检索结果-内蒙古大学图书馆

控制工程 2009年第S2期16卷 83-86页

作者：王章利谭永红桂林电子科技大学智能系统与工业控制研究室广西桂林541004 上海师范大学信息与机电工程学院上海201814

酒精发酵的pH值具有非线性、时变性和动态性。利用常规辩识方法对pH值进行辩识,一方面,无法准确描述其动态特性;另一方面,由于常规神经网络的权值学习是梯度下降法,在训练过程易陷入局部极小,并且训练速度慢。针对这些问题,将改进的动... 详细信息

酒精发酵的pH值具有非线性、时变性和动态性。利用常规辩识方法对pH值进行辩识,一方面,无法准确描述其动态特性;另一方面,由于常规神经网络的权值学习是梯度下降法,在训练过程易陷入局部极小,并且训练速度慢。针对这些问题,将改进的动态递归神经网络应用于pH值的辩识研究。通过实验验证了该算法不但能体现出发酵过程的动态特性,而且通过在动态递归神经网络的权值学习中引入滤波项,能有效地克服常规网络在权值学习过程中的问题。表明该算法对pH值辩识的有效性。

关键词：动态递归神经网络酒精发酵 pH 滤波

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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

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河北科技大学学报 2009年第2期30卷 130-134,179页

作者：杜云田强杜艳张苏英王畅河北科技大学电气信息学院河北石家庄050018 石家庄市房管局河北石家庄050081 深圳市三川通用设备有限公司广东深圳518054

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... 详细信息

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。

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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应用动态递归神经网络的非线性系统建模与控制

应用动态递归神经网络的非线性系统建模与控制

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作者：黄新民上海交通大学

学位级别：博士

该文对应用动态递归神经网络的非线性系统建模与控制问题进行了较为全面、细致的探索.整个论文的研究工作是从以下几个方面展开的:1.对用状态空间形式描述的连续非线性系统,研究了对其进行建模的动态递归神经网络模型,在逼近一般非线性... 详细信息

该文对应用动态递归神经网络的非线性系统建模与控制问题进行了较为全面、细致的探索.整个论文的研究工作是从以下几个方面展开的:1.对用状态空间形式描述的连续非线性系统,研究了对其进行建模的动态递归神经网络模型,在逼近一般非线性系统的高阶动态递归神经网络模型地基础上,提出并论证了用于对连续仿射非线性系统进行建模的动态递归神经网络模型;2.在提出的连续仿射非线性系统的动态递归神经网络模型的基础上,研究了基于此模型的非线性系统直接模型参考自适应控制问题;3.针对实际问题中,建模误差是不可避免的,分别考虑存在逼近误差和未建模动态两种情况下,通过对控制律和网络权值学习律的修正,保证了闭环信号的有界性和跟踪误差收敛到期望范围.并且研究了增强系统鲁棒性的方法;4.对用输入输出形式描述的离散非线性系统,研究了对其进行建模的动态递归神经网络模型;5.研究了基于上述新型动态递归神经网络的非线性系统的建模与控制问题.

关键词：动态递归神经网络非线性系统 Lyapunov理论预测控制

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动态递归神经网络应用于打叶风分的模型构建

动态递归神经网络应用于打叶风分的模型构建

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云南省烟草学会2014年学术年会

作者：陆长青红塔烟草(集团)有限责任公司玉溪卷烟厂复烤二车间

本文分析了打叶风分系统的复杂过程,应用先进理论建立逼近真实过程的动态递归神经网络模型,阐述了系统辨识学习的偏差梯度逼近和权值delta调整方法。旨在为打叶风分系统实施神经网络控制作正模型探索。

关键词：神经网络控制动态递归神经网络偏差反馈权值学习

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动态递归神经网络应用于打叶风分的模型构建

动态递归神经网络应用于打叶风分的模型构建

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云南省烟草学会工业专业委员会2015年学术年会

作者：陆长青红塔烟草(集团)有限责任公司玉溪卷烟厂复烤二车间云南玉溪 653100摘

本文分析了打叶风分系统的复杂过程,应用先进理论建立逼近真实过程的动态递归神经网络模型,阐述了系统辨识学习的偏差梯度逼近和权值delta调整方法.旨在为打叶风分系统实施神经网络控制作正模型探索.

