检索结果-内蒙古大学图书馆

光学精密工程 2010年第4期18卷 855-862页

作者：耿洁刘向东陈振赖志林北京理工大学自动化学院北京100081

为了补偿影响压电陶瓷执行器纳米定位系统精度的迟滞非线性,提高系统的控制精度,开展了基于压电陶瓷执行器的迟滞非线性逆模型的研究。兼顾到迟滞的擦除特性和建模的精确度,提出了一种Preisach逆模型分类排序法的神经网络实现方法,用神... 详细信息

为了补偿影响压电陶瓷执行器纳米定位系统精度的迟滞非线性,提高系统的控制精度,开展了基于压电陶瓷执行器的迟滞非线性逆模型的研究。兼顾到迟滞的擦除特性和建模的精确度,提出了一种Preisach逆模型分类排序法的神经网络实现方法,用神经网络取代了传统的反查值方法,以避免插值误差。建立三层BP神经网络,运用实测数据进行训练,确定各层权值;然后,结合排序得到的电压和位移极值信息,通过神经网络方法拟合出较精确的输入电压值。运用若干组实验数据检验了此逆模型的有效性,结果表明,该神经网络的实现方法将逆模型的平均误差降低到了1.5V以下,最大误差绝对值降低到了2.7V以下。与反查值方法相比,神经网络实现方法有效提高了压电陶瓷执行器纳米定位系统的迟滞逆模型的精度。

关键词：压电陶瓷定位器定位精度 Preisach迟滞模型分类排序逆模型神经网络

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基于逆模型解耦的绿茶烘焙变论域模糊控制

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农业工程学报 2014年第7期30卷 258-267页

作者：李琳周国雄中南林业科技大学计算机与信息工程学院长沙414006

绿茶烘焙过程,伴随着复杂的物质交换和热交换,温、湿度变化耦合严重。针对这一问题该文提出了一种基于逆模型解耦的变论域模糊控制方法。采用支持向量机(support vector machine,SVM)方法辨识绿茶烘焙过程,建立精度相对较高逆模型,根据... 详细信息

绿茶烘焙过程,伴随着复杂的物质交换和热交换,温、湿度变化耦合严重。针对这一问题该文提出了一种基于逆模型解耦的变论域模糊控制方法。采用支持向量机(support vector machine,SVM)方法辨识绿茶烘焙过程,建立精度相对较高逆模型,根据试验结果,电热丝电流平均误差为4.3%,而风机转速为8.5%。将该模型并与被控对象进行串联,建立伪线性系统,实现温、湿度解耦。同时采用模糊控制器对温、湿度分别进行独立控制,同时对模糊控制器的论域进行改进,增强系统的环境适应能力。性能试验结果表明,该控制系统能够将温度误差控制在小于1.4℃,相对湿度控制误差仅为2.8%;品质试验表明,绿茶橙花叔醇成分平均提升15.2%,α-法呢烯成分平均提升17.4%,芳樟醇成分平均提升14.2%。该文方法能够有效提升绿茶烘焙过程的控制效果,提供了一种控制绿茶烘焙过程的新途径。

关键词：模糊控制耦合模型绿茶烘焙逆模型解耦支持向量机变论域

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飞行模拟器操纵负荷系统内回路的逆模型控制

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西安交通大学学报 2012年第4期46卷 38-44页

作者：赵劲松叶正茂沈刚韩俊伟哈尔滨工业大学机电工程学院哈尔滨150001 中国矿业大学机电工程学院江苏徐州221116 苏州菱云试验系统有限公司江苏苏州215163

为了改善基于力回路的飞行模拟器操纵负荷系统的力感模拟逼真度,分析了内回路跟踪性能对力感模拟逼真度的影响;在基于结构不变性原理抑制多余力的基础上,提出了比例结合前馈逆模型补偿的复合控制策略,在不影响内回路稳定性的前提下,该... 详细信息

为了改善基于力回路的飞行模拟器操纵负荷系统的力感模拟逼真度,分析了内回路跟踪性能对力感模拟逼真度的影响;在基于结构不变性原理抑制多余力的基础上,提出了比例结合前馈逆模型补偿的复合控制策略,在不影响内回路稳定性的前提下,该复合控制策略能有效拓展内回路的频宽.仿真结果显示,该复合控制策略提高了内回路的跟踪性能.在基于RT-LAB的快速原型控制实验平台上进行了半实物仿真实验,结果表明该控制策略可以明显改善内回路的跟踪性能,从而显著提高操纵负荷系统力感模拟的逼真度.

