改进PSO算法结合FLANN在传感器动态建模中的应用 被引量：20

1

作者 张媛媛 徐科军 许耀华 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期1-3,8,共4页

将改进的粒子群优化(PSO)算法和函数联接型神经网络(FLANN)相结合,实现传感器的动态线性建模。利用传感器的动态标定实验数据,首先训练FLANN神经网络,网络训练结束后的权值作为粒子群中某个粒子的初始值,而后利用改进的PSO算法继续寻优... 将改进的粒子群优化(PSO)算法和函数联接型神经网络(FLANN)相结合,实现传感器的动态线性建模。利用传感器的动态标定实验数据,首先训练FLANN神经网络,网络训练结束后的权值作为粒子群中某个粒子的初始值,而后利用改进的PSO算法继续寻优,得到的全局最优值即为所求的传感器动态模型的系数。实验结果表明,该方法结合了PSO和FLANN两者的优点,建模精度高。 展开更多

关键词 MAF传感器 粒子群优化算法 函数联接型神经网络 建模

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基于FLANN的传感器动态特性研究方法 被引量：13

2

作者 殷铭 徐科军 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1999年第4期103-108,共6页

将函数联接型神经网络引入传感器动态特性的研究，利用神经元网络良好的逼近能力，建立腕力传感器的动态数学模型，该方法所建模型阶次低，精度 数据个数和采样频率无特殊要求。

关键词 传感器 动态建模 flann 动态补偿 神经网络

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改进遗传算法结合FLANN在加速度传感器动态建模中的应用 被引量：8

3

作者 俞阿龙 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期67-69,共3页

对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,提出利用改进遗传算法(IGA)和函数连接型人工神经网络(FLANN)相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用IGA和FLANN相结合搜索和优化动态模型参数... 对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,提出利用改进遗传算法(IGA)和函数连接型人工神经网络(FLANN)相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用IGA和FLANN相结合搜索和优化动态模型参数。文中介绍动态建模原理以及算法,给出用IGA和FLANN相结合建立的加速度传感器动态数学模型。结果表明:上面提出的动态建模方法既保留了GA的全局搜索能力和FLANN结构简单的特点,又具有网络训练速度快、实时性好、建模精度高等优点,在动态测试领域具有重要应用价值。 展开更多

关键词 加速度传感器 建模 函数连接型人工神经网络 遗传算法

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基于LS-SVM-FLANN的虚拟仪器系统非线性动态补偿

4

作者 李丽娜 柳洪义 +1 位作者 罗忠 王菲 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期1305-1309,共5页

针对虚拟仪器系统存在的非线性动态测量误差,提出了一种新的补偿方法.该方法依据虚拟仪器系统的静态和动态标定数据,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造的函数链接型神经网络(FLANN)辨识得到静态补偿环节及动态补偿环节模型,再将其串... 针对虚拟仪器系统存在的非线性动态测量误差,提出了一种新的补偿方法.该方法依据虚拟仪器系统的静态和动态标定数据,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造的函数链接型神经网络(FLANN)辨识得到静态补偿环节及动态补偿环节模型,再将其串接到原虚拟仪器系统的后面来修正其非线性特性,改善其动态特性,从而获得系统理想的输入输出特性.实验结果表明该方法用于虚拟仪器系统动态非线性误差补偿的有效性及优越性. 展开更多

关键词 虚拟仪器系统 非线性静态补偿 线性动态补偿 函数链接型神经网络 最小二乘支持向量机

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基于SVR构造FLANN的传感器动态补偿研究

5

作者 吴德会 《计量学报》 CSCD 北大核心 2009年第1期42-48,共7页

提出了一种利用支持向量回归机（SVR）对函数链接型神经网络（FLANN）进行构造的新方法，并将其应用于传感器动态补偿。文中将SVR的解与常规FLANN估计进行对比，发现两者具有相同的问题形式，因此，在适当的参数条件下可通过SVR对FLANN... 提出了一种利用支持向量回归机（SVR）对函数链接型神经网络（FLANN）进行构造的新方法，并将其应用于传感器动态补偿。文中将SVR的解与常规FLANN估计进行对比，发现两者具有相同的问题形式，因此，在适当的参数条件下可通过SVR对FLANN进行优化构造。与常规FLANN构造方法比较，SVR-FLANN具有明显特点，即将权值迭代逼近问题转化为二次规划问题求解，使得在整个训练过程中有且仅有一个全局极值点，确定了所构造FLANN补偿器的唯一性。实际压力传感器动态补偿实验结果表明：用该方法构造的补偿器与常规方法相比，具有更高的精度、更强的抗干扰能力及更稳定的补偿效果。因此，更适合传感器动态补偿。 展开更多

