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Design of performance robustness for uncertain nonlinear time-delay systems via neural network 被引量:2
1
作者 Luan Xiaoli Liu Fei 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2007年第4期852-857,884,共7页
Performance robustness problems via the state feedback controller are investigated for a class of uncertain nonlinear systems with time-delay in both state and control, in which the neural networks are used to model t... Performance robustness problems via the state feedback controller are investigated for a class of uncertain nonlinear systems with time-delay in both state and control, in which the neural networks are used to model the nonlinearities. By using an appropriate uncertainty description and the linear difference inclusion technique, sufficient conditions for existence of such controller are derived based on the linear matrix inequalities (LMIs). Using solutions of LMIs, a state feedback control law is proposed to stabilize the perturbed system and guarantee an upper bound of system performance, which is applicable to arbitrary time-delays. 展开更多
关键词 nonlinear system time-delay UNCERTAINTIES neural network linear matrix inequality
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Time-delay Positive Feedback Control for Nonlinear Time-delay Systems with Neural Network Compensation 被引量:2
2
作者 NA Jing REN Xue-Mei HUANG Hong 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期1196-1202,共7页
新适应时间延期积极反馈控制器(ATPFC ) 为非线性的时间延期系统的一个班被介绍。建议控制计划由神经基于网络的鉴定和时间延期组成积极反馈控制器。与一个特殊动态鉴定模型一起合并的二个高顺序的神经网络(HONN ) 被采用识别非线性的... 新适应时间延期积极反馈控制器(ATPFC ) 为非线性的时间延期系统的一个班被介绍。建议控制计划由神经基于网络的鉴定和时间延期组成积极反馈控制器。与一个特殊动态鉴定模型一起合并的二个高顺序的神经网络(HONN ) 被采用识别非线性的系统。基于识别模型,本地 linearization 赔偿被用来处理系统的未知非线性。线性化的系统的一个 time-delay-free 逆模型和一个需要的引用模型被利用组成反馈控制器,它能导致系统输出追踪一个引用模型的轨道。为鉴定和靠近环的控制系统的追踪的错误的严密稳定性分析借助于 Lyapunov 稳定性标准被提供。模拟结果被包括表明建议计划的有效性。 展开更多
关键词 正反馈 控制系统 自动化系统 人工神经网络
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Neural network-based H∞ filtering for nonlinear systems with time-delays
3
作者 Luan Xiaoli Liu Fei 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2008年第1期141-147,共7页
A novel H∞ design methodology for a neural network-based nonlinear filtering scheme is addressed. Firstly, neural networks are employed to approximate the nonlinearities. Next, the nonlinear dynamic system is represe... A novel H∞ design methodology for a neural network-based nonlinear filtering scheme is addressed. Firstly, neural networks are employed to approximate the nonlinearities. Next, the nonlinear dynamic system is represented by the mode-dependent linear difference inclusion (LDI). Finally, based on the LDI model, a neural network-based nonlinear filter (NNBNF) is developed to minimize the upper bound of H∞ gain index of the estimation error under some linear matrix inequality (LMI) constraints. Compared with the existing nonlinear filters, NNBNF is time-invariant and numerically tractable. The validity and applicability of the proposed approach are successfully demonstrated in an illustrative example. 展开更多
