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开关磁阻电机高性能转矩控制策略研究被引量：26: 1; 作者郑洪涛蒋静坪《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期24-28,共5页; 将开关磁阻电动机转矩控制系统分为三级控制子任务:换相策略、转矩控制器和电流控制器,并根据上述结构化设计思想,给出了一种基于神经网络转矩逆模型和滑模电流控制器的开关磁阻电动机高性能转矩控制方案。仿真结果表明该方法能够有效... 展开更多; 关键词开关磁阻电动机转矩控制滑模变结构控制模糊神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊RBF神经网络的乙烯装置生产能力预测被引量：11: 2; 作者耿志强陈杰韩永明《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期812-819,共8页; 针对传统的径向基函数(RBF)神经网络隐藏层节点的不确定和初始中心敏感性、收敛速度过慢等问题,提出一种基于模糊C均值的RBF神经网络(FCM-RBF)模型,通过模糊C均值聚类(FCM)得到各聚类中心,基于误差反传的梯度下降法训练隐藏层到输出层... 展开更多; 关键词乙烯装置生产能力预测模糊C均值聚类径向基神经网络模型预测控制神经网络生产; 在线阅读下载PDF 职称材料

多目标系统的自适应模糊神经网络控制被引量：3: 3; 作者王涛汪建平张庆功《机电工程》 CAS 2006年第8期42-43,46,共3页; 提出了一种多目标系统的自适应模糊神经网络控制的方法。通过对系统的多目标量进行加权合成,采用改进的遗传算法离线调整控制器网络参数。接入控制系统后,采用在线学习方式,通过BP算法调节网络的规则权值和比例因子,达到自适应控制的目... 展开更多; 关键词多目标系统遗传算法模糊神经网络控制器; 在线阅读下载PDF 职称材料

感应电动机伺服系统模糊神经网络滑模控制被引量：1: 4; 作者王瑞明刘青松蒋静坪《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期169-172,共4页; 根据感应电动机伺服驱动系统性能要求,设计了一种基于模糊神经网络的滑模控制器。当系统状态进入滑动超平面后,测量滑模控制的"抖振"指标,将测量的指标值输入到学习算法中,调整模糊神经网络的输出以消除"抖振"现象... 展开更多; 关键词感应电动机伺服系统抖振滑模控制器模糊神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Takagi-Sugeno模糊神经网络的欠驱动无人艇直线航迹跟踪控制被引量：35: 5; 作者董早鹏刘涛 +3 位作者万磊李岳明廖煜雷梁兴威《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期863-870,共8页; 研究一类欠驱动无人艇的直线航迹跟踪控制问题,提出了一种自适应T-S(Takagi-Sugeno)模糊神经网络控制方法。首先在神经网络体系结构中设计前件网络匹配T-S模糊控制器的模糊规则前件,设计后件网络进行T-S模糊运算推理从而生成模糊规则后... 展开更多; 关键词欠驱动无人艇直线航迹跟踪 T-S模糊控制自适应模糊神经网络梯度下降法反向传播迭代算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

大型氦低温系统多变量控制被引量：5: 6; 作者雷灵龙彭楠 +1 位作者刘立强熊联友《低温工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期26-30,58,共6页; 大型氦低温系统广泛应用于各类大科学装置中,运行中往往会产生热脉冲,通过负载端传导给制冷系统,对制冷系统产生热冲击。为了研究和应对热冲击,建立了一种多变量控制策略并得到了相关仿真和实验结果。首先以真实系统为基础建立了氦低温... 展开更多; 关键词大型低温系统氦制冷机氦液化器模糊控制神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

滑模变结构制导律的抖振问题研究被引量：10: 7; 作者辛腾达范惠林闫琳《航空兵器》 2015年第2期10-13,共4页; 滑模变结构制导律是一种强鲁棒性的制导律,对于系统的参数变化和外部的干扰具有理论上的完全鲁棒性。然而,滑模变结构制导律在滑模面上的高频抖振是其在实际应用当中的主要障碍。本文介绍了目前削弱滑模变结构制导律抖振的主要方法。重... 展开更多; 关键词滑模变结构制导律抖振模糊控制 RBF神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种模糊神经网络自适应预测控制方案的研究被引量：1: 8; 作者孙金刚《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1999年第11期87-90,共4页; 针对现有模糊推理方法的缺点，结合神经网络的学习能力和插值能力，提出了一种新型的模糊神经网络结构。在此基础上设计了一种模糊神经网络自适应预测控制方案，并导出了相应的学习算法。同时引入了预测误差的智能补偿，以提高预测及控... 展开更多; 关键词自适应控制神经网络预测控制模糊推理; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名开关磁阻电机高性能转矩控制策略研究被引量：26: 1; 作者郑洪涛蒋静坪; 机构浙江大学电气工程学院; 出处《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期24-28,共5页; 文摘将开关磁阻电动机转矩控制系统分为三级控制子任务:换相策略、转矩控制器和电流控制器,并根据上述结构化设计思想,给出了一种基于神经网络转矩逆模型和滑模电流控制器的开关磁阻电动机高性能转矩控制方案。