关键词：飞行模拟操纵负荷电液伺服逆模型系统辨识半实物仿真

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基于Hammerstein-Wiener逆模型补偿的预测控制非线性变换策略

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控制理论与应用 2020年第4期37卷 705-712页

作者：孙浩杰邹涛张鑫惠存万中国科学院沈阳自动化研究所/中国科学院网络化控制系统重点实验室辽宁沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院辽宁沈阳110016 中国科学院大学北京100049 抚顺石化公司烯烃厂辽宁抚顺113009

针对一类Hammerstein-Wiener模型描述的非线性控制系统,提出一种基于逆模型补偿的预测控制策略.在控制优化计算中,利用Wiener非线性环节的逆模型分别对系统输出设定值和采样值进行变换;控制实施过程中,将控制器输出操作量经过Hammerstei... 详细信息

针对一类Hammerstein-Wiener模型描述的非线性控制系统,提出一种基于逆模型补偿的预测控制策略.在控制优化计算中,利用Wiener非线性环节的逆模型分别对系统输出设定值和采样值进行变换;控制实施过程中,将控制器输出操作量经过Hammerstein静态非线性环节模型逆变换后施加到实际被控对象上,通过两次逆变换,使得标称模型下控制器输出与闭环系统中线性环节的输入相一致.通过非线性变换补偿将非线性过程的控制转化为线性系统控制,避免了对非线性模型进行优化计算量大及预测不准确的问题.最后通过仿真验证了所提方案的可行性及有效性.

关键词： Hammerstein-Wiener模型逆模型非线性系统模型预测控制

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基于逆模型的火电机组自适应解耦控制

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中国电机工程学报 2011年第29期31卷 118-123页

作者：王志杰王广军陈红低品位能源利用技术及系统教育部重点实验室(重庆大学) 重庆市沙坪坝区400044

提出了一种基于逆模型的火电机组负荷对象自适应解耦控制方法。根据系统的输入输出信息,建立机组负荷对象逆系统的模糊规则模型,并依据该逆系统模型实现对被控对象的近似线性化和基本解耦。论证了逆系统模型特征参数与控制系统中各控制... 详细信息

提出了一种基于逆模型的火电机组负荷对象自适应解耦控制方法。根据系统的输入输出信息,建立机组负荷对象逆系统的模糊规则模型,并依据该逆系统模型实现对被控对象的近似线性化和基本解耦。论证了逆系统模型特征参数与控制系统中各控制器特征参数之间的内在联系,在此基础上形成了一种与机组负荷对象特性相匹配的自适应控制系统。文中通过仿真实例验证了该方法的有效性。

关键词：火电机组负荷对象逆模型非线性解耦自适应控制

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基于逆模型解耦的风力提水变论域模糊控制

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农业工程学报 2013年第20期29卷 46-53页

作者：李琳周国雄中南林业科技大学计算机与信息工程学院长沙410000

针对风力提水系统风、辅动力存在耦合使控制效果难以保证的问题,该文提出了一种基于逆模型解耦的变论域模糊控制方法。采用神经网络方法辨识风力提水系统的逆系统,并与被控对象进行串联,建立伪线性系统,实现风、辅动力解耦。同时采用模... 详细信息

针对风力提水系统风、辅动力存在耦合使控制效果难以保证的问题,该文提出了一种基于逆模型解耦的变论域模糊控制方法。采用神经网络方法辨识风力提水系统的逆系统,并与被控对象进行串联,建立伪线性系统,实现风、辅动力解耦。同时采用模糊控制器对风、辅动力分别进行独立控制,对模糊控制器的论域进行改进,增强系统的环境适应能力。逆模型仿真试验中变量泵控制和柴油机控制量平均误差分别为6.3%和4.5%,实际运行中离心泵的转速平均误差控制在5%以内,说明该文方法能有效抑制风速变化的影响。研究结果对风力提水系统的推广具有重要的意义。

关键词：风能神经网络模糊控制逆模型变论域

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基于粗糙-神经网络的非线性系统逆模型控制

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仪器仪表学报 2009年第8期30卷 1726-1733页

作者：张腾飞李云南京邮电大学自动化学院南京210046 南京邮电大学计算机技术研究所南京210046

粗糙控制是近年来兴起的一种新的智能控制方法,作为对粗糙控制理论的探索,提出了粗糙规则逆模型的概念,并分析了粗糙规则逆模型的一致性和完备性问题,引入了基于径向基函数网络的粗糙决策规则推理方法,构造了粗糙-神经网络逆模型。对粗... 详细信息