关键词 计量学 函数链接型神经网络 支持向量回归机 传感器 补偿 辨识

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LS-SVM构造FLANN的非线性自适应逆控制动态补偿研究

6

作者 孟萍 张金敏 张绘敏 《兰州交通大学学报》 CAS 2010年第6期70-73,共4页

在对常规函数链接型神经网络(FLANN)构造方法认识的基础上,研究了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造FLANN的新方法,并利用该方法对非线性对象模型及逆模型进行建立.将该方法的非线性系统辨识技术应用于自适应逆控制中,提高非线性... 在对常规函数链接型神经网络(FLANN)构造方法认识的基础上,研究了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造FLANN的新方法,并利用该方法对非线性对象模型及逆模型进行建立.将该方法的非线性系统辨识技术应用于自适应逆控制中,提高非线性系统的自适应性,改善动态特性.设计出了一种自适应逆控制系统,不仅可以得到较好的动态响应,还能使扰动减小到最小. 展开更多

关键词 函数链接型神经网络 最小二乘支持向量机 自适应逆控制

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一种应对窄带非线性主动噪声控制的混合结构 被引量：7

7

作者 罗磊 孙金玮 +1 位作者 黄博妍 白宗龙 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期1801-1809,共9页

分析参考信号为窄带信号、初级路径为非线性路径、次级路径为非最小相位系统的主动噪声控制(ANC)的初级噪声特性,探究有限脉冲响应(FIR)反馈预测结构和前馈函数链接人工神经网络(FLANN)结构的消噪原理,并探讨其各自的优势及局限性.通过... 分析参考信号为窄带信号、初级路径为非线性路径、次级路径为非最小相位系统的主动噪声控制(ANC)的初级噪声特性,探究有限脉冲响应(FIR)反馈预测结构和前馈函数链接人工神经网络(FLANN)结构的消噪原理,并探讨其各自的优势及局限性.通过分析总结,本文提出FLANN-FIR混合结构ANC系统,该系统对FIR反馈预测结构和前馈FLANN结构进行优势互补,不仅可以消除可预测部分噪声,对不可预测部分噪声一样具有抑制作用.仿真表明,在不同信噪比参考信号和不同非线性初级路径下,提出的混合结构都具有良好的稳态误差和收敛速度. 展开更多

关键词 窄带主动噪声控制 非线性路径 非最小相位 函数链接人工神经网络 反馈预测

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自动同步离合器恒阻尼控制方法 被引量：3

8

作者 蒋德松 王荣杰 +1 位作者 王亦春 周春良 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期519-524,共6页

为了研究自动同步离合器的非线性和时滞性,本文基于函数链接人工神经网络和粒子群优化算法的非线性动态系统辨识方法,实现复杂动态过程的辨识和控制。通过改变原动机的控制规律在恒定阻尼的条件下对切换过程时间进行了分析,并结合实验... 为了研究自动同步离合器的非线性和时滞性,本文基于函数链接人工神经网络和粒子群优化算法的非线性动态系统辨识方法,实现复杂动态过程的辨识和控制。通过改变原动机的控制规律在恒定阻尼的条件下对切换过程时间进行了分析,并结合实验结果进行了比较研究。本文论证了等阻尼控制的可行性,找到了可以调节的阻尼孔范围,同时对高负荷下的系统滞后特性进行了初步分析。结果表明:本文方法为该类型动力装置传动系统的设计提供了参考。 展开更多

关键词 联合动力装置 自动同步离合器 恒定阻尼 系统辨识 时滞性 函数链神经网络 粒子群算法

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基于函数连接神经网络的传感器Hammerstein模型辨识研究 被引量：1

