检索结果-内蒙古大学图书馆

控制理论与应用 2011年第5期28卷 625-630页

作者：张桂臣马捷上海交通大学海洋工程国家实验室上海200030

提出了船舶电力吊舱推进系统的复合控制策略,以消除吊舱推进的过冲现象并获得快速平滑的动态响应.复合控制由鲁棒滑模控制和动态递归模糊神经网络控制组成,鲁棒滑模控制利用死区非线性和误差边界厚度法,克服系统的不确定与外界扰动,具... 详细信息

提出了船舶电力吊舱推进系统的复合控制策略,以消除吊舱推进的过冲现象并获得快速平滑的动态响应.复合控制由鲁棒滑模控制和动态递归模糊神经网络控制组成,鲁棒滑模控制利用死区非线性和误差边界厚度法,克服系统的不确定与外界扰动,具有在线自学习算法的动态递归模糊神经网络控制促使系统的跟踪误差趋近于0.建立了基于SIMOTION的半实物仿真Siemens-Schottel推进器系统,仿真与实验结果表明,复合控制具有暂态快速和稳态平滑的动态响应,提高了吊舱推进系统的鲁棒性和运动精度.

关键词：复合控制鲁棒滑模动态递归模糊神经网络船舶电力推进吊舱推进

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于动态递归模糊神经网络的共振频率自适应反推控制

引用

信息与控制 2011年第1期40卷 21-25页

作者：张平均蒋新华中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083 福建工程学院电子信息与电气工程系福建福州350108

针对共振破碎机频率控制系统的非线性和参数不确定性问题,提出基于动态递归模糊神经网络的自适应反推控制策略.建立了破碎机频率控制系统的数学模型,在忽略个确定性项的前提下,设计了基于自适应反推方法控制律.其次将电液比例系统中影... 详细信息

针对共振破碎机频率控制系统的非线性和参数不确定性问题,提出基于动态递归模糊神经网络的自适应反推控制策略.建立了破碎机频率控制系统的数学模型,在忽略个确定性项的前提下,设计了基于自适应反推方法控制律.其次将电液比例系统中影响频率控制性能的不确定性因素定义为待估计项,采用动态递归模糊冲经网络对其进行估计,给出了基于动态递归模糊神经网络的参数自适应律,并通过Lyapunov方法证明了输出跟踪的收敛性.仿真实验和车载测试结果表明,对于参数的不确定性和负载扰动,该方法具有较好的频率控制性能.

关键词：自适应反推控制动态递归模糊神经网络共振破碎机破碎频率控制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于免疫遗传算法的动态递归模糊神经网络在发酵过程中的应用

引用

信息与控制 2011年第1期40卷 110-114页

作者：孙玉坤张瑶黄永红孙晓天江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013 北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

针对软测量建模数据中过失误差及动态递归模糊神经网络的结构复杂,大量参数难以确定的情况,提出基于免疫遗传算法的动态递归模糊神经网络软测量方法.利用样本间马氏距离进行样本相似程度分析,去除样本中过失数据以提高计算速度.此外应... 详细信息

针对软测量建模数据中过失误差及动态递归模糊神经网络的结构复杂,大量参数难以确定的情况,提出基于免疫遗传算法的动态递归模糊神经网络软测量方法.利用样本间马氏距离进行样本相似程度分析,去除样本中过失数据以提高计算速度.此外应用减法聚类确定模糊规则数,以简化网络结构,同时应用免疫遗传算法优化模型参数以提高模型的精度和泛化能力.将该方法应用于赖氨酸发酵过程菌体浓度的软测量,仿真结果表明,该方法具有较高的预测精度,满足现场测量要求.

关键词：马氏距离免疫遗传算法动态递归模糊神经网络赖氨酸软测量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

移动机器人编队的递归模糊神经网络滑模控制

引用

计算机仿真 2013年第7期30卷 349-353,382页

作者：李艳东朱玲孙明齐齐哈尔大学计算机与控制工程学院黑龙江齐齐哈尔161006

研究非完整移动机器人编队控制优化问题,由于动态模型存在诸多不稳定性,针对领航者-跟随者I-ψ控制结构,提出了一种Back stepping运动学控制器与自适应神经滑模控制器相结合的新型控制策略。采用动态递归模糊神经网络(dynam-ic recurren... 详细信息

研究非完整移动机器人编队控制优化问题,由于动态模型存在诸多不稳定性,针对领航者-跟随者I-ψ控制结构,提出了一种Back stepping运动学控制器与自适应神经滑模控制器相结合的新型控制策略。采用动态递归模糊神经网络(dynam-ic recurrent fuzzy neural network,DRFNN)对跟随者及领航者动力学非线性不确定部分进行在线估计,并通过自适应鲁棒控制器对神经网络建模误差进行补偿。所提方法不但解决了移动机器人编队控制的参数与非参数不确定性问题,同时也确保了机器人编队在期望队形下对指定轨迹的跟踪;根据Lyapunov方法的设计过程,保证了控制系统的稳定;仿真结果表明了改进方法对机器人编队优化控制的有效性。

