检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：乔俊飞许少鹏韩红桂 100124 北京市朝阳区平乐园100号

基于自组织T‑S模糊神经网络的污泥沉降指数软测量方法既属于控制领域，又属于污水处理领域。污泥沉降指数SVI的准确预测是污水处理过程正常运行的保证，本发明首先以规则层的输出量，即规则层的空间激活强度作为判定模糊规则是否增加的... 详细信息

标准号: CN103606006B

基于自组织T‑S模糊神经网络的污泥沉降指数软测量方法既属于控制领域，又属于污水处理领域。污泥沉降指数SVI的准确预测是污水处理过程正常运行的保证，本发明首先以规则层的输出量，即规则层的空间激活强度作为判定模糊规则是否增加的依据；其次，在生成新的模糊规则的基础上，以隶属函数层输出量作为判定模糊集是否增加的依据；最后，利用梯度下降算法调整模型的权值参数和高斯函数的中心值和宽度，获得一种自组织T‑S模糊递归神经网络，并基于SOTSFEN建立了SVI的在线软测量模型，实现了SVI的实时检测，为预防污泥膨胀提供了一种有效方法。

关键词：污泥沉降指数模糊规则规则层输出量自组织判定模糊递归神经网络模糊神经网络污水处理过程污水处理领域在线软测量高斯函数隶属函数权值参数实时检测污泥膨胀下降算法模糊集软测量激活预测预防保证

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具有外部扰动、电机故障的空间机器人智能容错控制

具有外部扰动、电机故障的空间机器人智能容错控制

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作者：郭天福州大学

学位级别：硕士

本文主要研究了不同工况下三类空间机器人系统的动力学及运动控制问题。根据不同的应用背景,利用运动学、动力学理论,对空间机器人系统的动力学特性进行了深入的研究。根据不同的空间机器人系统在发生参数不确定、受到外部扰动以及驱动... 详细信息

本文主要研究了不同工况下三类空间机器人系统的动力学及运动控制问题。根据不同的应用背景,利用运动学、动力学理论,对空间机器人系统的动力学特性进行了深入的研究。根据不同的空间机器人系统在发生参数不确定、受到外部扰动以及驱动电机故障的情况下,设计出不同的控制方程,来解决其对控制效果所产生的影响。根据章节的划分,本文主要包含以下几个内容:(1)较为详实的综述了当前国内外空间机器人研究领域的发展现状。从空间机器人研究方向、控制方法研究以及应用范围这三个方面,系统阐述了空间机器人各研究领域的境况。其中,对于控制方法研究做了充分的介绍,并针对不同控制方法的优缺点进行了全面的分析。(2)基于Lagrange第二类方程和系统动量、动量矩定理以及对于柔性体变形的描述,推导了包括刚性臂、柔性臂以及柔性关节三类空间机器人系统的运动学、动力学方程,并根据位置几何关系分析了其运动学特性。为之后的空间机器人运动控制问题研究提供了重要的理论基础。(3)研究并分析了系统参数不确定问题对空间机器人控制效果的干扰。同时对处于关节空间及惯性空间的刚性臂空间机器人,设计了一种基于RBF神经网络的控制方案,用以对系统参数的不确定部分进行辨识、逼近。从而达到补偿参数不确定对控制精度所产生的影响。(4)讨论了存在外部扰动并具有系统参数不确定问题的空间机器人动力学建模、控制算法以及柔性振动抑制问题。通过奇异摄动理论的应用,将原动力学控制问题进行分解。并提出了一种基于模糊递归神经网络的鲁棒H∞策略和二次最优控制的混合控制方法,来解决系统轨迹跟踪和柔性振动问题。(5)针对具有不确定系统参数的空间机器人发生电机故障时的情况,研究了其动力学模型、运动容错控制算法和振动主动抑制问题。并根据柔性臂和柔性关节两类空间机器人的不同特点,设计了一种基于Backstepping思想和时延估计方法相结合的容错控制算法,并通过奇异摄动法和柔性补偿思想将其应用于两类空间机器人中。(6)基于以上复杂工况的控制算法,设计计算机数值仿真实验,验证了本文所设计的各控制方法能够对不同问题有效解决。

关键词：空间机器人复杂工况 RBF神经网络模糊递归神经网络时延估计

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基于二型模糊神经网络的系统辨识算法研究

基于二型模糊神经网络的系统辨识算法研究

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作者：张文涛大连理工大学

学位级别：硕士

神经网络优势在于非线性映射和自适应学习能力；模糊系统主要处理模糊不确定信息。将两者有机结合近年来成为国内外学者研究焦点,使得模糊神经网络成为了非线性系统辨识的有力工具。本文针对二型模糊神经网络算法展开研究。1.设计了一... 详细信息

神经网络优势在于非线性映射和自适应学习能力；模糊系统主要处理模糊不确定信息。将两者有机结合近年来成为国内外学者研究焦点,使得模糊神经网络成为了非线性系统辨识的有力工具。本文针对二型模糊神经网络算法展开研究。 1.设计了一种新的带补偿因子的区间二型模糊递归神经网络,该模糊神经网络适合于非线性动态系统辨识问题。二型模糊集合的使用更能有效处理不确定信息；补偿因子将传统的模糊推理扩展到补偿性模糊推理机制,使得系统能动态优化模糊规则,提高模糊规则适应能力的同时减少模糊规则数目；递归环节的设计充分利用了被测系统数据的自身联系性,使得系统具有记忆能力。基于模糊C均值聚类算法及其模糊度范围给出了确定前件网络参数初值方法；基于梯度下降法导出了所设计模糊神经系统的学习算法；分析算法的收敛稳定性的同时给出了最优学习率定理。实验结果表明,在模糊规则数和迭代次数较少的情况下所提算法较其他算法辨识精度更高。 2.针对二型TSK模糊神经网络算法由于后件网络参数无法根据物理意义给出初值导致辨识结果不稳定问题,提出一种基于混合优化方法的二型模糊递归神经网络。后件网络参数的初值由带遗忘因子的最小二乘递推算法确定。该方法使得每次辨识结果稳定的同时能够加快网络训练速度和在一定程度上避免陷入局部最优。实验结果表明,进一步改进后的算法在提高辨识精度的同时具有辨识结果稳定的优点。 3.将设计的二型模糊神经网络及其学习算法用于TE化工过程辨识中。实验结果表明本文所提算法较一型TSK模糊神经网络和BP神经网络具有较好的预测性能,进一步验证了本文算法的有效性。