关键词 H∞ filtering nonlinear system time-delay neural network linear matrix inequality
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Modeling and Stability Analysis for Non-linear Network Control System Based on T-S Fuzzy Model 被引量:2
4
作者 ZHANG Hong FANG Huajing 《现代电子技术》 2007年第5期138-141,144,共5页
Based on the T-S fuzzy model,this paper presents a new model of non-linear network control system with stochastic transfer delay.Sufficient criterion is proposed to guarantee globally asymptotically stability of this ... Based on the T-S fuzzy model,this paper presents a new model of non-linear network control system with stochastic transfer delay.Sufficient criterion is proposed to guarantee globally asymptotically stability of this two-levels T-S fuzzy model.Also a T-S fuzzy observer of NCS is designed base on this two-levels T-S fuzzy model.All these results present a new approach for networked control system analysis and design. 展开更多
关键词 模糊模型 非线性系统 时延 网络控制系统 通信技术
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基于QP-ZNN的冗余度机械臂容错控制
5
作者 马黎 张迪 《现代制造工程》 北大核心 2025年第6期73-83,21,共12页
针对存在关节转速约束条件的机械臂冗余度解析及轨迹容错控制问题,提出了一种基于二次规划(Quadratic Programming,QP)且内嵌性能约束的零化神经网络(Zeroing Neural Network,ZNN)控制架构。首先,在速度层构建了含有约束条件的机械臂冗... 针对存在关节转速约束条件的机械臂冗余度解析及轨迹容错控制问题,提出了一种基于二次规划(Quadratic Programming,QP)且内嵌性能约束的零化神经网络(Zeroing Neural Network,ZNN)控制架构。首先,在速度层构建了含有约束条件的机械臂冗余度解析模型(时变欠定线性系统);其次,引入一个非线性可逆映射,将受约束系统状态变量转换为无约束变量,同时,构造包含关节速度项与末端位置偏差项的系统误差形式,并通过非线性变换将规定的性能约束(机械臂末端跟踪误差上、下界)嵌入系统误差中,进而构建了用于机械臂冗余度解析的QP问题模型,提出了基于ZNN的QP问题求解架构;然后,结合凸分析及Lyapunov稳定性理论对所提出的控制架构进行了全局稳定性和收敛性分析;最后,针对KUKA LBR IIWA 14 R820机械臂轨迹容错控制问题,通过仿真分析和物理实验对所提控制架构进行了性能验证。仿真分析结果表明:对于机械臂有/无关节故障工况,即使存在机械臂末端初始位置误差,针对不同形式的期望轨迹,所提QP-ZNN求解架构均能控制机械臂末端轨迹跟踪误差收敛至10^(-5)m数量级,且内嵌性能约束能够大幅提升所提控制架构的性能;相较于文献中已有的经典ZNN架构与变参数ZNN架构,所提内嵌性能约束的QP-ZNN控制架构的控制精度提升明显。物理实验结果进一步表明:即使机械臂存在多关节故障,针对不同类型的期望轨迹,所提内嵌性能约束的QP-ZNN控制架构仍可以驱使机械臂末端轨迹跟踪误差收敛于10-4m数量级。 展开更多
关键词 神经网络控制 二次规划 冗余度解析 机械臂 性能约束 时变欠定线性系统 容错控制
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基于Transformer-LSTM网络的轴承寿命预测 被引量:7
6
作者 张帆 姚德臣 +4 位作者 姚圣卓 杨建伟 王琰亮 魏明辉 胡忠硕 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期320-328,共9页
轴承是旋转机械设备中的重要部件,由于工况、材质、加工方式等原因,轴承寿命时长相差许多。传统的并行或串行神经网络预测方式,对数据集有一定要求。因此,需要一种能够适用于不同数据长短的轴承剩余使用寿命预测网络。为此提出了一种能... 轴承是旋转机械设备中的重要部件,由于工况、材质、加工方式等原因,轴承寿命时长相差许多。传统的并行或串行神经网络预测方式,对数据集有一定要求。因此,需要一种能够适用于不同数据长短的轴承剩余使用寿命预测网络。为此提出了一种能够预测不同寿命时长的Transformer-LSTM串并行神经网络预测模型。通过将Transformer解码层进行重构,并与长短期记忆时序神经网络(long short-term memory,LSTM)网络结构融合,实现轴承寿命数据的串并行预测处理。试验结果表明Transformer-LSTM神经网络能够精准预测长、中、短不同寿命时长的轴承失效时间,具有较强的模型泛化能力,提升轴承寿命预测精度与模型的泛化能力。 展开更多