关键词：编队控制滑模控制动态递归模糊神经网络非完整移动机器人不确定性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

超临界机组燃水比GAP-DRFNN的优化控制

引用

重庆大学学报（自然科学版） 2013年第6期36卷 84-90页

作者：周洪煜汪正海张振华童明伟重庆大学动力工程学院重庆400044 中国大唐集团科学技术研究院北京100032

分析某厂直流锅炉燃水比控制系统,设计出基于生长剪枝动态递归模糊神经网络(Growing and pruning dynamic recurrent fuzzy neural network,GAP-DRFNN)的燃水比优化控制系统,GAP-DRFNN以汽水分离器出口工质温度偏差最小为导出信号,综合... 详细信息

分析某厂直流锅炉燃水比控制系统,设计出基于生长剪枝动态递归模糊神经网络(Growing and pruning dynamic recurrent fuzzy neural network,GAP-DRFNN)的燃水比优化控制系统,GAP-DRFNN以汽水分离器出口工质温度偏差最小为导出信号,综合学习燃水比控制主要状态参数,实时输出燃水比最佳控制量。随着当前主要相关状态参数的输入,GAP-DRFNN通过结构学习,自动增加和修剪神经元,而且根据梯度下降法,动态调整网络的隶属函数参数以及神经网络递归权值。实验结果表明:此方案中燃水比控制可兼顾快速性和准确性,在变工况时系统仍具有优异的动静态性能,控制效果优于传统PID控制。

关键词：燃水比动态递归模糊神经网络生长剪枝变结构控制超临界机组

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于DRFNN的赖氨酸发酵生物参数估计

引用

南京工程学院学报（自然科学版） 2012年第4期10卷 37-42页

作者：张瑶南京工程学院先进制造技术工程中心江苏南京211167

赖氨酸发酵过程是一个复杂的非线性强耦合动态过程,发酵过程中某些关键生物参数(如菌体浓度、基质浓度、产物浓度)难以实时在线检测.针对这些问题,建立了基于动态递归模糊神经网络(DRFNN)的赖氨酸发酵生物参数估计软测量模型.利用主元... 详细信息

赖氨酸发酵过程是一个复杂的非线性强耦合动态过程,发酵过程中某些关键生物参数(如菌体浓度、基质浓度、产物浓度)难以实时在线检测.针对这些问题,建立了基于动态递归模糊神经网络(DRFNN)的赖氨酸发酵生物参数估计软测量模型.利用主元分析法建立发酵过程中在线不可测参数的软测量模型,应用动态递归模糊神经网络所具有的自学习、自适应能力以及对任意非线性的逼近能力,对该模型进行辨识,从而达到预测这些关键生物参数的目的.仿真结果表明该方法能够对赖氨酸发酵过程中不可在线测量的生物参数进行估计,且达到了较高的精度.

关键词：赖氨酸动态递归模糊神经网络主元分析法辨识生物参数

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于DRFNN逆的交流主动磁轴承解耦控制

基于DRFNN逆的交流主动磁轴承解耦控制

引用

第三十一届中国控制会议

作者：陶涛刁小燕张维煜杨益飞朱熀秋江苏大学电气信息工程学院

本文采用动态递归模糊神经网络逆系统理论,对五自由度交流主动磁轴承支承的电主轴系统这一多变量、非线性、强耦合的控制对象进行动态解耦控制研究.推导了径向和轴向悬浮力数学模型,对五自由度交流主动磁轴承的数学模型进行可逆性分析,... 详细信息

本文采用动态递归模糊神经网络逆系统理论,对五自由度交流主动磁轴承支承的电主轴系统这一多变量、非线性、强耦合的控制对象进行动态解耦控制研究.推导了径向和轴向悬浮力数学模型,对五自由度交流主动磁轴承的数学模型进行可逆性分析,得出了原系统的解析逆系统.介绍了动态递归模糊神经网络的结构,采用动态递归模糊神经网络加积分器来构造被控对象的模糊神经网络逆,模糊神经网络逆与原系统串联组成伪线性系统.采用线性系统理论对伪线性系统进行了综合和仿真.仿真试验表明这种控制策略能够实现系统五自由度之间的动态解耦,且系统具有良好的动态和静态性能.