仿真结果表明该方法能够有效地控制开关磁阻电动机相转矩按期望变化,从而实现了其高性能转矩控制。; 关键词开关磁阻电动机转矩控制滑模变结构控制模糊神经网络; Keywords Switched reluctance motor, torque control, sliding mode control, fuzzy-neuralnetwork; 分类号 TM301.2 [电气工程—电机] TM352 [电气工程—电机]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊RBF神经网络的乙烯装置生产能力预测被引量：11: 2; 作者耿志强陈杰韩永明; 机构北京化工大学信息科学与技术学院智能过程系统工程教育部工程研究中心; 出处《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期812-819,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61374166 71572008) +2 种基金 ZY1502)~~; 文摘针对传统的径向基函数(RBF)神经网络隐藏层节点的不确定和初始中心敏感性、收敛速度过慢等问题,提出一种基于模糊C均值的RBF神经网络(FCM-RBF)模型,通过模糊C均值聚类(FCM)得到各聚类中心,基于误差反传的梯度下降法训练隐藏层到输出层之间的权值,克服传统RBF模型对数据中心的敏感性,优化确定RBF神经网络隐藏层的节点数,提高网络训练速度和精度。最后将其用于乙烯装置生产能力预测中,分析预测不同技术、不同规模乙烯装置生产情况,指导乙烯生产,提高生产效率,结果验证了所提出算法的有效性和实用性。; 关键词乙烯装置生产能力预测模糊C均值聚类径向基神经网络模型预测控制神经网络生产; Keywords ethylene plant production capacity forecast fuzzy C-means cluster radial basis function neuralnetwork model-predictive control neural networks production; 分类号 TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多目标系统的自适应模糊神经网络控制被引量：3: 3; 作者王涛汪建平张庆功; 机构衢州学院机电工程系; 出处《机电工程》 CAS 2006年第8期42-43,46,共3页; 文摘提出了一种多目标系统的自适应模糊神经网络控制的方法。通过对系统的多目标量进行加权合成,采用改进的遗传算法离线调整控制器网络参数。接入控制系统后,采用在线学习方式,通过BP算法调节网络的规则权值和比例因子,达到自适应控制的目的。计算机仿真结果显示,该方法控制效果好,鲁棒性强。; 关键词多目标系统遗传算法模糊神经网络控制器; Keywords multi-goals system GA self-adaptive fuzzy neuralnetwork control; 分类号 TP237+.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名感应电动机伺服系统模糊神经网络滑模控制被引量：1: 4; 作者王瑞明刘青松蒋静坪; 机构嘉兴学院机电工程学院浙江大学电气工程学院; 出处《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期169-172,共4页; 基金浙江省科技厅资助项目(项目编号:2004C31084); 文摘根据感应电动机伺服驱动系统性能要求,设计了一种基于模糊神经网络的滑模控制器。当系统状态进入滑动超平面后,测量滑模控制的"抖振"指标,将测量的指标值输入到学习算法中,调整模糊神经网络的输出以消除"抖振"现象。该控制策略的仿真结果与实验结果吻合,控制器设计合理,"抖振"现象明显减小。; 关键词感应电动机伺服系统抖振滑模控制器模糊神经网络; Keywords Induction motors, Servo system, Fluttering, Sliding mode controller, fuzzy neuralnetwork; 分类号 TM36 [电气工程—电机] TP273.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Takagi-Sugeno模糊神经网络的欠驱动无人艇直线航迹跟踪控制被引量：35: 5; 作者董早鹏刘涛万磊李岳明廖煜雷梁兴威; 机构哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室哈尔滨工程大学船舶工程学院; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期863-870,共8页; 基金国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA09A304 2014AA09A509) +3 种基金国家自然科学基金(51409054 51409059 51409061) 中国博士后科学基金(2013M540271)项目资助; 文摘研究一类欠驱动无人艇的直线航迹跟踪控制问题,提出了一种自适应T-S(Takagi-Sugeno)模糊神经网络控制方法。首先在神经网络体系结构中设计前件网络匹配T-S模糊控制器的模糊规则前件,设计后件网络进行T-S模糊运算推理从而生成模糊规则后件;其次基于梯度下降法原理,设计了T-S模糊规则参数的优化学习算法;然后结合BP神经网络的误差反向传播原理和梯度下降法,设计了模糊神经网络体系误差的反向传播迭代算法,用于高斯隶属度函数参数的学习优化;最后设计了基于T-S模型的模糊神经网络控制器,并通过仿真实验验证了所提出方法和所设计控制器的有效性。