关键词：卷烟厂打叶风分系统动态递归神经网络模拟仿真

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基于动态递归神经网络的自适应控制非线性系统研究

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甘肃工业大学学报 2001年第3期27卷 64-67页

作者：郝晓弘邵辉杨新华甘肃工业大学电气工程与信息工程学院甘肃兰州730050

提出一种基于动态递归神经网络的自适应控制器 ,该控制器能通过自学习不断进行适应性控制 ,且结构简单 ,易于实现 .其主要特点是能够提供一个跟踪网络来辩识系统模型 ,进而确定控制器的网络参数 ,实现间接自适应神经网络控制 .经过对大... 详细信息

提出一种基于动态递归神经网络的自适应控制器 ,该控制器能通过自学习不断进行适应性控制 ,且结构简单 ,易于实现 .其主要特点是能够提供一个跟踪网络来辩识系统模型 ,进而确定控制器的网络参数 ,实现间接自适应神经网络控制 .经过对大量非线性系统的仿真研究 ,证明其具有良好的控制性能 .

关键词：非线性系统动态递归神经网络系统辩识自适应控制控制器

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基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识

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森林工程 2003年第6期19卷 10-12页

作者：张冬妍胡昆仑赵真非东北林业大学哈尔滨150040

木材干燥是一个复杂的非线性系统 ,由于木材结构复杂且具有多样性和变异性 ,因此要建立一个理想的符合木材干燥过程的模型是很困难。本文利用动态递归神经网络的特点 ,提出了基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识方法 ,给出了动态递... 详细信息

木材干燥是一个复杂的非线性系统 ,由于木材结构复杂且具有多样性和变异性 ,因此要建立一个理想的符合木材干燥过程的模型是很困难。本文利用动态递归神经网络的特点 ,提出了基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识方法 ,给出了动态递归状态 -输出神经网络的结构和学习算法。并通过对辨识得到的模型的仿真结果。

关键词：动态递归神经网络木材干燥辨识仿真状态-输出模型

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基于动态递归神经网络的自适应PID控制

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控制工程 2004年第3期11卷 216-219页

作者：吴志敏李书臣辽宁石油化工大学信息工程学院辽宁抚顺113001

提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2 4 1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差... 详细信息

提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2 4 1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差及其一阶、二阶微分,因此具有增量型PID控制结构。应用该控制系统对一非线性时变系统进行仿真研究,仿真结果表明该控制方案不仅具有良好的跟踪特性,而且对系统参数变化具有较强的鲁棒性。

关键词：动态递归神经网络自适应PID控制神经网络辨识器神经网络控制器非线性系统动态BP算法

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基于动态递归神经网络及相空间重构理论的深基坑工程变形预测研究

基于动态递归神经网络及相空间重构理论的深基坑工程变形预测研究

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作者：赵启嘉同济大学

学位级别：硕士

近年来,随着上海城市轨道交通迅速发展,地铁建设工程的要求和难度越来越高,地铁深基坑受到地质条件、施工条件和外界其他因素的影响,成为了一个灰色、模糊、随机的系统。特别是在上海软土地区,地铁深基坑工程不仅涉及土力学中的基本强... 详细信息

近年来,随着上海城市轨道交通迅速发展,地铁建设工程的要求和难度越来越高,地铁深基坑受到地质条件、施工条件和外界其他因素的影响,成为了一个灰色、模糊、随机的系统。特别是在上海软土地区,地铁深基坑工程不仅涉及土力学中的基本强度、稳定、变形理论,还包含了土与结构的相互作用、渗流等水力学范畴的问题,此外,开挖时还会产生时空效应,所以这些因素给深基坑工程安全施工带来了不小的难度,而基坑变形控制作为控制基坑安全的一个重要措施,因此,准确而合理的预测基坑下一阶段的变形,对现场施工有着很好的实际意思。由于基坑工程动态非线性特点,加之内部和外部参数的不确定性,致使为基坑工程系统选择合适的建模预测方式是一个十分困难的事。因此,人们不得不寻求解决问题的新途径。神经网络由于具有自适应性、非线性和容错性强等特点,特别适合于处理各种非线性问题。它可以通过大量样本的学习来抽取出隐含在样本中的因果关系。由于深基坑工程具有高度非线性动态特性,各类监测数据间的联系也较为复杂,难以用具体的数学公式表示出,因此神经网络理论为深基坑预测工作提供了一条十分有效的途径。不同于数学建模的是,神经网络不需要建立数学模型,而是直接通过现场获得的监测数据来建立模型,从而避开了复杂的数学分析过程;同时,神经网络可以处理含有噪声和许多不确定因素的数据,以建立高度非线性的函数关系,事先不需要假设输出变量与输入变量之间的关系,而是通过样本的学习,实现输入与输出的非线性映射。本文选择动态递归神经网络来建立预测模型,同以前常用的静态网络(例如BP、RBF等)相比,更贴近深基坑动态非线性系统的特点,预测精度和效果明显优于静态网络。此外,由于基坑开挖会使得监测数据出现突变值,网络必须重新训练以适应新的样本数据,因此,本文还引入了混沌序列理论中的相空间重构技术,对动态递归神经网络预测模型的短期预测进行优化修正,建立新的预测模型,提出了基坑工程预测确定嵌入滞时τ和嵌入维数m二个重要参数的方法,并经工程实例分析,短期预测误差明显减小,整个新模型对基坑的短期预测得到了较好的效果。本文以上海地铁车站深基坑工程为背景,主要研究了以下内容: (1)从工程应用的角度,结合动态递归神经网络的特点,探讨了基坑工程变形预测建模的神经网络方法,阐述了Elman网络的基本原理、与静态网络相比的优势及特点,重点讨论了Elman动态递归神经网络的结构设计、数据的准备、训练网络及评价网络预测性能等内容; (2)研究神经网络预测方法在基坑变形上的适用性,总结了影响预测效果的几个因素,特别是数据样本的采集和数据变形“突变”的因素对模型预测效果的评价,并基于这些问题,引入了相空间重构的思想; (3)结合相空间重构理论,在Elman网络模型的基础之上,对时序数列进行重新定义,并结合工程实际,提出了相空间重构理论中的嵌入滞时τ和嵌入维数m二个重要参数,将修正后的预测结果与之前的预测结果进行对比,分析了预测对比效果;