粗糙控制是近年来兴起的一种新的智能控制方法,作为对粗糙控制理论的探索,提出了粗糙规则逆模型的概念,并分析了粗糙规则逆模型的一致性和完备性问题,引入了基于径向基函数网络的粗糙决策规则推理方法,构造了粗糙-神经网络逆模型。对粗糙-神经网络逆系统模型的辨识以及基于粗糙-神经网络逆模型的控制理论和方法进行了分析和讨论,并通过实例仿真计算与实验分析,验证了粗糙-神经网络逆模型控制方法的可行性。

关键词：粗糙集神经网络决策规则逆模型粗糙控制

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基于遗传优化小波神经网络逆模型的油水测量

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光学精密工程 2011年第7期19卷 1588-1595页

作者：张冬至胡国清中国石油大学(华东)信息与控制工程学院山东青岛266555 华南理工大学机械与汽车工程学院广东广州510641

考虑基于传统的介电常数法动态测量原油含水率时存在多变量交叉敏感性,检测精度无法满足石油生产实时优化控制的需要,研究了利用多传感技术对存在交叉耦合的多敏感参量进行测量,提出了一种基于多维数据驱动的遗传优化小波神经网络逆模... 详细信息

考虑基于传统的介电常数法动态测量原油含水率时存在多变量交叉敏感性,检测精度无法满足石油生产实时优化控制的需要,研究了利用多传感技术对存在交叉耦合的多敏感参量进行测量,提出了一种基于多维数据驱动的遗传优化小波神经网络逆模型及其辨识方法。该模型克服了传统神经网络初始参数随机选取的盲目性,具有全局优化和复杂非线性自学习性能,摒弃了多影响因素之间的交叉敏感性。仿真和实验结果表明了该模型的有效性,其模型预测值与实验标定值之间的相关系数为0.999 6,优于BP-NN模型。该方法具有较强的泛化能力和鲁棒性,有效抑制了温度、矿化度等多参量交叉敏感性及传感器自身非线性对测量精度的影响,改善了多传感器系统的非线性动态特性和检测精度。

关键词：小波神经网络逆模型模型辨识遗传优化油水测量

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逆模型下的高效声源定位算法研究

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智能系统学报 2023年第1期18卷 117-123页

作者：赵达达齐小刚冯海林西安电子科技大学数学与统计学院陕西西安710071

与波束形成算法相比,广义互相关逆模型宽带声源定位算法提供了空间的高分辨率,但需要更高的计算量。为了提升广义互相关逆模型算法的计算效率,并尽可能保留其分辨率优势,本文提出了一种高效的声源定位算法。该算法首先去除麦克风阵列输... 详细信息

与波束形成算法相比,广义互相关逆模型宽带声源定位算法提供了空间的高分辨率,但需要更高的计算量。为了提升广义互相关逆模型算法的计算效率,并尽可能保留其分辨率优势,本文提出了一种高效的声源定位算法。该算法首先去除麦克风阵列输出功率较小的网格点来压缩计算网格,其次,在几何因素条件下利用基于密度的聚类进一步压缩网格,最后仅用保留下的点进行计算,从而大大降低了计算规模。真实数据实验证明,本文所提算法能有效提升广义互相关逆模型算法的计算效率。

关键词：传统波束形成时域波束形成广义互相关压缩计算网格逆模型声源定位麦克风阵列基于密度

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基于SVM逆模型的电炉静态温度预报模型研究

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仪器仪表学报 2008年第4期29卷 821-824页

作者：卢春苗顾佳晨孙彦广冶金自动化研究设计院北京100071

温度是电炉炼钢过程的重要技术指标之一,本文提出了一种基于SVM逆模型的电炉静态温度模型结构,该模型由吹氧量逆模型、电耗逆模型和温度预报模型组成,通过对吹氧量、电耗两个最重要的温度控制量建立逆模型,达到了较高的静态温度预报精... 详细信息

温度是电炉炼钢过程的重要技术指标之一,本文提出了一种基于SVM逆模型的电炉静态温度模型结构,该模型由吹氧量逆模型、电耗逆模型和温度预报模型组成,通过对吹氧量、电耗两个最重要的温度控制量建立逆模型,达到了较高的静态温度预报精度。将该模型应用于电弧炉炼钢生产过程中,有助于指导炼钢生产,减少测温次数,改善控制效果,提高炼钢生产效率。

关键词：电弧炉逆模型静态温度预报支持向量机

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