关键词 滚动轴承 轴承寿命预测 Transformer神经网络 LSTM神经网络 非线性时间序列预测
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神经网络类机理建模下的持续自学习控制
7
作者 谭天乐 张万超 +1 位作者 何永宁 周恒杰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期885-894,共10页
针对未知、时变复杂动力学系统在基于模型的控制中的动态建模问题,本文采用前向全连接神经网络对动力学系统进行数据驱动下的非机理拟合建模.通过动态线性化和归一化/反归一化数据处理,基于前向传播算法,将神经网络的网络拓扑计算过程... 针对未知、时变复杂动力学系统在基于模型的控制中的动态建模问题,本文采用前向全连接神经网络对动力学系统进行数据驱动下的非机理拟合建模.通过动态线性化和归一化/反归一化数据处理,基于前向传播算法,将神经网络的网络拓扑计算过程转化成动力学系统机理模型的同构等价表达形式.与基于模型的预测与反演控制相结合,提出了神经网络类机理建模下的持续自学习控制方法,探索了神经网络在动力学系统建模与控制中的可解释性问题.以机械臂为控制对象的仿真结果表明,神经网络类机理模型与机理模型在形式上同构,在参数上近似或等价,可用于控制系统控制品质的定性、定量分析.持续自学习控制对非线性未知、时变复杂系统具有较好的动态适应能力. 展开更多
关键词 黑箱系统 时变系统 非机理建模 神经网络建模 同构等价表达 模型预测与反演控制 持续自学习控制 机械臂控制
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基于信息强度的RBF神经网络结构设计研究 被引量:54
8
作者 韩红桂 乔俊飞 薄迎春 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第7期1083-1090,共8页
在系统研究前馈神经网络的基础上,针对径向基函数(Radial basis function,RBF)网络的结构设计问题,提出一种弹性RBF神经网络结构优化设计方法.利用隐含层神经元的输出信息(Output-information,OI)以及隐含层神经元与输出层神经元间的交... 在系统研究前馈神经网络的基础上,针对径向基函数(Radial basis function,RBF)网络的结构设计问题,提出一种弹性RBF神经网络结构优化设计方法.利用隐含层神经元的输出信息(Output-information,OI)以及隐含层神经元与输出层神经元间的交互信息(Multi-information,MI)分析网络的连接强度,以此判断增加或删除RBF神经网络隐含层神经元,同时调整神经网络的拓扑结构,有效地解决了RBF神经网络结构设计问题;利用梯度下降的参数修正算法保证了最终RBF网络的精度,实现了神经网络的结构和参数自校正.通过对典型非线性函数的逼近与污水处理过程关键水质参数建模,结果证明了该弹性RBF具有良好的动态特征响应能力和逼近能力,尤其是在训练速度、泛化能力、最终网络结构等方面较之最小资源神经网络(Minimalresourceallocationnetworks,MRAN)、增长修剪RBF神经网络(Generalized growing and pruning RBF,GGAP-RBF)和自组织RBF神经网络(Self-organizing RBF,SORBF)有较大的提高. 展开更多
关键词 弹性RBF神经网络 结构设计 非线性系统 动态特征响应
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简单动态递归神经网络在非线性系统辨识中的应用 被引量:8
9
作者 杜云 田强 +2 位作者 杜艳 张苏英 王畅 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2009年第2期130-134,179,共6页
提出了用一种结构非常简单的动态递归神经网络(SRNN)辨识非线性系统的方法。该方法研究了在递归层不加权的网络简单拓扑结构,推导出SRNN的预报误差(RPE)学习算法,并对算法进行了补充和改进。仿真实验结果表明,这种网络需要调整的权系值... 提出了用一种结构非常简单的动态递归神经网络(SRNN)辨识非线性系统的方法。该方法研究了在递归层不加权的网络简单拓扑结构,推导出SRNN的预报误差(RPE)学习算法,并对算法进行了补充和改进。仿真实验结果表明,这种网络需要调整的权系值少,且改进后的学习算法简单、辨识速度快、模型精度高,解决了一般动态递归网络因网络拓扑结构复杂造成的训练算法复杂、收敛速度慢的问题,可以实时应用。 展开更多
关键词 动态递归神经网络 系统辨识 非线性系统 RPE算法
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一种基于BP网络的预测控制算法及其应用 被引量:11
10
作者 陈博 钱锋 刘漫丹 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期400-404,共5页
将传统预测控制的优化策略与神经网络逼近任意非线性函数的能力相结合,提出了一种基于BP神经网络的新的预测控制算法,并针对一个工业装置控制实例,探讨了该算法在工业过程控制中的应用。仿真研究结果表明,该神经网络预测控制算法是切实... 将传统预测控制的优化策略与神经网络逼近任意非线性函数的能力相结合,提出了一种基于BP神经网络的新的预测控制算法,并针对一个工业装置控制实例,探讨了该算法在工业过程控制中的应用。仿真研究结果表明,该神经网络预测控制算法是切实可行的。 展开更多
关键词 预测控制 神经网络 非线性系统
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用神经网络建立非线性系统模型研究 被引量:24
11
作者 杨熔 李永华 苏义鑫 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第1期81-86,共6页
本文针对多层神经网络结构,运用递推预报误差(RPE)算法对离散非线性系统进行辨识研究.作为应用实例,本文对一个工业实际对象进行了神经网络动态建模.研究结果表明,神经网络方法是用于带有非线性特性工业过程建模的有效方法.