关键词：主动磁轴承逆系统动态递归模糊神经网络解耦控制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于逆系统的青霉素发酵软测量

引用

控制工程 2011年第1期18卷 46-50页

作者：孙玉坤张瑶黄永红孙晓天江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013 北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

针对青霉素发酵过程中菌体浓度、基质浓度、产物浓度等关键参量难以直接测量的难题,将逆系统方法与动态递归模糊神经网络(DRFNN)相结合,提出一种基于动态递归模糊神经逆的青霉素发酵软测量方法。在证明了系统可逆的条件下,得到系统的逆... 详细信息

针对青霉素发酵过程中菌体浓度、基质浓度、产物浓度等关键参量难以直接测量的难题,将逆系统方法与动态递归模糊神经网络(DRFNN)相结合,提出一种基于动态递归模糊神经逆的青霉素发酵软测量方法。在证明了系统可逆的条件下,得到系统的逆模型;再应用DRFNN网络所具有的自学习,自适应能力以及对任意非线性的逼近能力,对该模型进行了辨识,并将辨识好的逆模型串联在发酵系统之后,能够实现发酵系统的"线性化"。仿真结果表明,该方法能够对青霉素发酵过程中不可在线测量的关键变量实现了预估,且达到了较高的测量精度。

关键词：动态递归模糊神经网络逆系统方法青霉素软测量

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

电液伺服系统的动态递归模糊神经网络辨识与鲁棒控制研究

电液伺服系统的动态递归模糊神经网络辨识与鲁棒控制研究

引用

作者：张友旺中南大学

学位级别：博士

电液伺服系统是一种具有时变、严重非线性、参数和结构不确定性以及多数情况下还承受不确定负载干扰等特性的系统，这些特性使得常规控制方法难以实现对电液伺服系统的高精度控制。近年来，以模糊控制、神经网络控制、知识基专家控制和... 详细信息

电液伺服系统是一种具有时变、严重非线性、参数和结构不确定性以及多数情况下还承受不确定负载干扰等特性的系统，这些特性使得常规控制方法难以实现对电液伺服系统的高精度控制。近年来，以模糊控制、神经网络控制、知识基专家控制和遗传算法等软计算技术为代表的智能控制理论方法与以自适应、变结构和H∞等为代表的现代鲁棒控制理论方法及其综合集成，为解决具有上述特性的电液伺服系统的建模和控制问题提供了有效的途径。本文借鉴模糊系统集成专家知识的能力、神经网络具有学习的能力以及自适应控制、变结构控制和H∞控制具有鲁棒镇定系统的能力，以电液伺服系统为研究对象，就这些控制理论方法的交叉协作控制问题，做了如下几方面的工作： 1) 由于传统的模糊神经网络是一种静态神经网络，而现实工程中的控制对象，如电液伺服系统，反映的是系统的动态行为，不适宜用静态模糊神经网络辨识，因此本文提出了一种动态递归模糊神经网络及其相应的学习算法，分析了它的稳定性，并对其对非线性动态系统的辨识效果进行了仿真分析。仿真结果表明：采用动态递归模糊神经网络对非线性动态系统进行辨识，由于充分利用动态系统当前数据和历史数据，从而获得了比传统静态模糊神经网络更高的辨识精度。 2) 基于动态递归模糊神经网络对电液伺服系统非线性和不确定性的辨识，依据对系统认知程度的不同，以及为克服传统变结构控制为保证系统鲁棒性而选用保守的变结构控制增益，以致控制量过大而不易实现，以及引起较大的颤振并激发系统的高频动态等不良现象，研究了如下三种变结构控制算法： ①针对系统模型公称参数已知，但系统的非线性、不确定性以及输入增益函数下界未知的对象，提出了增益自适应滑模变结构控制。 ②针对系统输入增益函数下界已知，其余特性与①中描述的系统相同的对象，提出了间接自适应动态递归模糊神经网络控制器。 ③针对系统模型知之甚少，尤其系统参数完全未知，但有相关控制规则的对象，提出了直接自适应动态递归模糊神经网络控制器。

关键词：电液伺服系统非线性动态系统动态递归模糊神经网络增益自适应变结构控制摩擦力分部补偿 H_∞控制 L2增益设计鲁棒控制模锻液压机平衡校正系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

水下机器人自适应输出反馈控制设计

水下机器人自适应输出反馈控制设计

引用

2011年中国智能自动化学术会议

作者：张利军齐雪庞永杰贾鹤鸣哈尔滨工程大学自动化学院哈尔滨工程大学船舶工程学院

研究水下机器人轨迹跟踪控制问题。在充分考虑不确定水动力系数的结构特征的基础上,提出基于动态递归模糊神经网络的自适应输出反馈控制策略。控制器由3部分组成:基于动态补偿器的输出反馈控制项、神经网络自适应控制项和鲁棒控制项。... 详细信息

研究水下机器人轨迹跟踪控制问题。在充分考虑不确定水动力系数的结构特征的基础上,提出基于动态递归模糊神经网络的自适应输出反馈控制策略。控制器由3部分组成:基于动态补偿器的输出反馈控制项、神经网络自适应控制项和鲁棒控制项。神经网络所需的自适应学习信号由线性观测器提供。利用Lyapunov稳定理论证明控制系统的稳定性。最后将所设计的控制方法应用于球形水下机器人ODIN,对其纵向、横向和艏向运动轨迹的跟踪问题进行了仿真实验,实验结果验证了控制方法的有效性。

关键词：水下机器人自适应控制输出反馈动态递归模糊神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：