检索结果-内蒙古大学图书馆

本文针对一类非线性的单输入单输出（SISO）系统,用动态递归神经网络（DRNN）研究了一种构造非线性观測器的方法。这种观测器具有以下几个特点: 1、神经网络的权系数矩阵在线自适应学习,无需离线学习;2、无需精确了解非线性函数,对系统的未知参数不要求是线性的:3、对某一类型的非线性系统具有普适性。本文对所设计的神经网观测器给出了稳定性和参数有界性的证明,并给出了仿真实验及简要分析。

关键词：动态递归神经网络非线性系统观测器

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利用动态模糊神经网络的系统辩识

利用动态模糊神经网络的系统辩识

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1998年中国智能自动化学术会议

作者：晏雄伟邓志东孙增圻清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室清华大学计算机系智能技术与系统国家重点实验室

提出的动态模糊神经网络(DFNN)是模糊推理系统的一种网络实现。模糊规则的后件是一个线性子系统,整个动态网络综合各规则的子系统而成为一个非线性动态系统。动态网络是一种递归网络。文章给出了动态网络在系统辩识中的应用,并推导了相... 详细信息

提出的动态模糊神经网络(DFNN)是模糊推理系统的一种网络实现。模糊规则的后件是一个线性子系统,整个动态网络综合各规则的子系统而成为一个非线性动态系统。动态网络是一种递归网络。文章给出了动态网络在系统辩识中的应用,并推导了相应的动态BP学习算法。仿真结果表明,动态网络具有很强的辩识能力,泛化能力和学习能力．

关键词：动态递归神经网络模糊推理系统系统辩识

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木材干燥神经网络辩识研究

木材干燥神经网络辩识研究

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第十一次全国木材干燥学术研讨会

作者：陈梅雯杨文斌福建农林大学计算机与信息学院，福州，350002 福建农林大学材料工程学院，福州，350002

由于木材干燥过程的滞后、时变、强耦合、非线性的复杂特性，传统的系统辨识方法难以建立木材干燥的准确模型，本文采用适合于辨识与控制的时延神经网络和动态递归神经网络建立了木材干燥基准模型，通过实验数据进行了模型的训练与验证... 详细信息

由于木材干燥过程的滞后、时变、强耦合、非线性的复杂特性，传统的系统辨识方法难以建立木材干燥的准确模型，本文采用适合于辨识与控制的时延神经网络和动态递归神经网络建立了木材干燥基准模型，通过实验数据进行了模型的训练与验证，仿真结果表明，所建的两个模型有效、可靠，并对两种网络的辨识效果进行了比较.

关键词：木材干燥时延神经网络动态递归神经网络系统辨识时变强耦合

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基于ESN网络的航天器电磁编队飞行鲁棒控制研究

基于ESN网络的航天器电磁编队飞行鲁棒控制研究

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第六届全国动力学与控制青年学者学术研讨会

作者：袁长清空军航空大学飞行基础训练基地力学教研室

神经网络由于具有任意非线性映射逼近能力、强容错能力以及对环境噪声的鲁棒性,在处理未知非线性控制问题时,具有很强的优势。尤其动态递归神经网络代表了神经网络建模、辨识与控制的发展方向。但由于目前缺少简单高效的学习算法,动态... 详细信息

神经网络由于具有任意非线性映射逼近能力、强容错能力以及对环境噪声的鲁棒性,在处理未知非线性控制问题时,具有很强的优势。尤其动态递归神经网络代表了神经网络建模、辨识与控制的发展方向。但由于目前缺少简单高效的学习算法,动态递归神经网络在实际中应用还比较困难。近期Jaeger和Haas提出了一种全新的动态递归神经网络—回声状态

关键词：电磁编队动态递归神经网络鲁棒控制 ESN

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基于Elman神经网络的输电线路覆冰预测算法研究

基于Elman神经网络的输电线路覆冰预测算法研究

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第三届(2012)全国架空输电线路技术研讨会

作者：谷雅玮郭建平蒋云峰王默玉赵欣李高强河北省邢台供电公司

将一种动态递归网络-Elman神经网络应用到输电线路覆冰厚度预测。通过实例计算，表明该方法能够较准确地预测覆冰厚度和杆塔垂直载荷，并具有训练速度快、结构简单、精度高的特点，是一种行之有效的预测方法，智能化预测线路覆冰情况，... 详细信息

将一种动态递归网络-Elman神经网络应用到输电线路覆冰厚度预测。通过实例计算，表明该方法能够较准确地预测覆冰厚度和杆塔垂直载荷，并具有训练速度快、结构简单、精度高的特点，是一种行之有效的预测方法，智能化预测线路覆冰情况，准确判断覆冰状态，为线路运行维护提供准确的预测结果，判断线路覆冰发展趋势以便及早制订相应反措预案。

关键词：输电线路动态递归神经网络覆冰问题模拟预测

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带有能量优化的水下游动机械臂轨迹跟踪控制方法及装置

带有能量优化的水下游动机械臂轨迹跟踪控制方法及装置

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作者：马书根王鹏任超 300072 天津市南开区卫津路92号

本发明公开了一种带有能量优化的水下游动机械臂轨迹跟踪控制方法及装置，方法包括：考虑关节约束与执行器配置奇异点避免，将逆运动学控制器的控制目标描述为一个多目标优化问题，转化为带有约束的二次规划问题；提出一动态递归神经网... 详细信息