关键词 非线性系统 系统辨识 神经网络 模型
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一类非线性离散系统自适应准滑模控制 被引量:17
12
作者 侯忠生 王卫红 金尚泰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期505-509,共5页
针对一般非线性离散时间系统的不确定性和扰动抑制问题,提出一种新的自适应准滑模控制算法.算法包括两部分,其一是基于紧格式动态线性化模型的自适应准滑模控制器设计,其中动态线性化方法中"伪偏导数"的估计算法仅依赖于系统... 针对一般非线性离散时间系统的不确定性和扰动抑制问题,提出一种新的自适应准滑模控制算法.算法包括两部分,其一是基于紧格式动态线性化模型的自适应准滑模控制器设计,其中动态线性化方法中"伪偏导数"的估计算法仅依赖于系统I/O实时量测值.其二是采用径向基神经网络估计器来估计系统的综合不确定性.理论分析证明了系统的BIBO稳定性.仿真结果验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 准滑模控制 无模型自适应控制 动态线性化 神经网络 非线性离散时间系统
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BP神经网络和模糊时间序列组合预测模型及其应用 被引量:8
13
作者 石慧 王玉兰 翁福利 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第A02期90-91,102,共3页
为了解决非线性的时间序列预测问题,提出了BP神经网络和模糊时间序列相结合的预测模型。利用BP神经网络自学习和模糊集能够更客观反应实际情况,通过对时间序列差分模糊化建立数学模型,BP神经网络进行训练,最后去模糊化还原实际。将这种... 为了解决非线性的时间序列预测问题,提出了BP神经网络和模糊时间序列相结合的预测模型。利用BP神经网络自学习和模糊集能够更客观反应实际情况,通过对时间序列差分模糊化建立数学模型,BP神经网络进行训练,最后去模糊化还原实际。将这种预测方法应用到矿产资源镍价格中,取得了较好的效果。 展开更多
关键词 模糊时间序列 BP神经网络 非线性关系 镍价格
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经验模态分解法在大气时间序列预测中的应用 被引量:38
14
作者 玄兆燕 杨公训 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期97-101,共5页
介绍了一种可以提高非平稳时间序列预测精度的新方法,该方法应有Hilbert-Huang变换的核心内容—经验模态分解法(Empirical mode decomposition,EMD)对非平稳时间序列进行分解,以降低被预测信号中的非平稳性,利用神经网络对分解后的各分... 介绍了一种可以提高非平稳时间序列预测精度的新方法,该方法应有Hilbert-Huang变换的核心内容—经验模态分解法(Empirical mode decomposition,EMD)对非平稳时间序列进行分解,以降低被预测信号中的非平稳性,利用神经网络对分解后的各分量进行预测,再将预测结果叠加.利用该方法对石家庄市年逐月降水量进行预测,预测结果显示,其预测精度比直接用神经网络预测的预测精度有较明显的提高. 展开更多
关键词 HILBERT-HUANG变换 预测 非平稳性 非线性 经验模态分解法(EMD) 人工神经网络(ANN) 时间序列
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一种用于在线辨识控制的新型神经网络 被引量:5
15
作者 李铭志 何炎平 +2 位作者 梁晓锋 赵子祥 李欣 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第7期1113-1117,共5页
基于函数逼近理论和神经网络原理,构造了一种适用于非线性不确定系统在线辨识控制的三层前向神经网络模型。模型以前期的控制量输入和被控对象输出值为输入,以多组泰勒展开式作为隐含层的激励函数,以当前控制量作为输出,构成一种新型的... 基于函数逼近理论和神经网络原理,构造了一种适用于非线性不确定系统在线辨识控制的三层前向神经网络模型。模型以前期的控制量输入和被控对象输出值为输入,以多组泰勒展开式作为隐含层的激励函数,以当前控制量作为输出,构成一种新型的神经网络预测控制系统。该系统解决了人工神经网络优化速度慢,无法实现在线系统辨识的问题。仿真实验表明,该控制系统具有良好的非线性不确定系统在线辨识和控制能力。 展开更多
关键词 在线辨识 非线性系统 神经网络 预测控制
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绝缘子等值盐密的组合预测模型 被引量:5
16
作者 滕云 田阳 +2 位作者 李辉 苏蔚 余伟成 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期1488-1493,共6页
