检索结果-内蒙古大学图书馆

光学精密工程 2008年第7期16卷 1266-1272页

作者：党选举桂林电子科技大学智能系统与工业控制研究室广西桂林541004

提出了基于内积的压电陶瓷动态神经网络非线性、非光滑迟滞逆模型,采用反馈误差学习方法,快速地在线得到压电陶瓷的逆模型,避免了通过正模型求取压电陶瓷的Jacobian信息。结合PID反馈控制,在dSPACE系统平台上实现了压电陶瓷的神经网络... 详细信息

提出了基于内积的压电陶瓷动态神经网络非线性、非光滑迟滞逆模型,采用反馈误差学习方法,快速地在线得到压电陶瓷的逆模型,避免了通过正模型求取压电陶瓷的Jacobian信息。结合PID反馈控制,在dSPACE系统平台上实现了压电陶瓷的神经网络自适应逆控制。为提高实时性,采用了效率高、速度快的C-MEX S Function编程。实验结果表明:神经网络自适应逆控制的控制精度为0.13μm,而PID控制精度为0.32μm。所提出方法有效地消除了迟滞的影响,控制精度高。

关键词：匪电陶瓷迟滞特性神经网络自适应逆控制 dSPACE系统非光滑迟滞逆模型

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基于Gamma滤波的压电陶瓷动态迟滞建模研究

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系统仿真学报 2007年第9期19卷 2012-2014,2017页

作者：党选举谭永红桂林电子科技大学智能系统与工业控制研究室桂林541004

融合Gamma滤波和PI模型的结构,提出压电陶瓷的动态迟滞模型。借鉴PI模型的结构,对Gamma滤波的各个环节的输出通过RBF神经网络进行静态非线性变换,并在其后与一个动态神经网络串联,构成了一种新的神经网络迟滞模型。与静态PI模型不同,由... 详细信息

融合Gamma滤波和PI模型的结构,提出压电陶瓷的动态迟滞模型。借鉴PI模型的结构,对Gamma滤波的各个环节的输出通过RBF神经网络进行静态非线性变换,并在其后与一个动态神经网络串联,构成了一种新的神经网络迟滞模型。与静态PI模型不同,由于新模型中含有动态的类迟滞算子与动态神经网络串联。所以,所提出的迟滞模型是一种动态的迟滞模型。对压电陶瓷实际测量数据逼近和预测的结果表明,所提出的动态迟滞模型精度高,具有较强的泛化能力。

关键词：动态迟滞模型压电陶瓷执行器 PI模型 Gamma滤波

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非线性动态迟滞压电陶瓷的实时控制

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压电与声光 2008年第3期30卷 353-355页

作者：党选举陈辉桂林电子科技大学智能系统与工业控制研究室广西桂林541004

在压电陶瓷动态迟滞非线性模型的基础上,以dSPACE系统为控制平台,提出基于反馈误差学习方法的具有多值对应的迟滞非线性特性压电陶瓷的神经网络自适应实时控制。采用执行速度快的C-MEX S函数进行编程。与PID控制进行比较,实验证明所提... 详细信息

在压电陶瓷动态迟滞非线性模型的基础上,以dSPACE系统为控制平台,提出基于反馈误差学习方法的具有多值对应的迟滞非线性特性压电陶瓷的神经网络自适应实时控制。采用执行速度快的C-MEX S函数进行编程。与PID控制进行比较,实验证明所提出的控制方法具有较高的精度。

关键词：压电陶瓷非线性迟滞特性实时控制反馈误差学习方法 dSPACE系统

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对Preisach类的迟滞非线性神经网络建模

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控制理论与应用 2006年第4期23卷 581-585页

作者：赵新龙谭永红上海交通大学电子信息学院自动化系上海200030 桂林电子科技大学智能系统与工业控制研究室广西桂林100080

为了消除迟滞非线性对系统的不良影响,本文利用神经网络对Preisach类的迟滞非线性进行建模．通过引入一个特殊的迟滞因子,将多映射的迟滞非线性转换成一一映射,然后建立了基于神经网络的迟滞非线性模型．该模型结构简单,简化了辨识过程... 详细信息

为了消除迟滞非线性对系统的不良影响,本文利用神经网络对Preisach类的迟滞非线性进行建模．通过引入一个特殊的迟滞因子,将多映射的迟滞非线性转换成一一映射,然后建立了基于神经网络的迟滞非线性模型．该模型结构简单,简化了辨识过程,可以调整神经网络权值以适应不同条件下的迟滞辨识．最后．应用该方法对压电执行器中的迟滞非线性建模,并与KP模型进行了比较．

关键词：迟滞 Preisach模型神经网络

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支持向量机在酒精发酵过程建模中的应用

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酿酒科技 2008年第2期 55-57页

作者：成娟娟谭永红吴宏栋桂林电子科技大学智能系统与工业控制研究室

支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种基于统计学习理论,采用结构风险最小化的新型学习机器。将支持向量机应用到酒精发酵生产过程建模中,仿真结果表明,支持向量机模型是有效的,SVM模型比BP网络模型有更好的预测能力。

关键词：酒精发酵支持向量机模型仿真

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基于Mallat与FFT方法的经络信号处理

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微计算机信息 2008年第7期24卷 310-311,297页

