检索结果-内蒙古大学图书馆

科学与信息化 2017年第34期 129-129页

作者：张广锋高新技术研究所山东青州 262500

针对高速公路事故检测的繁杂性,提出一种基于模糊小脑模型的高速公路事故检测算法,并通过非线性K-L变换对采集信息进行特征抽取和降维,利用模糊小脑模型的模糊控制和模糊推理学习功能,进行事故检测快速反馈.仿真实验结果表明能够满足智... 详细信息

针对高速公路事故检测的繁杂性,提出一种基于模糊小脑模型的高速公路事故检测算法,并通过非线性K-L变换对采集信息进行特征抽取和降维,利用模糊小脑模型的模糊控制和模糊推理学习功能,进行事故检测快速反馈.仿真实验结果表明能够满足智能交通管理系统自动事故检测的需要.

关键词：高速公路事故检测模糊小脑模型非线性K-L变换

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模糊小脑模型与PID的复合控制器设计

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控制工程 2009年第S3期16卷 179-181页

作者：冯超李兵河北理工大学计算机与控制学院河北唐山063009

实际工业控制过程往往具有非线性、时变不确定性、难以建立精确的数学模型,在实际生产现场中,由于受到参数整定方法烦杂的困扰,常规PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳,对运行工况的适应性很差。为改善这种情况,提出了模糊小脑模型与... 详细信息

实际工业控制过程往往具有非线性、时变不确定性、难以建立精确的数学模型,在实际生产现场中,由于受到参数整定方法烦杂的困扰,常规PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳,对运行工况的适应性很差。为改善这种情况,提出了模糊小脑模型与传统PID结合的控制方式,能够有效地对未知的非线性模型系统进行实时控制。将CMAC神经网络和模糊控制原理相结合,形成的FCMAC神经网络实现前馈控制,PID实现反馈控制,保证系统稳定性,且抑制扰动。仿真结果表明,该复合控制器具有响应快、超调量小、较强抑制干扰能力等良好特性。

关键词：模糊小脑模型 PID控制非线性系统

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模糊CMAC神经网络的研究

模糊CMAC神经网络的研究

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第十一届沈阳科学学术年会暨中国汽车产业集聚区发展与合作论坛

作者：孙伟王丽梅沈阳工业大学电气工程学院

小脑模型关节控制器(CMAC)可以认为是一种学习机制,它是模仿人类大脑的,具有结构简单,学习快速的优点,但是它的空间划分不能在线进行调整,影响了其自适应能力的提高。模糊控制器的自适应能力较强。两者相结合提出了一种能够反映人类小... 详细信息

小脑模型关节控制器(CMAC)可以认为是一种学习机制,它是模仿人类大脑的,具有结构简单,学习快速的优点,但是它的空间划分不能在线进行调整,影响了其自适应能力的提高。模糊控制器的自适应能力较强。两者相结合提出了一种能够反映人类小脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型关节控制器(FCMAC)。该控制器能够有效地对未知的非线性模型进行实时控制,通过仿真实验,这种结合的控制器具有两种方法的优点。具有较高的控制精度、良好的跟踪特性。

关键词：小脑模型模糊控制模糊小脑模型

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高精度伺服系统的模糊CMAC补偿控制

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控制工程 2010年第6期17卷 836-840页

作者：刘士荣周国成吴秋轩史先鹏杭州电子科技大学自动化研究所浙江杭州310018 华东理工大学自动化研究所上海200237

针对伺服系统存在非线性和参数不确定性,PID等常规控制器几乎无法获得高精度控制性能的问题,提出了一种基于FCMAC的补偿控制器,将其应用于伺服系统的速度闭环控制。FCMAC补偿控制器能够实时在线学习系统的非线性,对参数变化及扰动等因... 详细信息

针对伺服系统存在非线性和参数不确定性,PID等常规控制器几乎无法获得高精度控制性能的问题,提出了一种基于FCMAC的补偿控制器,将其应用于伺服系统的速度闭环控制。FCMAC补偿控制器能够实时在线学习系统的非线性,对参数变化及扰动等因素进行实时补偿。将FCMAC补偿控制器与模型参考跟踪控制结合,能有效地改善伺服系统的鲁棒性。仿真结果进一步表明,该控制策略能降低系统对参数变化和外界扰动等不确定性的灵敏度,即使在持续正弦信号干扰下也具有良好的性能。

