搜索结果: 31-45 共查到“控制科学与技术 神经网络”相关记录116条 . 查询时间(0.227 秒)
基于自回归小波神经网络的感应电动机滑模反推控制
自回归小波神经网络 滑模控制 反推控制
2009/9/8
为了提高感应电动机控制的鲁棒性, 提出了一种新颖的感应电动机解耦模型. 基于感应电动机的解耦模型, 利用滑模控制和反推控制设计电动机的虚拟转矩和磁链电压控制器. 滑模开关增益的大小是造成系统抖振的关键, 采用自回归小波神经网络(Self-recurrent wavelet neural networks, SRWNN)在线估计滑模开关增益的大小可以有效降低滑模控制造成的抖振. 仿真结果表明基于SR...
考虑驱动系统动态的机械手神经网络控制及应用
机械手 神经网络 鲁棒控制
2009/9/8
针对结构和参数均未知的机械手控制问题, 提出了考虑驱动系统动态的机械手神经网络控制方法, 采用稳定的径向基(Radial basis function, RBF)神经网络辨识机械手未知动态, 而附加的鲁棒控制可以保证存在神经网络的建模误差和外部干扰时系统的稳定性和性能, 并且该方法使机械手闭环系统一致最终有界. 同时开发了基于半实物仿真技术的机械手控制系统, 最后, 将本文方法与经典的PD控制器和...
针对仿射非线性系统,提出了一种新型的基于动态递归模糊神经网络(DRFNN)的间接自适应控制器。该控制器采用DRFNN对系统的动态非线性映射进行在线估计,并依据李亚普诺夫稳定性理论推导出DRFNN参数在线调整的自适应算法,同时运用投影算法确保参数向量处于约束集合内。应用自适应DRFNN对动态非线性映射进行在线估计时,仅采用被控系统的1个状态变量作为其输入,避免了因增加输入个数而导致网络结构膨胀的问题...
分析了E-Core RD1100干涉型光纤陀螺的误差产生机理,提出利用RBF神经网络和遗传算法实现光纤陀螺漂移误差模型的辨识。通过实验获得进化神经网络的训练样本,在RBF神经网络的训练中,提出了基于Elitist竞争机制的遗传进化训练方法。RBF神经网络具有很强的局部逼近能力,而遗传算法具有优良的全局搜索与优化性能,从而能够有效地对陀螺误差的非线性与时变特征进行建模与辨识。实验结果表明:该方法大幅...
RBF神经网络的结构动态优化设计
径向基函数神经网络 动态设计 动态结构RBF
2009/8/27
针对径向基函数(Radial basis function, RBF)神经网络的结构设计问题, 提出一种结构动态优化设计方法. 利用敏感度法(Sensitivity analysis, SA)分析隐含层神经元的输出加权值对神经网络输出的影响, 以此判断增加或删除RBF神经网络隐含层中的神经元, 解决了RBF神经网络结构过大或过小的问题, 并给出了神经网络结构动态变化过程中收敛性证明; 利用梯度下降...
刘德荣研究员当选《IEEE神经网络汇刊》总主编
刘德荣 IEEE神经网络汇刊 总主编
2009/8/27
近日，中科院自动化所刘德荣研究员当选为《IEEE神经网络汇刊》（IEEE Trascations on Neural Networks, 简称TNN）总主编，任期六年。
基于神经网络库存融合控制技术
神经网络 预测 多层感知器
2009/8/4
神经网络控制系统通常会面临多种选择，如样本的训练方式、神经网络的算法等，不好的选择会降低预测率。BP(Back Propagation)神经网络库存控制系统融合多种库存控制技术，利用BP算法对学习的精度和收敛的速度进行改进，能比较精确地预测库存。讨论了有关BP神经网络的算法及算法改进等问题，以品牌服装库存控制为例，提出用神经网络的多层感知器实现库存融合控制。
基于神经网络模块SN9701开发多变量系统解耦控制器
神经网络 SN9701 解耦控制
2009/8/4
基于单输入单输出的具有自学习功能的神经网络模块SN9701开发出了多变量系统的解耦控制器，计算机仿真结果表明，用4块SN9701可以完成双输入双输出系统的解耦控制。介绍了该多变量系统解耦控制原理以及解耦控制系统中SN9701的训练。
基于BP神经网络的足球机器人摄像机标定
BP神经网络 足球机器人 摄像机标定
2009/7/21
摄像机标定是精密视觉测量的基础。利用人工神经网络直接学习图像信息与二维平面信息之间的对应关系，不需要确定摄像机具体的内部参数和外部参数，也无需知道有关摄像机模型或参数的先验知识。通过实验表明基于神经网络的标定方法与传统的线性标定方法相比具有较高的标定精度和较强的标定实时性，适用于足球机器人的摄像机标定。
基于改进PSO算法的目标温度模糊神经网络控制器
改进粒子群优化算法 板坯连铸 目标温度
2009/7/17
以某钢厂引进的板坯连铸二冷控制为研究对象，针对现有控制系统由于铸坯表面目标温度是预先设定的固定值，存在二冷水量波动大、铸坯质量不稳定等缺陷，设计了基于改进PSO算法的目标温度模糊神经网络控制器，在遵守冶金准则的前提下，根据浇注钢种与拉速、中包温度变化量动态控制目标温度。仿真结果表明：该控制器控制误差小，适应范围广，可以满足生产要求。提出了模糊神经网络的改进PSO算法，阐述了其基本思想、改进之处及其...
基于遗传神经网络的自适应PID控制器的设计
遗传算法 神经网络 自适应
2009/7/16
提出了一种基于遗传算法和神经网络的自适应PID控制器的设计方法。该控制器主要由三个部分组成：利用遗传算法优化PID参数，和RBF神经网络结合，对被控对象逼近，搜索出一组准优的初始参数； RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识；基于单神经元的自适应PID控制器，在线调整PID参数，以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能。仿真结果表明，控制器具有响应速度快，稳态精度高等特点，可用于控制...
基于脉冲耦合神经网络的图像NMI特征提取及检索方法
图像处理 图像检索 脉冲耦合神经网络
2009/7/13
为了简单有效地提取图像重要特征信息, 从而更好地提高检索图像的精度, 提出了一种基于脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural networks, PCNN)的图像归一化转动惯量(Normalized moment of inertia, NMI)特征提取及检索算法. 首先利用改进简化PCNN模型相似神经元同步时空特性及指数衰降机制将图像分解为具有相关性的二值系列图像, 然后提取反...
基于集成神经网络的风机故障诊断系统的研究
通风机 故障诊断 集成神经网络
2009/6/19
利用集成神经网络建立了风机故障的智能诊断系统。该系统在设备异常后进行诊断，通过运行和诊断实例得出了故障诊断结果。