关键词：非线性系统辨识二型模糊集合模糊递归神经网络 TE过程

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基于多目标的模糊神经网络及在pH控制过程中的应用

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化工学报 2009年第11期60卷 2820-2826页

作者：陶吉利王宁陈晓明浙江大学宁波理工学院浙江宁波315100 浙江大学工业控制技术国家重点实验室浙江杭州310027

设计了一种基于多目标的动态模糊递归神经网络(FRNN)建模方法,用于pH中和过程的广义预测控制。所设计的多目标优化算法以提高拟合精度和简化网络结构为原则,同时优化模糊神经网络中的模糊规则数、隶属度函数中心点及其宽度,由此得到的F... 详细信息

设计了一种基于多目标的动态模糊递归神经网络(FRNN)建模方法,用于pH中和过程的广义预测控制。所设计的多目标优化算法以提高拟合精度和简化网络结构为原则,同时优化模糊神经网络中的模糊规则数、隶属度函数中心点及其宽度,由此得到的FRNN模型可以高精度拟合pH中和过程。依据该动态模型,在控制过程的每一个控制周期得到其局部线性模型,将广义预测控制中复杂的非线性优化问题转化为简单的二次线性规划问题。仿真对比结果验证了所提方法的有效性。

关键词：多目标优化模糊递归神经网络广义预测控制 pH中和过程

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永磁直线同步电动机智能变结构位置控制

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沈阳工业大学学报 2009年第3期31卷 241-246页

作者：杨俊友杨磊董科沈阳工业大学电气工程学院沈阳110178

针对滑模变结构控制对参数不确定上界、外部扰动上界难以确定及固有抖振等问题,设计了永磁直线同步电动机智能变结构位置控制器,利用模糊递归神经网络估计参数和外部扰动不确定上界,通过Lyapunov稳定性原理分析得到控制器的收敛条件,并... 详细信息

针对滑模变结构控制对参数不确定上界、外部扰动上界难以确定及固有抖振等问题,设计了永磁直线同步电动机智能变结构位置控制器,利用模糊递归神经网络估计参数和外部扰动不确定上界,通过Lyapunov稳定性原理分析得到控制器的收敛条件,并证明了其稳定性,使估计上界的收敛速度明显提高,从而大大减小了系统抖振.仿真和实验结果表明,模糊递归神经网络滑模变结构控制算法具有快速的动态性能,并且对内部参数变化和外部负载扰动具有很强的鲁棒性.系统位置控制精度高,减小了系统抖振,证明了该方法的合理性和有效性.

关键词：永磁直线同步电动机模糊递归神经网络滑模变结构矢量控制 DSP芯片空间矢量脉宽调制鲁棒性边界估计

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板坯连铸二次冷却智能控制模型

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北京科技大学学报 2009年第10期31卷 1322-1327页

作者：高凤翔王长松徐科吴秀永北京科技大学机械工程学院北京100083 北京科技大学高效轧制国家工程研究中心北京100083

以缩小连铸二冷区板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,建立了板坯连铸二次冷却智能控制模型.该模型采用支持向量机(SVM)实现板坯表面目标温度的动态设定,采用对角递归神经网络(DRNN)实现板坯表面温度的预测,采用T-S模糊递归神经网... 详细信息

以缩小连铸二冷区板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,建立了板坯连铸二次冷却智能控制模型.该模型采用支持向量机(SVM)实现板坯表面目标温度的动态设定,采用对角递归神经网络(DRNN)实现板坯表面温度的预测,采用T-S模糊递归神经网络实现二次冷却水动态调整与分配.通过对某钢厂板坯连铸过程进行仿真计算和现场试验,结果表明:该模型将二次冷却水水量控制问题与板坯在冷却过程中的温度状态相结合,实现了连铸二次冷却动态优化控制,有利于提高板坯的质量.

关键词：二次冷却智能控制支持向量机对角递归神经网络模糊递归神经网络

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复杂系统集成智能控制的应用研究

复杂系统集成智能控制的应用研究

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中国控制与决策学术年会

作者：倪建军李明中国矿业大学信息与电气工程学院(江苏徐州)

针对跳汰分选具有生产过程控制复杂、多变量、大滞后、非线性和时变,没有精确的数学模型等现状,提出一种集成智能控制方案,该方案将专家协调控制、模糊递归神经网络控制、神经网络自适应内模控制相结合,已被应用于跳汰分选过程递阶控制... 详细信息

针对跳汰分选具有生产过程控制复杂、多变量、大滞后、非线性和时变,没有精确的数学模型等现状,提出一种集成智能控制方案,该方案将专家协调控制、模糊递归神经网络控制、神经网络自适应内模控制相结合,已被应用于跳汰分选过程递阶控制系统中.

关键词：复杂系统集成智能控制协调控制内模控制模糊递归神经网络专家协调

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