关键词：地铁深基坑动态递归神经网络相空间重构变形预测

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基于动态递归神经网络的热轧活套系统解耦控制研究

基于动态递归神经网络的热轧活套系统解耦控制研究

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作者：张升琳辽宁科技大学

学位级别：硕士

随着工业技术的发展,在热连轧生产过程中增加产量、降低成本并不能提高核心竞争力,提高产品的精度和改善产品的性能才能满足建设强国的越来越高的要求。钢铁是一种广泛应用于工业的原料,而热轧精轧过程中的活套高度和张力控制系统的控... 详细信息

随着工业技术的发展,在热连轧生产过程中增加产量、降低成本并不能提高核心竞争力,提高产品的精度和改善产品的性能才能满足建设强国的越来越高的要求。钢铁是一种广泛应用于工业的原料,而热轧精轧过程中的活套高度和张力控制系统的控制效果直接影响到成品轧件的宽度、厚度、凸度等各项尺寸指标,因此热连轧活套系统应当是我们国家钢铁技术领域当前研究的重中之重。然而活套高度和张力控制系统属于典型的多变量耦合系统,只有通过先进控制技术消除活套角和轧件张力之间的强耦合关系,精轧活套系统才能高质量的完成轧制工作,达到智能制造的目的。本文以鞍钢1700mm热连轧轧机为研究背景,主要对活套系统进行重点的研究和分析,主要成果如下:(1)通过阅读大量的资料,分析了活套高度和轧件张力的影响因素。从活套系统的机理出发,建立数学模型,为实现活套高度和张力系统的智能解耦控制研究奠定了基础。(2)对神经网络及神经网络解耦控制的工作原理进行了阐述,针对传统解耦控制方法存在的短板,将动态递归神经网络(DRNN)应用到解耦控制策略中。针对传统DRNN训练方法存在对辨识系统要求高,初始参数依赖性强的缺点,将粒子群优化算法(PSO)应用到对神经网络精度的训练上,缩短神经网络辨识系统模型时间的基础上提高辨识精度。针对训练函数存在极值多、欺骗性、收敛速度慢和函数维度高导致控制域难以开发等问题,分别将PSO依次改进为DPSO、NDPSO、PNDPSO,并用改进算法完成对DRNN的参数优化,通过测试函数进行效果测试,结果显著提高。(3)针对建立的活套高度和张力耦合系统的数学模型,设计两个DRNN整定的PID解耦控制器。使用PNDPSO算法优化DRNN以提高PID解耦控制器重要参数的辨识精度和速度。通过MATLAB仿真平台对传统PID解耦控制、DRNN解耦控制以及PNDPSO优化DRNN解耦控制进行仿真。结果表明,本文改进的控制方案可以缩短系统到达稳态的时间、抑制超调量的产生,同时提高了系统的鲁棒性和快速性,控制效果有了明显的改善。

关键词：热连轧活套系统解耦复杂系统建模动态递归神经网络粒子群优化算法

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