作者：侯杏娜谭永红苏密勇王子民桂林电子科技大学智能系统与工业控制研究室桂林541004

本文针对经络信号的特点,利用Mallat算法的时频分析局部化的特性和快速傅立叶变换(FFT)的高频率分辨能力,将信号进行分解,再对各子带信号进行傅立叶变换。结果表明Mallat算法与FFT相结合的方法可以有效地提取穴位的电特性,穴位电信号的... 详细信息

本文针对经络信号的特点,利用Mallat算法的时频分析局部化的特性和快速傅立叶变换(FFT)的高频率分辨能力,将信号进行分解,再对各子带信号进行傅立叶变换。结果表明Mallat算法与FFT相结合的方法可以有效地提取穴位的电特性,穴位电信号的幅值大于非穴位电信号的幅值,而且在200～400Hz频带内,这种差异最明显。

关键词： Mallat算法快速傅立叶变换经络信号信号特征

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基于支持向量机的酒精发酵过程pH值辨识

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微计算机信息 2008年第28期24卷 313-314,298页

作者：成娟娟谭永红桂林电子科技大学智能系统与工业控制研究室广西桂林541004

由于酒精发酵中pH过程的复杂性和强非线性,建立能够描述其动态和静态特性的准确的数学模型是比较困难的。支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种基于统计学习理论,采用结构风险最小化的新型学习机器。将支持向量机应用到酒精发酵生产过... 详细信息

由于酒精发酵中pH过程的复杂性和强非线性,建立能够描述其动态和静态特性的准确的数学模型是比较困难的。支持向量机(SVM)是近年来发展起来的一种基于统计学习理论,采用结构风险最小化的新型学习机器。将支持向量机应用到酒精发酵生产过程pH值的建模中,实验和仿真结果表明支持向量机模型是有效的,且具有良好的泛化性能,能够较好的解决酒精发酵过程中pH值的建模问题。最后进一步分析了参数选择对支持向量机模型性能的影响。

关键词： pH 酒精发酵支持向量机模型

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基于非光滑神经网络的X-Y定位平台系统模型辨识

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微计算机信息 2008年第34期24卷 257-258,266页

作者：吴宏栋谭永红桂林电子科技大学智能系统与工业控制研究室广西桂林541004

本文首先对X-Y定位平台系统的组成及模型的建立作了简单描述,接着,针对X-Y定位平台中存在的载荷以及摩擦参数的不确定性问题,提出了一种基于改进神经网络结构来对X-Y定位平台不确定性非线性系统的辨识的方法。采用非光滑神经网络来对不... 详细信息

本文首先对X-Y定位平台系统的组成及模型的建立作了简单描述,接着,针对X-Y定位平台中存在的载荷以及摩擦参数的不确定性问题,提出了一种基于改进神经网络结构来对X-Y定位平台不确定性非线性系统的辨识的方法。采用非光滑神经网络来对不确定非线性系统建立模型。结果表明该方法能够对复杂的非线性系统进行辨识,比一般的神经网络具有较高的辨识精度,且具有良好的泛化性能.这种方法可以应用到工业过程实际系统中。

关键词：神经网络定位平台辨识摩擦

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对迟滞三明治系统基于Duhem算子的自适应控制

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控制与决策 2007年第10期22卷 1134-1138页

作者：赵新龙谭永红赵彤上海交通大学自动化系上海200030 桂林电子科技大学智能系统与工业控制研究室广西桂林541004 青岛科技大学自动化系山东青岛266042

对具有迟滞非线性的三明治系统,设计了基于Duhem算子的神经网络自适应控制器.首先对前端动态子系统进行近似补偿;然后用Duhem算子描述所提出的迟滞状态,用神经网络逼近迟滞状态与迟滞输出的关系,实现对迟滞非线性的建模.基于该迟滞模型... 详细信息

对具有迟滞非线性的三明治系统,设计了基于Duhem算子的神经网络自适应控制器.首先对前端动态子系统进行近似补偿;然后用Duhem算子描述所提出的迟滞状态,用神经网络逼近迟滞状态与迟滞输出的关系,实现对迟滞非线性的建模.基于该迟滞模型并采用伪控制技术设计神经网络自适应控制器,通过Lyapunov方法证明了系统的稳定性,并推导出神经网络的权值自适应调整律和控制律.最后通过仿真验证了该方案的有效性.

关键词：迟滞三明治系统 Duhem算子神经网络自适应控制

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木薯酒精发酵过程溶解氧的模型研究

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微计算机信息 2006年第11S期22卷 278-280页

作者：罗启平党选举严斌桂林电子科技大学智能与工业控制研究室桂林541004

针对木薯酒精发酵过程中溶解氧的模型难以建立的现状,将模糊技术与神经网络相结合,用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对溶解氧进行建模,使用混合学习算法对该模型进行学习,并用未经训练的数据进行模型验证。结果表明,该模型取得满意的逼... 详细信息

针对木薯酒精发酵过程中溶解氧的模型难以建立的现状,将模糊技术与神经网络相结合,用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)对溶解氧进行建模,使用混合学习算法对该模型进行学习,并用未经训练的数据进行模型验证。结果表明,该模型取得满意的逼近效果,具有一定的可操作性,能够较好的解决木薯酒精发酵过程中溶解氧的建模问题。

关键词：溶解氧发酵过程神经网络建模

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