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一种新的复杂系统模糊辨识方法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对一阶Takagi-Sugeno模型辨识复杂系统的困难,提出一种新的模糊模型.这种模
型的结构在一阶Takagi-Sugeno模型的基础上,再进行一次非线性映射.文中运用卡尔曼滤
波算法的模糊神经元网络实现了这种模型.仿真结果表明该方法辨识精度高,且有良好的
实用性. 相似文献
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基于人工神经网络的Hammerstein模型辨识 总被引:2,自引:0,他引:2
证明了Hammerstein模型在有色噪声情况下,可利用系统的稳态信息辨识模型的非线性增益,并提出了神经元网络的辨识方法。利用系统的动态信息,运用一般的辅助变量法可辨识H模型的线性子系统。仿真结果表明该方法辨识精度高,具有一定的实用性。 相似文献
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针对复杂非线性动态系统辨识问题,提出了一种基于过程神经元网络(PNN)的辨识模型和方法.根
据系统待辨识的模型结构和反映系统模态变化特征的动态样本数据,利用PNN 对时变输入/输出信号的非线性变
换机制和自适应学习能力,建立基于PNN 的系统辨识模型.辨识模型能够同时反映多输入时变信号的空间加权聚
合以及阶段时间效应累积结果,直接实现非线性系统输入/输出之间的动态映射关系.文中构建了用于并联结构和
串-并联结构辨识的PNN 模型,给出了相应的学习算法和实现机制,实验结果验证了模型和算法的有效性. 相似文献
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非线性系统的多神经网络自学习控制 总被引:3,自引:0,他引:3
本文提出了一种未知非线性动力学系统的多网络自学习控制方法。通过对系统的神经元网络辨识器和神经元网络控制器的有机结合,发展了基于逆动力学辨识器的控制网络广义Delta学习规则,从而使得整个控制系统具有很强的自、自学习能力。文中最后通过对系统进行的仿真研究证实了这种控制结构的有效性,仿真例子说明经过100个周期学习后,其系统的跟踪误差控制在1%以内。 相似文献
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建立加速度计静态模型方程并根据工程应用对方程进行简化,针对加速度计静态模型的参数辨识提出一种新的方法--数据融合,使模型参数的精度有明显的提高.该方法的提出为控制系统的实时补偿提供了更好的条件. 相似文献
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本文提出一种基于函数型神经网络的传感器静态模型辨识方法,该神经网络连接系数直接反映了传感器静成模型中的被辨识参数,网络结构简单,具有良好的收敛性,文章将这一方法实际应用到铂热电阻静态模型辨识,仿真结果表明,本方法是可行的。 相似文献
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讲座:人工神经网络──第一讲:智能控制的一种新方法──联接主义与人工神经网络成都大学,四川联合大学黄家英,葛一楠人工神经元网络(简称神经网络)是以工程技术手段,模拟人脑神经元网络的结构与功能的系统。它由大量的简单的非线性处理单元,以及单元间复杂的、灵... 相似文献
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Nonlinear dynamic system identification using pipelined functional link artificial recurrent neural network 总被引:1,自引:0,他引:1
A computationally efficient pipelined functional link artificial recurrent neural network (PFLARNN) is proposed for nonlinear dynamic system identification using a modification real-time recurrent learning (RTRL) algorithm in this paper. In contrast to a feedforward artificial neural network (such as a functional link artificial neural network (FLANN)), the proposed PFLARNN consists of a number of simple small-scale functional link artificial recurrent neural network (FLARNN) modules. Since those modules of PFLARNN can be performed simultaneously in a pipelined parallelism fashion, this would result in a significant improvement in its total computational efficiency. Moreover, nonlinearity of each module is introduced by enhancing the input pattern with nonlinear functional expansion. Therefore, the performance of the proposed filter can be further improved. Computer simulations demonstrate that with proper choice of functional expansion in the PFLARNN, this filter performs better than the FLANN and multilayer perceptron (MLP) for nonlinear dynamic system identification. 相似文献
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针对利用Wiener模型表达的具有动态非线性的传感器进行系统辨识和性能补偿。将系统分解为动态非线性环节和静态线性环节,利用函数链人工神经网络和遗传算法分别进行系统辨识,通过静态非线性补偿将系统简化为线性系统,再进行动态性能补偿。利用LabVIEW设计虚拟仪器,经过仿真表明该方法是有效的。 相似文献
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This paper presents a novel hybrid GMDH-type algorithm which combines neural networks (NNs) with an approximation scheme (self-organizing polynomial neural network: SOPNN). This composite structure is developed to establish a new heuristic approximation method for identification of nonlinear static systems. NNs have been widely employed to process modeling and control because of their approximation capabilities. And SOPNN is an analysis technique for identifying nonlinear relationships between the inputs and outputs of such systems and builds hierarchical polynomial regressions of required complexity. Therefore, the combined model can harmonize NNs with SOPNN and find a workable synergistic environment. Simulation results of the nonlinear static system are provided to show that the proposed method is much more accurate than other modeling methods. Thus, it can be considered for efficient system identification methodology. 相似文献
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基于快速学习型神经网络的机器人运动学模型辨识及运动控制 总被引:2,自引:1,他引:2
该文提出一种快速学习型神经网络,它不仅符合生物神经网络的基本特征,而且算法简单,学习收敛速度快,有线性,非线性系统辨识精度高优异特点。因此,此类神经网络非常适合于机器人运动学模型辨识及运动控制,仿真结果表明,基于快速学习型神经网络进行机械手运动学模型辨识有运动控制是合适的。 相似文献
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非线性动态系统的Wiener神经网络辨识法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种新的Wiener神经网络结构并将其应用于非线性动态系统辨识问题.首先,用Wiener模型对非线性动态系统进行描述,将其分解成线性动态子环节串接非线性静态增益的形式.其次,设计一种新型的神经网络结构,使网络权值对应于相应的Wiener模型参数;并推导了基于反向传播的网络权值调整方法.最后,通过网络迭代训练,可同时得到线性动态子环节和非线性静态增益的模型参数.通过一个Wiener模型的数值仿真来验证方法的有效性,仿真结果表明所提辨识方法切实可行. 相似文献
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1引言 在Wiener开创控制论的伊始,就将控制、信息和神经科学作为一个共同的课题。后,控制学科、计算科学和神经生理学趋于分开发展。自从80年代初期以来,神经网络有了长的进步,在人工智能和 相似文献
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Neural networks for control systems—A survey 总被引:1,自引:0,他引:1
This paper focuses on the promise of artificial neural networks in the realm of modelling, identification and control of nonlinear systems. The basic ideas and techniques of artificial neural networks are presented in language and notation familiar to control engineers. Applications of a variety of neural network architectures in control are surveyed. We explore the links between the fields of control science and neural networks in a unified presentation and identify key areas for future research. 相似文献
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基于神经网络非线性系统辨识和控制的研究 总被引:12,自引:0,他引:12
本文提出了由静态的前馈网络和稳定的滤波器构成的非线性系统的辨识模型,在神经网络固有的逼近误差存在的情况下,从理论上讨论了神经网络应用于辨识控制过程中系统的稳定性问题,最后研究了在非线性系统的轨迹跟踪过程中增加滑动控制来偿神经网络的逼近误差,从而提高系统跟踪性能。 相似文献