9

作者 刘滔 韩华亭 +1 位作者 马婧 雷超 《计量学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期97-101,共5页

针对非线性动态传感器模型辨识问题，提出利用函数连接神经网络算法对非线性系统的Hammerstein模型进行一步辨识的方法。以多项式逼近传感器中的静态非线性环节，同时结合动态线性环节的差分方程，建立关于直接输入输出的离散数据表达... 针对非线性动态传感器模型辨识问题，提出利用函数连接神经网络算法对非线性系统的Hammerstein模型进行一步辨识的方法。以多项式逼近传感器中的静态非线性环节，同时结合动态线性环节的差分方程，建立关于直接输入输出的离散数据表达式，利用改进FLANN训练求解Hammerstein模型参数。采用变学习因子的方法对FLANN算法进行改进，提高了收敛速率和稳定性。实验结果表明，该辨识方法简单有效且具有更快的收敛速度。 展开更多

关键词 计量学 HAMMERSTEIN模型 函数连接神经网络 非线性动态测试系统 系统辨识

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基于自适应混合结构的快速收敛函数链接人工神经网络算法研究 被引量：2

10

作者 李欢欢 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期180-186,共7页

在非线性主动噪声控制方法中,函数链接人工神经网络(FLANN)算法是最常用的算法之一。FLANN降噪量大,但是其收敛速度较慢。为解决该问题,通过一个自适应混合参数对BFXLMS算法和FLANN算法进行有效结合,提出了CBFLANN算法。在不降低FLANN... 在非线性主动噪声控制方法中,函数链接人工神经网络(FLANN)算法是最常用的算法之一。FLANN降噪量大,但是其收敛速度较慢。为解决该问题,通过一个自适应混合参数对BFXLMS算法和FLANN算法进行有效结合,提出了CBFLANN算法。在不降低FLANN降噪量的情况下,提高了其收敛速度,解决了FLANN算法无法同时实现快速收敛和低稳态误差的问题。多个仿真实验对提出的CBFLANN算法的降噪性能进行了验证,结果表明,CBFLANN同时拥有BFXLMS的收敛速度和FLANN的降噪量。该算法的提出可以为传统主动噪声控制算法难以同时兼顾收敛速度与稳态误差的问题提供解决方案,具有很强的实际应用价值。 展开更多

关键词 非线性主动噪声控制 函数链接人工神经网络(flann) 收敛速度 稳态误差

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电容压力传感器的函数链接型神经网络建模方法

11

作者 钱新 龚烈航 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 2002年第3期60-63,共4页

旨在开发一种计算简单的电容压力传感器的模型 ,以便经济、可靠地应用。分析表明 ,采用新型函数链接型神经网络建立的电容压力传感器模型 ,能够精确读出应用压力。它是一种能实现输入到输出的高度非线性映射并且运算高效的非线性网络 。

关键词 函数链接型神经网络 电容压力传感器 多层感知器 运算复杂性

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基于数据驱动的非线性有源噪声MFFsLMS算法

12

作者 周亚丽 张奇志 李沛 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2016年第2期13-17,共5页

研究了非线性有源噪声控制(ANC)问题。采用函数连接型人工神经网络,以勒让德多项式作为扩展函数,提出了基于数据驱动的无模型滤波-s最小均方(MFFs LMS)算法。采用同步扰动随机逼近算法,估算系统的输出误差梯度。有效解决了因次路径时变... 研究了非线性有源噪声控制(ANC)问题。采用函数连接型人工神经网络,以勒让德多项式作为扩展函数,提出了基于数据驱动的无模型滤波-s最小均方(MFFs LMS)算法。采用同步扰动随机逼近算法,估算系统的输出误差梯度。有效解决了因次路径时变所引起的系统稳定性问题。在理论分析的基础上,对该算法进行了仿真研究。仿真结果表明,当系统中呈现非线性及时变特性时,该方法能有效地抑制噪声且对系统次路径的变化具有良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 有源噪声控制 非线性 勒让德多项式 函数连接型人工神经网络 无模型

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