一类非线性系统的神经网络鲁棒自适应控制

针对一类单输入单输出仿射非线性系统，提出了一类神经网络鲁棒自适应控制。设计过程中，采用RBF神经网络实现对系统中的未知非线性函数逼近，并考虑到存在逼近误差和外部干扰，采用滑模控制实现了系统的鲁棒控制。最后通过MATLAB仿真，证明了该方法的有效性。     

基于神经网络的瓦斯传感器非线性校正

瓦斯传感器输出非线性问题的原因很多，其中包括敏感元件温度变化所带来的影响，但即使使用恒温瓦斯检测技术，非线性误差仍然存在，影响了瓦斯检测的准确性．在简述用神经网络进行非线性校正的原理的基础上，探讨了用BP神经网络实现瓦斯传感器非线性校正的模型、MATLAB算法和实现程序，通过计算机仿真，其结果表明采用该方法能够得到令人满意的结果，且结构简单，准确度高．     

非线性动态系统辨识的神经网络结构和可行性研究

在讨论各种非线性动态系统辨识模型的基础上，给出相应模型的神经网络实现方案，并首次提出了实现非线性动态系统的回归状态模型的新型神经网络结构－神经网络状态空间辨识模型，从理论上证明了使用神经网络实现这些模型的可行性。     

水轮机修复专用机器人的位姿控制方法

为实现水轮机修复专用机器人的位姿控制，依据神经网络可以逼近任何非线性函数这一特性，采用融合遗传算法的神经网络建立机器人逆运动学模型，针对机器人的结构特点，改进了神经网络的输出训练样本，设计了用遗传算法学习神经网络权系数的软件实现方法，并提出了应用轨迹插补算法取得轨迹中间点位姿．运行结果表明，该方法可大大提高机器人的位姿控制准确度，并能快速地实现位姿控制．     

基于神经网络算法的一维PSD非线性修正

分析了PSD(position sensitive detetor)的非线性成因,并根据PSD的非线性特点,提出一种基于神经网络的PSD非线性补偿方法,利用神经网络具有逼近任意非线性函数的特点,通过训练使神经网络建立在PSD输出与其理想值之间的非线性映射关系,实现PSD非线性补偿．从而使PSD的非线性区获得了与线性区近似的线性度．实验结果表明,该方法能有效地消除非线性的影响,在神经网络的输出端得到期望的线性输出．     

矿井瓦斯传感器自动调校技术及其研究进展

在简介矿井瓦斯传感器关键技术的基础上，闸述了气体传感器漂移的抑制，包括传感器零点、灵敏度和非线性的自动调校技术及其研究进展，介绍了几种最新技术，涉及遗传法、小波分解以及用DSP的实现方法，尤其是基于神经网络的传感器非线性自动调校方法，用传感器的输出和待测物理量的实际数值训练神经网络，以得到非线性校正用的逆模型。RBF神经网络的收敛速度、分类能力和逼近能力都比较好，是目前的研究热点。     

基于动态径向基函数神经网络的多变量解耦控制

为提高工业控制领域中多变量、非线性、强耦合系统的解耦能力和动态特性，基于聚类结合算法和神经网络原理，提出了一种改进的基于动态径向基函数（RBF）神经网络的多变量解耦控制方法.采用聚类结合算法优化动态RBF神经网络，更好地描述了控制对象的动态行为，获得了PID参数在线调整信息，实现了多变量非线性系统的解耦控制.仿真结果表明，与基于常规RBF神经网络的PID控制方法相比，该方法具有更高的控制精度、更快的系统响应以及更好的适应性和鲁棒性，是解决多变量、非线性和强耦合问题的一种简便、有效的控制算法.     

基于BP算法的光纤传感器非线性位移补偿研究

针对光纤位移传感器应用中存在的非线性问题,提出了以神经网络为补偿环节,结合传感器构成的一种非线性补偿模型.基本思想是采用BP算法,以传感器的输出作为神经网络的输入样本.传感器的输入位移为神经网络的期望输出,通过调整神经网络权值使神经网络的输出与期望值近似,实现位移测量的非线性补偿.实例仿真结果表明该方法有效提高了精度,是一种有效的传感器非线性补偿方法.     