关键词：模糊小脑模型补偿控制高精度伺服控制

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地面失重实验系统的控制器设计

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中国科学技术大学学报 2008年第5期38卷 542-548页

作者：林旭梅梅涛中国科学院合肥智能机械研究所

主要讨论在地面上模拟空间微重力环境时,地面失重实验系统的控制器设计.从目标物体的静止和运动两种情况,分析了目标物体碰撞后的运动学关系,在垂直方向上通过恒张力控制来模拟目标物体太空失重的状态,提出了在极坐标下对碰撞后的目标... 详细信息

主要讨论在地面上模拟空间微重力环境时,地面失重实验系统的控制器设计.从目标物体的静止和运动两种情况,分析了目标物体碰撞后的运动学关系,在垂直方向上通过恒张力控制来模拟目标物体太空失重的状态,提出了在极坐标下对碰撞后的目标物体进行偏转角度和偏转位移的跟踪,保证移动机器人和捕获目标在一个平面.给出了对应的驱动电机的数学模型,针对模型中不确定参数的控制,采用优化后的模糊小脑模型的控制器构成一种自学习控制器,并对带有未知负载干扰的失重系统进行实验研究.仿真实验结果表明,该控制器具有较强的鲁棒性以及良好的跟踪特性.

关键词：空间机器人微重力恒张力模糊小脑模型

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基于模糊小脑模型神经网络的遥感图像分类算法

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测绘学报 2002年第4期31卷 327-332页

作者：毛建旭王耀南孙炜湖南大学电气与信息工程学院

针对遥感图像分类的特点 ,提出一种基于模糊小脑模型神经网络的遥感图像分类算法。首先阐述小脑模型神经网络的工作原理 ,然后将模糊理论引入小脑模型神经网络 ,提出一种能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型神经网络 ,并将其... 详细信息

针对遥感图像分类的特点 ,提出一种基于模糊小脑模型神经网络的遥感图像分类算法。首先阐述小脑模型神经网络的工作原理 ,然后将模糊理论引入小脑模型神经网络 ,提出一种能反映人脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型神经网络 ,并将其应用于遥感图像分类。实验结果表明 ,这种基于模糊小脑模型神经网络的分类器经过训练后 ,可应用于遥感图像的分类。

关键词：模糊小脑模型神经网络遥感图像分类传感器

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一种模糊小脑模型神经网络

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系统仿真学报 2000年第2期12卷 152-154页

作者：杨振强王常虹庄显义哈尔滨工业大学哈尔滨150001

为了简化网络、提高网络的学习能力、便于对一些系统的建模,本文提出了一种小脑模型神经网络,将模糊逻辑的推理过程用小脑模型神经网络表示出来,其输入层采用模糊化的感受野,能有效地减少输入层的容量,提高逼近能力。由于采用系统的模... 详细信息

为了简化网络、提高网络的学习能力、便于对一些系统的建模,本文提出了一种小脑模型神经网络,将模糊逻辑的推理过程用小脑模型神经网络表示出来,其输入层采用模糊化的感受野,能有效地减少输入层的容量,提高逼近能力。由于采用系统的模糊信息,可以按实际问题的性质初始化网络的结构与参数,有利于提高学习的收敛速度。

关键词：模糊小脑模型模糊逻辑函数逼近神经网络

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神经网络控制在电液伺服系统中的应用研究

神经网络控制在电液伺服系统中的应用研究

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作者：石庆球上海大学

学位级别：硕士

该文把智能控制应用于电液速度伺服系统之中,着重从智能控制的一个分支-神经网络控制策略方面进行了研究.主要的研究工作有：1、首先基于全局逼近BP算法的神经网络,构造神经网络自适应控制器,仿真研究表明,该策略能很好的解决系统的非... 详细信息

