检索结果-内蒙古大学图书馆

清华大学学报（自然科学版） 2008年第8期48卷 1362-1367页

作者：袁长清李俊峰邓志东宝音贺西清华大学航天航空学院北京100084 清华大学计算机科学与技术系北京100084

为了研究具有外部干扰力矩和模型不确定性的多体航天器姿态快速跟踪控制问题,基于逆系统方法和回声状态网络(echo state network,ESN),设计了鲁棒控制器,并利用Lyapunov稳定性理论证明了控制系统的渐近稳定性。采用"meta-learning&... 详细信息

为了研究具有外部干扰力矩和模型不确定性的多体航天器姿态快速跟踪控制问题,基于逆系统方法和回声状态网络(echo state network,ESN),设计了鲁棒控制器,并利用Lyapunov稳定性理论证明了控制系统的渐近稳定性。采用"meta-learning"策略离线训练ESN网络,并应用遗传算法优化其主要参数,解决了动态递归神经网络训练困难及网络参数不易确定的问题。控制器的设计过程相对简单,不需要精确的动力学模型。该文还针对航天器中心体与天线同时跟踪不同目标的任务进行了数值仿真,结果表明所设计的鲁棒控制器对外部干扰与模型不确定具有很好的鲁棒性。

关键词：多体航天器动态递归神经网络姿态跟踪

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于离子电流的汽油HCCI发动机燃烧相位传感方法

引用

天津大学学报 2007年第9期40卷 1089-1093页

作者：谢辉孙艳辉吴召明天津大学内燃机燃烧学国家重点实验室天津300072 天津大学电气与自动化工程学院天津300072

为了实现HCCI发动机闭环反馈控制,提出了一种采用递归神经网络算法在线检测燃烧相位CA10和CA50的方法.该方法首先提取每个循环的离子电流信号曲线的峰值位置、始点位置、终点位置和拐点位置,将这4个特征信息、发动机转速及4个控制参数... 详细信息

为了实现HCCI发动机闭环反馈控制,提出了一种采用递归神经网络算法在线检测燃烧相位CA10和CA50的方法.该方法首先提取每个循环的离子电流信号曲线的峰值位置、始点位置、终点位置和拐点位置,将这4个特征信息、发动机转速及4个控制参数进行归一化处理,输入到Elman神经网络,然后计算出燃烧相位CA10或CA50.以基于全可变气门机构的汽油HCCI发动机为对象,选取了台架试验中6个典型的HCCI动态变负荷过程数据作为训练样本,以转速为2 000 r/min和2 500 r/min下的2个动态变负荷数据为测试样本.测试结果标明,该方法对HCCI动态过程的燃烧相位CA10预测误差小于0.8oCA,对CA50预测误差小于0.9oCA;该方法与BP网络和RBF网络相比,具有更低的误差和更强的泛化能力.

关键词： HCCI汽油机燃烧相位检测离子电流动态递归神经网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

PID型Elman网络及在动态系统辨识中的应用研究

引用

控制与决策 2005年第10期20卷 1197-1200页

作者：漆为民程远楚姬巧玲蔡维由武汉大学动力与机械学院武汉430072

首先介绍普通改进E lm an动态递归神经网络的结构,重点讨论一种具有P ID特性的E lm an神经网络及其学习算法,并将改进E lm an网络和P ID型E lm an网络分别用于动态系统的辨识.无论是理想的数学模型还是实际工业模型,计算机仿真结果均证... 详细信息

首先介绍普通改进E lm an动态递归神经网络的结构,重点讨论一种具有P ID特性的E lm an神经网络及其学习算法,并将改进E lm an网络和P ID型E lm an网络分别用于动态系统的辨识.无论是理想的数学模型还是实际工业模型,计算机仿真结果均证明,将P ID型网络用于动态系统辨识具有更好的逼近效果.

关键词：动态递归神经网络 PID型Elman网络动态系统辨识

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

进化Elman神经网络模型与非线性系统辨识

引用

吉林大学学报（工学版） 2005年第5期35卷 511-519页

作者：葛宏伟梁艳春吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

建立了一种采用改进的自适应遗传算法实现动态递归的进化E lman神经网络模型。提出了对网络的结构、权重、结构单元的初始输入和自反馈增益因子同时进化的学习算法。用初始状态优化的E lman网络集成反馈学习算法和E lman网络在线训练两... 详细信息

建立了一种采用改进的自适应遗传算法实现动态递归的进化E lman神经网络模型。提出了对网络的结构、权重、结构单元的初始输入和自反馈增益因子同时进化的学习算法。用初始状态优化的E lman网络集成反馈学习算法和E lman网络在线训练两种动态辨识算法形成的集成化动态递归网络辨识算法,实现了超声马达的速度辨识。模拟结果表明,提出的算法不仅实现了动态递归网络的全自动优化设计,而且明显提高了动态递归网络模型辨识算法的收敛精度,为非线性系统辨识提供了一条新的途径。

关键词：计算机系统结构控制理论计算智能动态递归神经网络非线性系统辨识

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

神经网络在木材干燥过程中建模的应用

引用

东北林业大学学报 2009年第8期37卷 50-52页

作者：张延林宋文龙朱小利东北林业大学哈尔滨150040

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... 详细信息

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。

关键词：时延神经网络动态递归神经网络木材干燥模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于动态神经网络非线性结构辨识的研究

引用

应用力学学报 2000年第2期17卷 110-113页

作者：魏民祥闫桂荣沈亚鹏西安交通大学西安710049

利用 Elman动态递归神经网络 ,对非线性结构进行黑箱辨识 ,建立了它的非线性状态方程 ;提出了加快网络收敛速度的自适应学习算法。辨识结果表明 ,动态递归网络模型优于传统辨识模型 ,适于非线性、不确定结构的辨识。

关键词：非线性结构动态递归神经网络辨识结构振动

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于PSO的自适应神经网络预测控制

引用

控制工程 2009年第4期16卷 454-457页

作者：苏成利吴云刘晓琴辽宁石油化工大学信息与控制工程学院辽宁抚顺113001

针对非线性系统,提出了一种基于微粒群优化(PSO)的自适应神经网络预测控制方法。采用对角递归网络(DRNN)对非线性系统进行建模,并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)递推估计算法在线计算网络模型参数的Jacobian矩阵以实现模型参数的自适应。利用... 详细信息

针对非线性系统,提出了一种基于微粒群优化(PSO)的自适应神经网络预测控制方法。采用对角递归网络(DRNN)对非线性系统进行建模,并利用扩展卡尔曼滤波(EKF)递推估计算法在线计算网络模型参数的Jacobian矩阵以实现模型参数的自适应。利用PSO算法在线优化求解非线性系统的预测控制律,以克服传统基于梯度法的非线性规划方法求解预测控制律时对初始条件非常敏感的缺点。生化发酵过程的仿真结果表明,所提出的控制方法具有良好的跟踪能力和抗干扰能力。

关键词：模型预测控制动态递归神经网络微粒群优化非线性系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Elman神经网络的非线性动态系统辨识