制粉系统球磨机的神经网络预测控制

通过对制粉系统球磨机这一非线性被控对象建立神经网络预测模型,提出了基于神经网络预测控制器的非线性预测控制方法。为了克服大多数非线性系统预测控制在线计算量大的问题,在预测控制性能指标约束下,采用非线性优化求解技术,得到当前工作点的最优预测控制量,用来训练神经网络预测控制器,最终实现非线性系统的神经网络直接预测控制。新的方法大大减少了在线计算量,仿真试验结果证实了所提方法的有效性。     

基于BP网络的企业风险预警实证研究

风险管理是企业管理的重要内容。通过建立企业风险预警指标体系，利用神经网络方法对企业风险状况进行综合评估，并引用实例说明该方法的实现过程。预测结果表明，神经网络方法建模简单，精度高，对于企业风险等复杂的非线性问题有着很强的逼近与预测能力。     

模糊神经网络自适应控制在循环流化床锅炉燃烧控制系统中的应用研究

循环流化床锅炉是一种比较复杂的被控对象,采用常规的控制方法难以收到好的控制效果。在本文中,根据模糊控制理论和神经网络技术,一种模糊神经网络控制器被提出,通过对神经解耦网络的合理设计,使得该控制器不但可以适应被控对象的变参数运行工况,而且可以实现循环流化床锅炉燃烧过程主汽压力与床层温度的解耦。仿真试验和现场应用结果证明,本文提出的模糊神经网络控制器对循环流化床锅炉燃烧过程具有良好的控制效果。     

活性污泥工艺BP神经网络模型的软件实现

应用神经网络可以利用历史数据，迅速、准确地建立起系统的预测和控制模型。本文作者用Visual Basic语言编写了活性污泥工艺BP神经网络软件，该软件由训练模块、测试模块组成，最终生成可用的BP网络模型。经测试验证，该软件能够实现活性污泥工艺过程的预测和自动控制的建模，具有良好的可操作性和通用性。     

基于二阶神经网络的自适应控制

提出了一种二阶神经网络的自适应控制方案,利用二阶神经网络对被控制对象进行在线辨识和控制,仿真实验表明：这种控制系统,其控制效果优良,具有较强的辨识和控制能力,且控制器设计并不复杂。     

神经网络预测器在铝电解过程控制中的应用

目的采用神经网络预测控制方法来解决铝电解过程中存在的时变和大时滞问题，提高其控制性能．方法提出了一种基于铝电解过程的神经网络预测控制算法，建立了神经网络预测模型，将神经网络和预测控制算法相结合，结果实现了铝电解过程的最优控制．神经网络预测模型的输出能够很好地跟踪铝电解生产过程，预测效果好．结论笔者提出的控制方案能够使铝电解过程很快进入稳态，超调量较小，提高了铝电解过程的动态和稳态性能．     

模糊RBF神经网络在麻醉深度控制系统中的应用

麻醉深度通常用病人的平均动脉压（MAP）值来直接反应和度量。针对平均动脉压的时变、非线性特点,提出了基于模糊RBF神经网络的麻醉深度PID控制系统。通过采用模糊RBF神经网络对检测到的平均动脉压值进行模糊化处理及神经网络辨识,从而在线整定PID控制器各个参数,以获得更好的控制效果。MATLAB仿真结果表明模糊RBF神经网络用于麻醉深度控制具有良好的动态响应性能。     

基于神经网络逆模型的过热汽温补偿控制研究

为改善大型电站锅炉的过热汽温控制效果,提出一种基于人工神经网络扩展逆系统模型的过热汽温补偿控制方案.首先结合锅炉的结构和运行特性,分析影响过热汽温的主要因素,确定神经网络逆系统扩展模型的输入和输出参数.借助MATLAB神经网络工具箱建立过热汽温系统的动态逆过程模型(IDPM),运用历史运行数据完成神经网络模型的训练.以...     

具有时变全状态约束的非线性随机切换系统的自适应神经网络控制

基于任意切换规则,以一类非线性不确定随机切换系统为研究对象,提出了一种具有时变全状态约束的自适应神经网络控制方案。在控制研究的过程中,采用神经网络对系统中的不确定项进行逼近处理。为了解决系统的约束问题,采用坐标变换技术,保证系统的所有状态均在约束界内,给出了闭环系统稳定性和收敛性的充分判据。最后的仿真实验表明所提出的控制策略能够达到较好的控制效果。本文所设计的控制策略大大提高了系统工作时的安全性。     

汽车半主动悬架神经模糊融合网络控制

针对汽车半主动悬架模糊控制器的模糊控制规则无法有效调整的问题,建立了两自由度1/4车辆模型.利用白噪声模拟路面激励并作为系统的输入,将人工神经网络与模糊逻辑控制相融合,采用人工神经网络模拟模糊控制过程,实现了模糊规则的自适应调整.将直接控制力作为参考控制力对神经网络进行训练,输出控制力结合开关控制策略实现悬架的半主动控制.仿真分析表明,神经模糊融合网络控制器相对于模糊控制器和被动悬架,使悬架性能得到了显著的改善.     

自回归神经网络在主汽温控制中的应用

提出了自回归神经网络拓朴结构及其训练算法,把具有两个“自回归神经网络”的复合控制系统用于主汽温控制,一个作为辨识器,另一个作为控制器。仿真结果验证了该控制系统的优越性能,可知在过程控制领域中,神经网络在处理困难问题上,有良好的发展潜力。