检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程 2010年第9期36卷 111-113页

作者：关新平张晓静刘志新燕山大学电气工程学院河北省工业计算机控制工程重点实验室秦皇岛066004

针对典型同步算法中同步开销大的问题,提出一种基于分簇的低功耗时间同步机制(LCTS),将单向广播同步和双向成对同步机制相结合,在分级网络的基础上给出一种分簇算法,将LCTS扩展到多跳网络中,并对时钟漂移进行估计和补偿。仿真结果证明,... 详细信息

针对典型同步算法中同步开销大的问题,提出一种基于分簇的低功耗时间同步机制(LCTS),将单向广播同步和双向成对同步机制相结合,在分级网络的基础上给出一种分簇算法,将LCTS扩展到多跳网络中,并对时钟漂移进行估计和补偿。仿真结果证明,该机制在不引起同步滞后的前提下,能减少同步报文开销,保证良好的同步精度。

关键词：无线传感器网络时间同步分簇

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一种定性定量信息转换的不确定性模型——云模型

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计算机应用研究 2010年第6期27卷 2006-2010页

作者：陈贵林燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

目前,许多领域的研究进入到复杂系统阶段。从复杂系统描述与评价的角度来讲,严格、精确的数学描述几乎是不可能做到的,只有将定性定量的知识加以变换与集成才能获得关于系统的定性定量相结合的完整描述。因此,建立一个定性定量的不确定... 详细信息

目前,许多领域的研究进入到复杂系统阶段。从复杂系统描述与评价的角度来讲,严格、精确的数学描述几乎是不可能做到的,只有将定性定量的知识加以变换与集成才能获得关于系统的定性定量相结合的完整描述。因此,建立一个定性定量的不确定性转换模型,实现语言值与数值的互换,是复杂系统研究迫切需要解决的问题,也是其他领域研究需要解决的问题。从定性定量转换研究现状出发,综述了由李德毅院士提出的定性定量转换的不确定性模型——云模型。从云模型提出背景出发,讨论了云模型的理论基础、发展过程与研究现状;综述了云模型基本理论研究进展情况,云模型在质量评价、模式识别、控制等领域的研究进展。通过研究发现,云模型是定性定量转换的有力工具,并且已经比较成功地得到了应用,取得了重要的研究成果。如何进一步深化理论研究,研究不同领域中定性定量转换应用问题是加强和促进云模型研究的有效途径。

关键词：云模型定性定量信息转换不确定性复杂系统

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磨机给矿控制系统的设计与应用

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硅谷 2011年第17期 86-86页

作者：王荣彦燕山大学电气工程学院自动化系河北省工业计算机控制与工程重点实验室

设计一种球磨机给矿量模糊控制系统,该系统采用模糊PID控制算法设定球磨机给矿量和实时整定PID参数,通过编程很好地实现太钢峨口选矿厂某系列一段球磨机的给矿量的稳定控制。

关键词：磨机给矿量模糊PID控制算法磨机给矿控制

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基于模糊神经网络PID控制的污水处理应用研究

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化工自动化及仪表 2010年第2期37卷 11-13,18页

作者：张秀玲郑翠翠贾春玉燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

针对活性污泥污水处理系统具有复杂的非线性和时变性,传统的控制方法存在着精度不高,自适应能力差等缺点,提出一种模糊神经网络PID控制方法,将模糊神经网络与PID相结合,既发挥了PID控制的优势,又增加了模糊神经网络自学习和处理定量数... 详细信息

针对活性污泥污水处理系统具有复杂的非线性和时变性,传统的控制方法存在着精度不高,自适应能力差等缺点,提出一种模糊神经网络PID控制方法,将模糊神经网络与PID相结合,既发挥了PID控制的优势,又增加了模糊神经网络自学习和处理定量数据的能力,并且其中采用了动态递归神经网络对污水处理系统进行模型辨识。该控制方法能够快速、有效地使曝气池中溶解氧浓度达到期望值,并且具有较好的控制效果与控制精度。仿真结果验证了该控制方法的有效性和正确性。

关键词：模糊神经网络 PID控制动态递归神经网络辨识活性污泥法溶解氧浓度

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改进模糊聚类在机器人系统建模中的应用

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武汉理工大学学报 2010年第12期32卷 105-108页

作者：王洪瑞张永兴朱奇光燕山大学西区电院工业计算机控制工程河北省重点实验室秦皇岛066004 河北大学电子信息工程学院保定071002

针对机器人这一复杂非线性系统很难建立其精确的数学模型这一问题,提出一种改进的模糊聚类方法对机器人系统进行建模。建模过程中首先采用减法聚类进行聚类分析,接着用快速模糊均值聚类来辨识机器人T-S模糊模型的前提结构和前件参数,利... 详细信息

针对机器人这一复杂非线性系统很难建立其精确的数学模型这一问题,提出一种改进的模糊聚类方法对机器人系统进行建模。建模过程中首先采用减法聚类进行聚类分析,接着用快速模糊均值聚类来辨识机器人T-S模糊模型的前提结构和前件参数,利用递推最小二乘法推出结论参数。最后通过对二自由度机器人进行仿真研究,结果表明,该方法辨识出来的T-S模糊模型具有结构简单、建模速度快、辨识精度高等优点,同时也验证了该方法的有效性,为进一步实现机器人鲁棒自适应控制打下基础。

关键词：机器人系统 T-S模糊模型模糊聚类递推最小二乘

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基于ANFIS的机器人系统建模的研究

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控制工程 2010年第5期17卷 691-694页

作者：王洪瑞张永兴刘聪娜燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 河北大学电子信息工程学院河北保定071002