标准号: CN113954077A

本发明公开了一种带有能量优化的水下游动机械臂轨迹跟踪控制方法及装置，方法包括：考虑关节约束与执行器配置奇异点避免，将逆运动学控制器的控制目标描述为一个多目标优化问题，转化为带有约束的二次规划问题；提出一动态递归神经网络求解二次规划问题，产生一逆运动学优化控制器作为外环控制器，该外环控制器用于生成广义坐标期望轨迹；针对状态约束问题，在内环基于障碍李雅普诺夫函数设计了动力学控制器，将广义坐标期望轨迹作为动力学控制器的输入，使用径向基函数神经网络估计USM总的动力学未知项，将动力学未知项作为扰动补偿项加入到动力学控制器中。装置包括：处理器和存储器。本发明解决了关节物理极限避免和能量优化问题。

关键词：动力学控制器二次规划问题外环控制器广义坐标能量优化逆运动学期望轨迹径向基函数神经网络动态递归神经网络李雅普诺夫函数多目标优化优化控制器关节约束轨迹跟踪控制目标扰动补偿物理极限状态约束存储器机械臂奇异点游动求解处理器关节配置转化

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一种远洋船舶航向控制复合优化节油方法

一种远洋船舶航向控制复合优化节油方法

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作者：陈孟伟张桂臣鲁润 201306 上海市浦东新区临港新城海港大道1550号

本发明公开了一种远洋船舶航向控制复合优化节油方法，该方法包括：船舶参数初始化；根据船舶航海试验报告获取操纵性试验数据，其中，该试验数据包括航速测试曲线、惯性试验结果、ZIG‑ZAG操纵试验结果和回转试验结果；营运船离港随动... 详细信息

标准号: CN113031614B

本发明公开了一种远洋船舶航向控制复合优化节油方法，该方法包括：船舶参数初始化；根据船舶航海试验报告获取操纵性试验数据，其中，该试验数据包括航速测试曲线、惯性试验结果、ZIG‑ZAG操纵试验结果和回转试验结果；营运船离港随动操舵模式，船舶特性识别，计算船舶增益Ks和船舶时间常数Ts；航向控制算法的DRNN系数和PID系数初值预置；船舶航行控制系统的信号采集与处理；远洋船舶航向控制复合优化算法架构；远洋船舶航向控制过程。艏侧推控制系统与自动舵控制系统协同工作，减少了舵机动作频次，降低了船舶航行阻力，实现航行节油，基于扩展卡尔曼滤波(EKF)、动态递归神经网络(DRNN)优化了船舶航行控制性能。

关键词：航向控制控制系统远洋船舶船舶船舶航行试验数据节油动态递归神经网络扩展卡尔曼滤波信号采集与处理复合船舶航行阻力测试曲线船舶参数惯性试验控制性能时间常数试验报告特性识别优化算法操纵性初始化系数和自动舵航速操舵侧推舵机算法随动预置回转航海优化架构协同

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一种机电设备神经网络故障趋势预测方法

一种机电设备神经网络故障趋势预测方法

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作者：徐小力陈涛王少红王红军 100192 北京市海淀区清河小营东路12号机电系统测控重点实验室

本发明涉及一种一种机电设备神经网络故障趋势预测方法，(1)获取对故障敏感的某测点传感器输出的一段连续振动信号；(2)利用3σ方法和插值方法对振动数据分别进行异常值剔除和缺失数据填补；(3)对振动数据序列进行归一化处理；(4)根据... 详细信息

标准号: CN101799367B

本发明涉及一种一种机电设备神经网络故障趋势预测方法，(1)获取对故障敏感的某测点传感器输出的一段连续振动信号；(2)利用3σ方法和插值方法对振动数据分别进行异常值剔除和缺失数据填补；(3)对振动数据序列进行归一化处理；(4)根据归一化处理后的序列，计算出经熵加权后的振动数据序列；(5)由于时间因素影响，利用时间加权对熵加权后的振动数据序列进行时间加权计算；(6)利用由步骤(5)得到的数据序列构建非线性的动态递归神经网络预测模型，并采用黄金分割法确定隐含层最优节点数；(7)对趋势预测结果进行反归一化处理，得到实际预测结果。本发明由于采用动态神经网络模型进行预测，提高了故障预测可靠性。本发明可以广泛应用于各种机电设备故障预测分析中。

关键词：振动数据归一化加权故障预测机电设备动态递归神经网络动态神经网络传感器输出黄金分割法异常值剔除故障趋势加权计算进行预测趋势预测缺失数据神经网络时间因素数据序列振动信号节点数插值隐含填补分析

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一种基于神经网络的超高速永磁同步电机速度观测方法

一种基于神经网络的超高速永磁同步电机速度观测方法

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作者：郭健洪宇吴益飞薛舒严钱抒婷沈宏丽周梦兰林立斌黄迪王天野 210094 江苏省南京市孝陵卫200号

本发明涉及一种基于神经网络的超高速永磁同步电机速度观测方法。本发明方法将速度估计方程离散化，将离散线性方程带入三层动态递归神经网络计算转速估计值和转子角度估计值，通过电流估计误差修正转子角度估计值，然后继续带入递归神... 详细信息

标准号: CN107681937B

本发明涉及一种基于神经网络的超高速永磁同步电机速度观测方法。本发明方法将速度估计方程离散化，将离散线性方程带入三层动态递归神经网络计算转速估计值和转子角度估计值，通过电流估计误差修正转子角度估计值，然后继续带入递归神经网络进行运算，最终在超高速永磁电机的动态运行过程中实时估计电机转速。本发明方法实现了无传感器转速观测，同时提高了电机的转速控制精度。

关键词：转子角度估计超高速动态递归神经网络递归神经网络电流估计误差动态运行过程永磁同步电机电机转速神经网络实时估计速度估计速度观测线性方程永磁电机转速估计转速观测转速控制离散化传感器三层运算电机修正

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