该文把智能控制应用于电液速度伺服系统之中,着重从智能控制的一个分支-神经网络控制策略方面进行了研究.主要的研究工作有：1、首先基于全局逼近BP算法的神经网络,构造神经网络自适应控制器,仿真研究表明,该策略能很好的解决系统的非线性和不确定性问题;2、针对BP网络运算量大等缺点,采用基于小脑模型（CMAC）神经网络控制策略对电液速度伺服系统进行了跟踪学习控制研究,仿真和试验结果表明,该算法运算快速,完全满足实时控制要求,精度控制在7～8﹪;3、对CMAC进一步研究,把它和模糊逻辑相结合,构造模糊小脑模型（FCMAC）控制器对系统控制,仿真和试验结果表明,该策略的快速性、非线性处理能力、鲁棒性都较理想,且提高了控制精度.有效,实用;4、对把另外一种学习快速的神经网络（即线性神经网络）引入非线性系统控制做了一些工作,仿真表明,算法学习快速,但非线性和不确定性处理能力不够.

关键词：电液伺服系统神经网络小脑模型模糊小脑模型非线性系统

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半主动悬架系统的控制及试验研究

半主动悬架系统的控制及试验研究

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作者：王世明西安交通大学

学位级别：博士

该文讨论了半主动悬架的物理实现、模型试验和可用于在线控制的智能控制策略,所做主要工作如下:该文首次应用相似理论建立了半主动悬架的物理模型,并进行了在典型信号激励下的开环和闭环试验研究;首次利用自回归滑动平均模型(ARMA模型)... 详细信息

该文讨论了半主动悬架的物理实现、模型试验和可用于在线控制的智能控制策略,所做主要工作如下:该文首次应用相似理论建立了半主动悬架的物理模型,并进行了在典型信号激励下的开环和闭环试验研究;首次利用自回归滑动平均模型(ARMA模型)实现了路面随机振动信号的再现,给出了判定模型类别、求取模型阶次和系数的详细算法,并导了邮可用于不同速度和不同路面条件的通用随机信号再现的时间序列模型;根据系统参数时变的特点,首次利用自适应状态观测器实现了簧载质量和轮胎弹性系数的在线辨识;首次应用基于GA和cauchy机的混合策略对模糊控制器的优化,构成了GASAF控制,这种算法保证了优化的快速性和全局最优.并根据实际系统参数时变的特点,用\"判别器\"对即将进入推理机的模糊规则进行了在线学习和测试,保证了用于实时控制的模糊规则的优良性;首次应用模糊小脑模型神经网络控制器(FCMAC)对系统实施了控制,并证明了这种控制算法的收剑性,得出了收敛范围;仿真和试验结果表明,GASAF和FCMAC这两种智能控制算法对车辆的平顺性都有较大的改善,实时性较强.但比较而言,模糊小脑模型神经网络控制器(FCMAC)具有更好的综合性能.

关键词：半主动悬架模型试验随机振动在线学习模糊小脑模型

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模糊小脑模型神经网络

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自动化学报 1998年第2期24卷 173-178页

作者：周旭东王国栋东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室

提出输入层具有一定隶属度的模糊小脑模型神经网络（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ），它比小脑模型ＣＭＡＣ（ＣｅｒｅｂｅｌａｒＭｏｄｅｌＡｒｔｉｃｕｌａｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌｅｒ）能更真实地描述客观世界．给出ｎ维ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ算... 详细信息

提出输入层具有一定隶属度的模糊小脑模型神经网络（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ），它比小脑模型ＣＭＡＣ（ＣｅｒｅｂｅｌａｒＭｏｄｅｌＡｒｔｉｃｕｌａｔｉｏｎＣｏｎｔｒｏｌｅｒ）能更真实地描述客观世界．给出ｎ维ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ算法，仿真结果表明ＦｕｚｙＣＭＡＣ比小脑模型ＣＭＡＣ具有如下优点：学习收敛速度快得多，可以学习模糊规则．ＦｕｚｙＣＭＡＣ比ＣＭＡＣ优越，使ＣＭＡＣ成为ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ的特例．

关键词：模糊小脑模型小脑模型神经网络 CMAC

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