针对机器人这种不确定性的复杂非线性系统很难建立其精确的数学模型这一问题,提出一种基于自适应神经模糊推理(ANFIS)的方法对机器人系统进行建模。此方法将模糊推理和神经网络的学习能力有机地结合起来,并利用神经网络的学习机制自动... 详细信息

针对机器人这种不确定性的复杂非线性系统很难建立其精确的数学模型这一问题,提出一种基于自适应神经模糊推理(ANFIS)的方法对机器人系统进行建模。此方法将模糊推理和神经网络的学习能力有机地结合起来,并利用神经网络的学习机制自动地从输入输出数据中提取规则。建模过程中为了给ANFIS赋予一个合适的初始状态,选用减法聚类对输入数据进行处理。ANFIS网络的所有参数采用混合算法进行调节,即前提参数采用误差反向传播法,结论参数采用最小二乘法。最后在Matlab中对二自由度机器人进行仿真研究,仿真结果表明该方法模型结构简单,建模速度快,辨识精度高,同时也验证了该方法的有效性,为进一步实现机器人鲁棒自适应控制打下基础。

关键词：机器人系统减法聚类自适应神经模糊推理

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基于耗散理论的机器人神经网络鲁棒控制

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控制工程 2010年第6期17卷 853-855页

作者：王洪瑞刘聪娜张永兴燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004 河北大学电子信息工程学院河北保定071000

为了更好地解决机器人系统中存在的参数不确定和外部干扰的鲁棒控制问题,提出一种基于耗散性理论的神经网络自适应鲁棒控制器,首先应用无源性理论对名义模型设计镇定控制器,然后利用RBF神经网络自适应学习系统的不确定部分,将神经网络... 详细信息

为了更好地解决机器人系统中存在的参数不确定和外部干扰的鲁棒控制问题,提出一种基于耗散性理论的神经网络自适应鲁棒控制器,首先应用无源性理论对名义模型设计镇定控制器,然后利用RBF神经网络自适应学习系统的不确定部分,将神经网络逼近误差作为外部干扰,基于H∞控制理论使干扰对系统输出的影响抑制到所要求的最小程度,并用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络的权重矩阵调节律以及相关的鲁棒控制器,证明了系统的全局稳定性。仿真结果表明,这种控制器对机器人系统可能受到的干扰具有较好的抑制能力,提高了系统的鲁棒性,实现了系统轨迹的快速准确跟踪,又能很好地消除控制器的抖振,进而提高机器人工作性能。

关键词：机器人无源性耗散性神经网络

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ANFIS的板形控制动态影响矩阵方法

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智能系统学报 2010年第4期5卷 360-365页

作者：张秀玲逄宗鹏李少清张少宇燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

针对板形控制系统的非线性和强耦合性,以及传统效应函数法和板形静态影响矩阵法的不足,通过对大量生产实测数据的计算和分析,提出了板形控制的动态影响矩阵法.通过基于减法聚类的ANFIS(自适应神经模糊推理系统)的板形动态矩阵预测模型,... 详细信息

针对板形控制系统的非线性和强耦合性,以及传统效应函数法和板形静态影响矩阵法的不足,通过对大量生产实测数据的计算和分析,提出了板形控制的动态影响矩阵法.通过基于减法聚类的ANFIS(自适应神经模糊推理系统)的板形动态矩阵预测模型,在线求得不断变化的影响矩阵,兼顾了板带生产的实时性与复杂性,仿真实验验证了其有效性.

关键词：板形控制自适应神经模糊推理系统影响矩阵聚类模糊

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基于动态复杂网络的Van der pol振子同步

基于动态复杂网络的Van der pol振子同步

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第二十九届中国控制会议

作者：李鑫滨王腊梅刘仙燕山大学电气工程学院工业计算机控制工程河北省重点实验室

VanderPol振子是力学、物理学和电子学中典型的数学模型,对其参数的调整可以用来模拟实际中的各类非线性动力系统。本文研究了一类由VanderPol振子组成的动态复杂网络的同步问题。基于Lyapunov方法,分别给出了单个VanderPol振子以及由N... 详细信息

VanderPol振子是力学、物理学和电子学中典型的数学模型,对其参数的调整可以用来模拟实际中的各类非线性动力系统。本文研究了一类由VanderPol振子组成的动态复杂网络的同步问题。基于Lyapunov方法,分别给出了单个VanderPol振子以及由N个VanderPol振子组成的动态复杂网络同步的充分条件。最后通过仿真电路图验证了所得到条件的有效性。

关键词：复杂网络 Van der Pol振子同步

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Elman神经网络的板形模式识别方法

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智能系统学报 2010年第5期5卷 449-453页

作者：张秀玲李少清田力勇燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室河北秦皇岛066004

针对静态网络设计和识别时间模式的能力弱、泛化能力差、学习速度慢等缺点,建立了一个基于E lm an神经网络的板形模式识别系统.该系统由于考虑到了神经网络的过学习或过拟合问题,且通过经验公式和对比实验来确定神经网络的隐层节点数,... 详细信息

针对静态网络设计和识别时间模式的能力弱、泛化能力差、学习速度慢等缺点,建立了一个基于E lm an神经网络的板形模式识别系统.该系统由于考虑到了神经网络的过学习或过拟合问题,且通过经验公式和对比实验来确定神经网络的隐层节点数,具有简单、有效的优点.系统通过对6种基本板形模式及其组合模式的学习,具有了一定的泛化能力.经仿真验证,实际输出的误差均小于0.1,识别效果良好,可以证明基于E lm an动态网络的系统,其板形识别能力要强于BP网络构成的系统.

关键词：板形模式识别 Ehnan神经网络动态网络

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