等值盐密(ESDD)是确定绝缘子污染程度的最重要的参数。为此,在泄漏电流监测试验、人工污秽试验与自然积污试验基础上,建立了2种不同的等值盐密预测模型来确定绝缘子表面污秽度和其趋势。第1种模型是基于泄漏电流监测的预测模型,第2种模... 等值盐密(ESDD)是确定绝缘子污染程度的最重要的参数。为此,在泄漏电流监测试验、人工污秽试验与自然积污试验基础上,建立了2种不同的等值盐密预测模型来确定绝缘子表面污秽度和其趋势。第1种模型是基于泄漏电流监测的预测模型,第2种模型是通过对等值盐密数据特性分析,建立的基于非线性时间序列的预测模型,并建立了由2个模型组合而成的组合预测模型。将预测结果与试验数据对比,结果表明:通过单一模型自身修正难以进一步提高等值盐密预测精度。将第2种模型作为第1种模型的修正模型,将2种预测模型结合使用,通过适当选择修正模型的修正系数,可有效提高组合预测模型的预测精度,使ESDD预测结果对电力系统实际工程中的绝缘子防污工作具有更为有效的指导意义。 展开更多
关键词 等值盐密 泄漏电流 人工神经网络 非线性时间序列 人工污秽试验 自然积污试验
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基于RBF神经网络的直接广义预测控制 被引量:7
17
作者 王宝文 赵阳立 刘文远 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第1期138-141,共4页
针对广义预测控制算法需要在线递推求解Diophantine方程及矩阵求逆等计算量大的缺陷,对参数未知多变量非线性系统提出一种径向基函数神经网络的直接广义预测控制算法。该算法将多变量非线性系统转化为多变量时变线性系统,用三次样条基... 针对广义预测控制算法需要在线递推求解Diophantine方程及矩阵求逆等计算量大的缺陷,对参数未知多变量非线性系统提出一种径向基函数神经网络的直接广义预测控制算法。该算法将多变量非线性系统转化为多变量时变线性系统,用三次样条基函数逼近系统广义误差向量中的时变系数,然后利用径向基神经网络来逼近控制增量表达式,并基于广义误差估计值对控制器参数向量即网络权值向量Φu和广义误差估计值中的未知向量进行自适应调整。仿真结果验证了此算法的有效性。 展开更多
关键词 人工智能 径向基函数神经网络 广义预测控制 多变量非线性系统 时变线性系统
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基于RBF人工神经网络的γ能谱分析 被引量:3
18
作者 王崇杰 贾慧慧 +4 位作者 冯琳懿 刘硕 刘媛媛 张倩妮 张博超 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2016年第1期56-59,共4页
提出了基于人工神经网络的γ能谱定量分析方法。通过对标准源γ能谱的线性组合,建立了γ能谱分析网络训练样本集,并对RBF人工神经网络进行了训练。对已知标准点源不同测量时间的组合γ能谱和标准环境样品γ能谱进行了仿真分析,分析结果... 提出了基于人工神经网络的γ能谱定量分析方法。通过对标准源γ能谱的线性组合,建立了γ能谱分析网络训练样本集,并对RBF人工神经网络进行了训练。对已知标准点源不同测量时间的组合γ能谱和标准环境样品γ能谱进行了仿真分析,分析结果的相对误差分别小于3%和小于8%。研究表明,基于RBF人工神经网络的γ能谱分析方法是有效可行的。 展开更多
关键词 人工神经网络 RBF网络 γ能谱分析 线性时不变系统 线性叠加原理
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基于新型联想记忆神经网络的非线性系统辨识 被引量:2
19
作者 吴学礼 孟凡华 +3 位作者 王永骥 李平 贾辉然 孟华 《地理与地理信息科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2004年第4期110-112,共3页
Hopfield网络模型具有联想存储器功能,但对系统辨识不适用。具有动态记忆功能的Elman神经网络的泛化能力比较低。该文提出了一种新型联想记忆神经网络结构和学习算法,通过引入联想记忆衰减因子,提高了对非线性系统的辨识能力。通过与El... Hopfield网络模型具有联想存储器功能,但对系统辨识不适用。具有动态记忆功能的Elman神经网络的泛化能力比较低。该文提出了一种新型联想记忆神经网络结构和学习算法,通过引入联想记忆衰减因子,提高了对非线性系统的辨识能力。通过与Elman动态神经网络辨识方法的仿真比较,说明联想记忆神经网络辨识方法具有很好的动态辨识能力和泛化能力。 展开更多
关键词 联想记忆 神经网络 非线性系统辨识 泛化能力 生物神经系统
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非线性理论在煤与瓦斯突出研究中的应用 被引量:9
20
作者 王凯 俞启香 彭永周 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 2000年第4期348-352,共5页
应用非线性科学的基础理论 ,研究了可能发生突出的含瓦斯煤岩系统的内在动力特征 ,建立了考虑各种基本因素的较为全面的突出预测模型 ,并对突出起动的突变机制和突变条件进行了定性分析 ,为突出非线性动力机制及其预测和防治研究提供了... 应用非线性科学的基础理论 ,研究了可能发生突出的含瓦斯煤岩系统的内在动力特征 ,建立了考虑各种基本因素的较为全面的突出预测模型 ,并对突出起动的突变机制和突变条件进行了定性分析 ,为突出非线性动力机制及其预测和防治研究提供了新的途径。 展开更多
关键词 瓦斯 突出 非线性 时序分析 神经网络
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