检索结果-内蒙古大学图书馆

机械工程学报 2000年第1期36卷 75-78页

作者：陈无畏王其东王志君王启瑞范迪彬李智超合肥工业大学机械汽车学院合肥230009

分析了汽车悬架的非线性特性，提出了基于神经网络的自适应控制策略，设计了神经辨识器和控制器，并通过一个补偿网络，来进行后悬架的预见控制。仿真计算表明，神经网络自适应控制的半主动悬架具有明显的减振效果，而加有后悬架预见控... 详细信息

分析了汽车悬架的非线性特性，提出了基于神经网络的自适应控制策略，设计了神经辨识器和控制器，并通过一个补偿网络，来进行后悬架的预见控制。仿真计算表明，神经网络自适应控制的半主动悬架具有明显的减振效果，而加有后悬架预见控制其效果更佳。为验证仿真结果，还进行了台架试验。试验结果亦表明了半主动悬架的优良减振性能。

关键词：半主动悬架非线性神经网络自适应控制汽车

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基于非线性神经网络的列车半主动悬挂系统

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华南理工大学学报（自然科学版） 2005年第12期33卷 75-77,91页

作者：丁问司卜继玲华南理工大学汽车工程学院广东广州510640 西南交通大学机车车辆研究所四川成都610031

为了在保证行车安全的前提下,提高列车的横向平稳性能,提出一种基于天棚原理的列车横向半主动悬挂系统,并建立了半主动悬挂非线性神经网络控制模型,设计了神经辨识器和控制器.仿真计算和实测结果显示:与不施加控制时相比,半主动悬挂系... 详细信息

为了在保证行车安全的前提下,提高列车的横向平稳性能,提出一种基于天棚原理的列车横向半主动悬挂系统,并建立了半主动悬挂非线性神经网络控制模型,设计了神经辨识器和控制器.仿真计算和实测结果显示:与不施加控制时相比,半主动悬挂系统采用神经网络控制时车体的横向加速度峰值明显下降,横向平稳性明显改善,横向平稳性指标(W值)在仿真和实测状况下分别改善了9.04%和15.9%.

关键词：列车半主动悬挂减振器非线性神经网络

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非线性神经网络收敛时间及能耗研究

非线性神经网络收敛时间及能耗研究

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作者：陈重阳中国矿业大学

学位级别：硕士

随着人工智能的发展,神经网络作为人工智能研究中不可或缺的一部分,引起了不同领域学者的研究热潮。稳定性作为神经网络在实际中成功应用的前提,一直是理论研究中经久不衰的课题。在实际应用中,效率问题往往是需要考虑的首要因素,这就... 详细信息

随着人工智能的发展,神经网络作为人工智能研究中不可或缺的一部分,引起了不同领域学者的研究热潮。稳定性作为神经网络在实际中成功应用的前提,一直是理论研究中经久不衰的课题。在实际应用中,效率问题往往是需要考虑的首要因素,这就要求“即快又省”的完成既定任务。研究系统的有限时间稳定(镇定)及估算控制过程中的能量消耗自然而然地成为了重要研究内容。针对有限时间及能量消耗问题,本文的主要研究内容如下:首先,章节2研究了一类受控非时滞非线性神经网络的有限时间镇定及能量消耗问题,利用闭环控制方法构造全局切换控制器,通过构造合适的Lyapunov函数,给出了系统实现有限时间镇定的充分条件,并估算出实现控制所需时间及消耗能量的上界。其次,考虑到时滞在实际应用中的影响,章节3研究了一类受控时滞非线性神经网络的有限时间镇定和能量消耗问题。通过改进章节2中的控制器,利用泛函微分方程的比较定理,得到了时滞非线性神经网络有限时间镇定的充分条件,并给出了控制时间及能量消耗上界。本章结果是对章节2的进一步推广。再次,在章节4中,通过构造压缩映射,利用微分包含、集合值映射理论给出了分数阶忆阻神经网络在阶数0<α<1时具有有限时间稳定且唯一平衡点的判定依据,在阶数1<α<2时,利用Laplace变换及逆变换给出了系统解有限时间稳定的新判据。最后,针对章节2-4中的不同研究内容,我们给出仿真实例来证明结论的有效性。该研究课题丰富了神经网络稳定性及可控性分析的相关成果,为神经网络在智能控制及人工智能中的应用提供理论支持。