; 关键词欠驱动无人艇直线航迹跟踪 T-S模糊控制自适应模糊神经网络梯度下降法反向传播迭代算法; Keywords underactuated unmanned surface vehicle （USV） straight-path tracking Takagi-Sugeno fuzzy control adaptive fuzzy neuralnetwork gradient descent method back propagation iterative algorithm; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大型氦低温系统多变量控制被引量：5: 6; 作者雷灵龙彭楠刘立强熊联友; 机构中国科学院理化技术研究所航天低温推进剂技术国家重点实验室中国科学院大学; 出处《低温工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期26-30,58,共6页; 基金国家自然科学基金项目(51106169)资助; 文摘大型氦低温系统广泛应用于各类大科学装置中,运行中往往会产生热脉冲,通过负载端传导给制冷系统,对制冷系统产生热冲击。为了研究和应对热冲击,建立了一种多变量控制策略并得到了相关仿真和实验结果。首先以真实系统为基础建立了氦低温系统的动态仿真模型,同时建立了一个基于模糊神经网络的多变量协同控制策略,并将其应用在仿真液化器模型和一个真实的氦透平制冷系统上,得到了低温系统降温过程和控制过程的仿真和实验数据。仿真和实验结果显示本策略的偏差积分量为0.016 5,下降时间为102 s,上升时间为112 s。普通PID的的偏差积分量为0.026 9,下降时间为154 s,上升时间为170 s。通过仿真和实验过程的比较,验证了本文建立的动态仿真模型具有可用的精度,证明了本策略具有较好的控制效果。; 关键词大型低温系统氦制冷机氦液化器模糊控制神经网络; Keywords large-scare cryogenic system helium refrigerator helium quefier fuzzy control neuralnetwork; 分类号 TB651 [一般工业技术—制冷工程] TB66 [一般工业技术—制冷工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名滑模变结构制导律的抖振问题研究被引量：10: 7; 作者辛腾达范惠林闫琳; 机构空军航空大学作战指挥系天津理工大学; 出处《航空兵器》 2015年第2期10-13,共4页; 文摘滑模变结构制导律是一种强鲁棒性的制导律,对于系统的参数变化和外部的干扰具有理论上的完全鲁棒性。然而,滑模变结构制导律在滑模面上的高频抖振是其在实际应用当中的主要障碍。本文介绍了目前削弱滑模变结构制导律抖振的主要方法。重点介绍了模糊控制、RBF神经网络控制与滑模变结构控制相结合的智能滑模变结构制导律。智能滑模变结构制导律是解决抖振问题的发展方向。; 关键词滑模变结构制导律抖振模糊控制 RBF神经网络; Keywords sliding mode variable structure guidance law chattering fuzzy control RBF neuralnetwork; 分类号 TP271.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种模糊神经网络自适应预测控制方案的研究被引量：1: 8; 作者孙金刚; 机构核工业部第二研究设计院比尼自动控制技术研究所; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1999年第11期87-90,共4页; 文摘针对现有模糊推理方法的缺点，结合神经网络的学习能力和插值能力，提出了一种新型的模糊神经网络结构。在此基础上设计了一种模糊神经网络自适应预测控制方案，并导出了相应的学习算法。同时引入了预测误差的智能补偿，以提高预测及控制精度。仿真实验表明，该算法能实现模糊控制和神经网络控制的优势互补，在非线性复杂系统的控制方面具备较高的性能。; 关键词自适应控制神经网络预测控制模糊推理; Keywords fuzzy control neuralnetwork fuzzy neuralnetwork Self adaptive predictive control; 分类号 TP [自动化与计算机技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	开关磁阻电机高性能转矩控制策略研究	郑洪涛蒋静坪	《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心	2005	26	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于模糊RBF神经网络的乙烯装置生产能力预测	耿志强陈杰韩永明	《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2016	11	在线阅读下载PDF 职称材料
3	多目标系统的自适应模糊神经网络控制	王涛汪建平张庆功	《机电工程》 CAS	2006	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	感应电动机伺服系统模糊神经网络滑模控制	王瑞明刘青松蒋静坪	《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于Takagi-Sugeno模糊神经网络的欠驱动无人艇直线航迹跟踪控制	董早鹏刘涛万磊李岳明廖煜雷梁兴威	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	35	在线阅读下载PDF 职称材料
6	大型氦低温系统多变量控制	雷灵龙彭楠刘立强熊联友	《低温工程》 CAS CSCD 北大核心	2017	5	在线阅读下载PDF 职称材料
7	滑模变结构制导律的抖振问题研究	辛腾达范惠林闫琳	《航空兵器》	2015	10	在线阅读下载PDF 职称材料
8	一种模糊神经网络自适应预测控制方案的研究	孙金刚	《系统工程与电子技术》 EI CSCD	1999	1	在线阅读下载PDF 职称材料