的邻居节点级功率控制算法。该算法结合WSNs传输功率模型,通过实时地控制邻居节点的数量,调整每个节点的功率,动态控制网络的能耗。仿真结果表明:该算法能根据网络连通性要求调整传感器节点的功率,实时性好,收敛速度快,有效地降低了网络的整体能耗。 展开更多
关键词 无线传感器网络 功率控制 单神经元pid 邻居节点级 实时性
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静变电源的优化模糊神经网络PID控制研究 被引量:1
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作者 牛江川 樊波 +1 位作者 程培源 何永全 《机械设计与制造》 北大核心 2012年第11期46-48,共3页
为提高静变电源输出电压的质量,采用了优化模糊神经网络PID控制器代替模糊PID控制,所采用的优化模糊神经网络充分融合了模糊逻辑和神经网络两者的优点,使推理速度加快,并通过在系统运行时神经网络不断地增加和完善模糊控制规则,单神经... 为提高静变电源输出电压的质量,采用了优化模糊神经网络PID控制器代替模糊PID控制,所采用的优化模糊神经网络充分融合了模糊逻辑和神经网络两者的优点,使推理速度加快,并通过在系统运行时神经网络不断地增加和完善模糊控制规则,单神经元通过自学习调整控制因子,提高了系统控制的精度。将该方法和PID稳态控制性能的优势相结合,实时地对系统控制量进行调整。在MATLAB/SIMULINK环境下,对于优化模糊神经网路PID和模糊PID在静变电源控制中的应用分别进行了仿真。仿真分析结果表明,经过BP神经网络和单神经元网络学习后,控制器具有良好的控制性能和自适应能力,很好地满足了系统的鲁棒性、快速性的要求。 展开更多
关键词 静变电源 优化模糊神经网络 单神经元 pid控制 仿真
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基于单神经元PID水平炮控系统稳定控制 被引量:1
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作者 瞿万里 侯远龙 +2 位作者 高强 吴斌 羊书毅 《兵工自动化》 2023年第11期33-37,共5页
为保证坦克行进间炮塔始终处于稳定位置,针对系统齿隙进行非线性补偿。利用径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络对炮塔水平方向调速系统进行系统辨识,同时采用齿隙死区模型代表齿隙环节,建立水平向的模拟炮控系统;提出一种... 为保证坦克行进间炮塔始终处于稳定位置,针对系统齿隙进行非线性补偿。利用径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络对炮塔水平方向调速系统进行系统辨识,同时采用齿隙死区模型代表齿隙环节,建立水平向的模拟炮控系统;提出一种单神经元PID控制器;模拟外界扰动,利用计算机对控制过程完成仿真。仿真结果表明:在给定条件下,考虑齿隙因素,炮塔水平向位置与稳定位置的误差始终足够小。 展开更多
关键词 RBF神经网络 齿隙死区模型 模拟炮控系统 单神经元pid
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神经网络监督控制在液压舵机伺服系统中的应用 被引量:3
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作者 侯波 王平军 +2 位作者 李彦波 张忠 马晓 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2011年第12期61-64,共4页
针对液压舵机伺服系统中存在的非线性因素和工作环境的不确定干扰,提出将改进的神经网络监督控制算法应用到舵机伺服控制系统设计中。该算法采用单神经元PID控制取代常规线性控制用于神经网络控制器学习,以提高控制系统的鲁棒性及神经... 针对液压舵机伺服系统中存在的非线性因素和工作环境的不确定干扰,提出将改进的神经网络监督控制算法应用到舵机伺服控制系统设计中。该算法采用单神经元PID控制取代常规线性控制用于神经网络控制器学习,以提高控制系统的鲁棒性及神经网络模型学习初期系统的稳定性。在Simulink环境中建立液压舵机伺服控制系统模型并进行仿真,仿真结果表明:改进的神经网络监督控制,在液压舵机伺服系统中,具有良好的控制效果和较强的鲁棒性,为舵机伺服系统设计提供了一条新的思路。 展开更多
关键词 液压舵机 神经网络监督控制 单神经元pid 系统仿真
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