关键词：有限时间稳定能量消耗忆阻器非线性神经网络时滞

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非线性神经网络在复杂条件矿床采矿方法识别中的应用

非线性神经网络在复杂条件矿床采矿方法识别中的应用

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中国岩石力学与工程学会第六次学术大会

作者：蔡美峰来兴平北京科技大学资源工程学院(北京) 西安科技学院采矿工程系(西安)

综述人工神经网络的非线性动力学行为及其网络性能的联系和在岩石力学与工程中的应用，讨论了基于梯度下降训练算法动态过程，并建立一种用于优化的训练算法－－动态综合自适应优化方法。该方法可以直接基于样本建立模型，在训练过程中... 详细信息

综述人工神经网络的非线性动力学行为及其网络性能的联系和在岩石力学与工程中的应用，讨论了基于梯度下降训练算法动态过程，并建立一种用于优化的训练算法－－动态综合自适应优化方法。该方法可以直接基于样本建立模型，在训练过程中考虑到动量常数和噪声等参数，优化复杂条件下的矿床采矿方法。因而具很强的客观性，对复杂工程方案辨识、优化与决策具有广泛的工程实用价值。

关键词：非线性神经网络采矿方法方案辨识动态仿真采矿设计

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非线性神经网络在复杂条件矿床采矿方法识别中的应用

非线性神经网络在复杂条件矿床采矿方法识别中的应用

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第六次全国岩石力学与工程学术大会

作者：蔡美峰来兴平北京科技大学资源工程学院西安科技学院采矿工程系

综述人工神经网络的非线性动力学行为及其网络性能的联系和在岩石力学与工程中的应用,讨论了基于梯度下降训练算法动态过程,并建立一种用于优化的训练算法——动态综合自适应优化方法。本方法可以直接基于样本建立模型,在训练过程中考... 详细信息

综述人工神经网络的非线性动力学行为及其网络性能的联系和在岩石力学与工程中的应用,讨论了基于梯度下降训练算法动态过程,并建立一种用于优化的训练算法——动态综合自适应优化方法。本方法可以直接基于样本建立模型,在训练过程中考虑到动量常数和噪声等参数,优化复杂条件下的矿床采矿方法。因而具很强的客观性,对复杂工程方案辨识、优化与决策具有广泛的工程实用价值。

关键词：非线性神经网络系统思考复杂条件采矿方法方案辨识

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一种电加热炉温度的非线性神经网络优化PID控制方法

一种电加热炉温度的非线性神经网络优化PID控制方法

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作者：张日东房涛 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街

本发明公开了一种电加热炉温度的非线性神经网络优化PID控制方法。本发明根据电加热炉控制系统的历史的输入、输出信息对RBF神经网络进行离线训练，获得神经网络的相关参数，将训练好的神经网络作为系统的预测模型；另外，将RBF神经网络... 详细信息

标准号: CN107045289A

本发明公开了一种电加热炉温度的非线性神经网络优化PID控制方法。本发明根据电加热炉控制系统的历史的输入、输出信息对RBF神经网络进行离线训练，获得神经网络的相关参数，将训练好的神经网络作为系统的预测模型；另外，将RBF神经网络与PID控制器结合，利用RBF神经网络对PID控制器参数进行在线自整定。本发明解决了非线性电加热炉模型难以建立的困难，同时通过RBF神经网络对PID控制器的参数进行自整定，解决了在电加热炉控制系统在实际控制过程中PID控制器参数难以整定的困难。

关键词：电加热炉控制系统神经网络自整定非线性神经网络控制过程离线训练输出信息相关参数预测模型整定优化电加热炉控制系统输出预测模型变化量节点中心求解比例系数积分系数微分系数非线性映射关系被控系统权值矩阵时间序列输出数据输入向量输入增量预测下降法隐层非线性神经网络输入输出数据性能指标函数连续非线性参数向量迭代算法动量因子历史数据权值变化实际输出输出节点输入节点运行过程控制器神经元阶数逼近采集优化学习

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基于非线性神经网络的液压伺服系统MRAC控制方法

基于非线性神经网络的液压伺服系统MRAC控制方法

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作者：姚建勇姚志凯姚飞宇 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号

