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针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪. 相似文献
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分析并推导了含有非线性流控型电阻元件和非线性压控型电阻元件组成的非线性电阻网络的故障诊断方程,这是以支路故障标志量为未知的一组线性代数方程。在推导非线性元件的“故障标志量”时,消除由工作点变化引起的电参量的变化,保留由伏-安特性变化引起的电参量变化,它标志非线性元件本身发生了故障;文章还提出一种神经网络,可在线快速求解非线性电阻网络的故障方程的解,从而可在线对故障进行定位。 相似文献
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针对烧结配料系统中的非线性、复杂性和相关性,基于BP神经网络建立烧结配料的预测模型,并采用粒子群算法对预测模型参数进行优化。为了克服粒子群算法的局部收敛性,在迭代过程中,根据迭代次数对惯性权重进行动态非线性调整,从而提高算法的搜索能力。仿真结果表明,所提出的改进粒子群算法与传统的粒子群算法比较,收敛速度快、迭代次数少、具有较强的全局寻优能力。 相似文献
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为实现农业采摘机器人路径跟踪控制,基于李雅普诺夫稳定性理论设计了一种反步法控制器。通过调节控制器参数抵消了机器人误差模型中的部分未知非线性项,简化了控制器的设计形式。利用神经网络对模型未知项和外界干扰进行估计,设计鲁棒自适应控制器在线补偿设计的神经网络的估计误差,提高了神经网络的学习精度。仿真试验结果表明,设计的控制器可实现采摘机器人在存在外界干扰作用下对期望路径的精确跟踪。 相似文献
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针对传统预测控制算法在解决非线性系统控制问题时,存在难以建立精确的数学模型、控制精度不高等缺点,提出一种新的非线性系统预测控制方案。以多BP神经网络作为并行预测模型,克服误差积累以及网络规模庞大的缺点;运用粒子群优化(PSO)算法完成非线性预测控制的滚动优化。仿真表明,该方案的控制效果比常规动态矩阵控制效果有所提高,该方案是可行和有效的。 相似文献
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基于未知输入观测器设计和故障诊断的概念,讨论含未知输入的Lipschitz条件下非线性广义系统传感器故障诊断问题.在非线性广义系统中,通过引入传感器的故障信号,重新构造非线性广义系统,设计基于未知输入观测器,在满足Lipschitz条件下,实现了传感器故障的检测与分离.给出数值仿真算例验证该算法的有效性. 相似文献
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将神经网络和模糊控制与有着广泛应用PID控制相结合,设计了一种静止无功补偿器的智能自适应PID控制器。利用神经网络实现系统模型辨识,采用模糊逻辑和神经网络相结合对PID控制器参数动态寻优。使SVC的控制既具有模糊控制的简单,有效的非线性控制作用,又具有神经网络的自学习,自适应能力。 相似文献
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基于AE-FFNN神经网络的橡胶树叶片磷含量定性研究 总被引:1,自引:1,他引:0
磷元素对橡胶树的生长发育至关重要,基于近红外光谱的橡胶树氮磷钾元素含量的快速无损检测已有很多研究,但磷元素含量的检测效果远不如氮钾。基于近红外高光谱技术结合非线性特征提取方法和建模算法实现橡胶树磷元素含量的快速无损检测。以橡胶树叶片的近红外高光谱数据为分析对象,运用神经网络非线性变换的特征提取思想,构建了一种融合自编码器与前馈神经网络(autoencoder-feedforward neural network, AE-FFNN)模型。通过自编码器提取橡胶树叶片的光谱非线性特征信息,运用前馈神经网络进行建模,应对不同精细程度的分类任务,从而实现橡胶树叶片磷含量的定性分析。结果表明,AE-FFNN模型有效提取了光谱非线性特征并压缩了特征数量,通过该方法提取的特征为31个,且定性分析模型精确度提升,能够达到91.10%。相较于在光谱检测领域广泛采用的机器学习模型,所建立的AE-FFNN模型性能有较大提升。该模型既可以应用于橡胶树叶片磷元素含量的定性分析,也可为磷元素含量的定量研究提供思路。 相似文献
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本文提出了一种神经网络智能PID参数最优控制系统,给出了有效的基于共轭梯度的神经网络学习算法。仿真实验和应用结果表明,这类智能控制器可用于难以建立数学模型的控制系统。 相似文献
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针对木材干燥过程的非线性特性,以及环境因素对木材干燥过程的干扰,造成木材干燥建模困难的问题,通过对神经网络的非线性、并行结构,学习、推理和多变量处理能力的研究,以干燥窑的加热阀开度、喷湿阀开度、排潮阀开度3个控制信号作为输入量,以窑内温度、湿度2个量作为输出量,利用时延神经网络和动态递归神经网络分别建立了木材干燥过程中的温湿度控制模型和木材干燥基准模型.并通过干燥实验进行网络训练和测试.结果表明:时延神经网络建立的木材干燥温湿度模型和干燥基准模型比动态递归神经网络的误差小、网络输出接近于真实值,能够较好的逼近实际系统. 相似文献
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用BP人工神经网络建立了马尾松人工林树高模型,并在树高模型的基础上,提出了马尾松地位指数计算式,从而编制了地位指数表。结果表明:用人工神经网络建立模型拟合精度为94.76%,检验精度为92.15%,所建模型无系统偏差,人工神经网络很适合建立非线性模型。 相似文献