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1.
基于传统PID控制和人工神经网络技术,提出一种神经网络PI自适应控制策略,并把它用于一电液非线性伺服系统的位置控制.仿真研究结果表明,所提出的神经网络PI自适应控制策略可行,对改善非线性伺服控制系统的鲁棒性和动静态特性具有积极作用. 相似文献
2.
针对青霉素结晶过程中结晶罐温度与液位控制间存在一定的耦合,且对象参数又具有时变性的特点,提出了基于对角递归神经网络(DRNN)自整定的PID解耦控制方法.神经网络根据对象参教发生变化时对系统输出性能的影响,自动调整网络权值,对PID参数进行调节,改变比例、积分、微分作用的强弱,达到系统解耦控制的目的.仿真结果表明,该方法具有响应速度快,自适应能力强等特点. 相似文献
3.
提出基于类电磁机制算法的对角递归神经网络的风电功率预测模型.对角递归神经网络属于动态递归神经网络,具有较好的动态性能;类电磁机制算法模拟电磁场中带电粒子间吸引与排斥机制,可进行全局优化,具有好的收敛性能.模型采用类电磁机制算法对对角递归神经网络进行优化,可避免使神经网络训练陷入局部最小点,提高模型的预测精度.仿真结果表明,模型可有效降低预测误差,获得满意的预测精度. 相似文献
4.
BP神经网络具有优良的非线性映射能力,可以很好地描述频率特征和诊断结果之间的关系.针对BP神经网络存在局部极小值和收敛速度慢等问题,提出了一种基于Gauss-Newton的改进的BP网络.论述了Gauss-Newton神经网络的基本原理以及学习、运行过程,通过模拟运算指出了Gauss-Newton神经网络具有较快的学习速度,进而探讨了Gauss-Newton神经网络在旋转机械故障诊断中的应用,将该网络模型应用于旋转机械故障诊断,显示出Gauss-Newton网络具有诊断精度高、容错性和稳定性好的优势. 相似文献
5.
运用改进神经网络算法建立水库调度函数 总被引：8，自引：0，他引：8
简述了改进的神经网络算法,利用神经网络强大的非线性映射能力建立了水库调度函数的神经网络模型,并运用模型模拟湖南凤滩水电厂水库调度运行,同时与常规回归分析方法建立的水库调度函数模拟计算结果进行比较.研究结果表明神经网络法建立的水库调度函数具有更高的模拟计算精度,具有更好的实用性和可行性. 相似文献
6.
大型电力变压器对电力系统的安全运行起着重要作用,对它的故障检测具有重要意义.本文在分析神经网络用于故障检测的方法的基础上,设计了一种基于改进BP神经网络的智能在线检测装置,通过对变压器油中气体的检测分析,实现了变压器故障的在线检测,能有效的克服扰动,表现出良好的鲁棒性和控制精度. 相似文献
7.
利用HCMAC神经网络与模糊控制算法近似的特性,以偏差和偏差的变化率作为HCMAC神经网络控制器的输入,构造一新型HCMAC神经网络控制器,克服模糊控制中模糊规则难以准确确定的缺陷.通过仿真实例看出,HCMAC神经网络控制器与常规PID控制器相比具有很好的跟踪控制精度,在时变、非线性的复杂系统中具有一定的应用价值. 相似文献
8.
针对BP神经网络进行脱机手写数字识别所存在的问题,提出用自组织竞争神经网络（LVQ）对脱机手写数字识别的方法.介绍了LVQ神经网络算法,并构建了LVQ神经网络的识别模型,用Matlab软件进行了仿真.将获得的仿真结果数据与BP神经网络的测试结果进行对比分析,发现LVQ神经网络对脱机手写数字的识别率明显高于BP神经网络,且收敛速度更快.该方法在脱机手写数字识别领域具有一定的可行性与指导性. 相似文献
9.
对于具有时滞的广义神经网络,利用Liapunov函数方法、线性矩阵不等式以及积分不等式等技巧,给出了该神经网络模型的平衡点的存在性、惟一性以及全局指数稳定的一些充分条件.通过对这些结论和已有结果的比较,说明所得到的这些条件推广了已有文献中的结果,并得到了神经网络稳定性的新的条件.这些条件对于神经网络的设计具有指导作用. 相似文献
10.
利用神经网络根据油墨转移率影响因素的数据来预测其具体数值. 通过对比径向基神经网络、Elman神经网络和BP神经网络最后选择径向基神经网络作为预测网络的模型. 根据各影响因素间的相互关联和各自对油墨转移率影响的大小关系确定影响油墨转移率的主要因素. 以主要影响因素为试验条件,运用正交试验法和均匀试验法合理设计分组试验,将试验结果作为神经网络的样本数据. 利用样本数据对网络进行训练,最终使网络能够预测出不同影响因素下油墨转移率的数值. 将径向基神经网络预测结果和Elman神经网络、BP神经网络的预测值对比分析,以此证明径向基神经网络的预测值具有较高的精确度. 相似文献