本发明公开了一种基于非线性神经网络的液压伺服系统MRAC控制方法，针对液压伺服系统中的匹配和不匹配干扰以及参数不确定性，采用非线性神经网络去逼近与状态相关干扰，从而进行前馈补偿，同时，为了进一步提高前馈补偿的精度，在线更... 详细信息

标准号: CN110578737A

本发明公开了一种基于非线性神经网络的液压伺服系统MRAC控制方法，针对液压伺服系统中的匹配和不匹配干扰以及参数不确定性，采用非线性神经网络去逼近与状态相关干扰，从而进行前馈补偿，同时，为了进一步提高前馈补偿的精度，在线更新与输入相关的参数。在理论证明方面，将符号函数鲁棒积分控制策略（RISE）与MRAC结合，通过RISE去抑制神经网络的逼近误差，在不利用加速度信号的情况下实现了渐近跟踪，最后通过实验验证了本发明的效果。

关键词：非线性神经网络液压伺服系统前馈补偿匹配逼近加速度信号不确定性符号函数积分控制理论证明神经网络实验验证输入相关在线更新鲁棒跟踪

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基于非线性神经网络的液压伺服系统MRAC控制方法

基于非线性神经网络的液压伺服系统MRAC控制方法

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作者：姚建勇姚志凯姚飞宇 210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫200号

标准号: CN110578737B

关键词：非线性神经网络液压伺服系统前馈补偿匹配逼近加速度信号不确定性符号函数积分控制理论证明神经网络实验验证输入相关在线更新鲁棒跟踪

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基于非线性神经网络的智慧城市系统人工智能评价方法

基于非线性神经网络的智慧城市系统人工智能评价方法

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作者：陆川张明邹佩良 610015 四川省成都市双流区西南航空港经济开发区公兴街道双兴大道

本发明涉及一种基于非线性神经网络的智慧城市系统人工智能评价方法，解决的是不能对智慧城市系统进行智能量化评价的技术问题，通过采用建立初始数据库；对初始数据库进行预处理，得到预测数据库；依据预测数据库，依据带有外部输入的... 详细信息

标准号: CN107453921A

本发明涉及一种基于非线性神经网络的智慧城市系统人工智能评价方法，解决的是不能对智慧城市系统进行智能量化评价的技术问题，通过采用建立初始数据库；对初始数据库进行预处理，得到预测数据库；依据预测数据库，依据带有外部输入的非线性自回归网络，建立关于时间序列的非线性自回归智慧城市系统性能预测模型p(t)；根据非线性自回归智慧城市系统性能预测模型p(t)，激励函数以及训练算法，进行实时非线性自回归智慧城市系统性能预测，并将性能预测结果输入初始数据库的技术方案，较好的解决了该问题，可用于智慧城市系统性能评价中。

关键词：智慧城市自回归数据库系统性能预测模型预测非线性神经网络预处理系统性能评价性能预测结果量化评价人工智能时间序列训练算法可用智能外部网络

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一种船舶自动靠泊非线性神经网络控制方法及系统

一种船舶自动靠泊非线性神经网络控制方法及系统

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作者：张强吕蒙蒙张少君宋磊胡宴才张树豪吴恒涛 250023 山东省济南市天桥区交校路5号

本发明公开了一种船舶自动靠泊非线性神经网络控制方法，包括下列步骤，利用船舶进行大量成功靠泊获得训练数据；利用3层非线性神经网络设计控制器，利用BP算法训练网络权重和偏差；最后利用ANN的泛化性能，在不同初始输入的条件下，实... 详细信息

标准号: CN110320805A

本发明公开了一种船舶自动靠泊非线性神经网络控制方法，包括下列步骤，利用船舶进行大量成功靠泊获得训练数据；利用3层非线性神经网络设计控制器，利用BP算法训练网络权重和偏差；最后利用ANN的泛化性能，在不同初始输入的条件下，实现船舶自动靠泊控制的输出。本发明提供的技术方案能实现无人船远程监测和控制；提供的自动靠泊控制方法不依赖于具有不确定因素的虚拟导航线，在实际控制过程中，降低了计算负荷，提高了控制的实时性的同时，达到了较为理想的控制效果，满足航海实践的要求。

关键词：非线性神经网络船舶远程监测和控制设计控制器泛化性能计算负荷控制过程控制效果虚拟导航训练数据训练网络权重和实时性无人船航海输出成功

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