基于径向基神经网络的螺杆泵转速设定方法

为了研究受多种因素影响的螺杆泵转速控制系统,提出一种基于径向基神经网络的螺杆泵转速设定方法.利用径向基函数(RBF)神经网络对螺杆泵转速进行分析及预测,通过对螺杆泵的历史数据分析处理,得到螺杆泵转速的时间序列.将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,并引入RBF神经网络来进行非线性映射的逼近.通过对网络进行学习与训练仿真实验,并与BP神经网络预测结果对比,表明应用RBF神经网络对螺杆泵转速进行短期预测精度更高、效果更好.该神经网络结构简单,非线性逼近能力强,通过对非样本点数据的实验验证,证明了该系统的可行性,具有一定的实用价值.     

云模型RBF神经网络的数据中心温度预测

数据中心温度预测在提高能量利用效率、降低机房空调耗电量方面具有重要意义。RBF神经网络广泛用于温度预测领域,考虑到传统RBF神经网络无法对影响温度的众多因子进行确定和选择,本文提出了一种将云模型和RBF神经网络结合的新模型。通过高维云变换确定RBF隐含层神经元,使RBF神经网络充分表达影响温度各因子的不确定性,进一步优化RBF神经网络结构。实验结果表明,该模型能较好地实现对数据中心温度的预测。     

灰色补偿RBF神经网络

给出了灰色系统与神经网络的一种新的结合方式—灰色补偿RBF神经网络。该网络利用RBF神经网络建立残差与数据间的映射关系,并采用其预测结果补偿灰色系统模型的预测值。仿真结果表明本方法优于其它灰色神经网络。     

灰色补偿RBF神经网络

给出了灰色系统与神经网络的一种新的结合方式一灰色补偿RBF神经网络。该网络利用RBF神经网络建立残差与数据间的映射关系，并采用其预测结果补偿灰色系统模型的预测值。仿真结果表明本方法优于其它灰色神经网络。     

基于神经网络的煤与瓦斯突出规模预测研究

由于传统煤与瓦斯突出预测方法难以理清多种致因间的非线性关系,提出依据人工神经网络建立新的预测方法。基于枚举法思想改进BP、RBF神经网络,使其能够迭代出最佳隐藏层层数、神经元个数以及spread值,并引入GA-BP、GRNN神经网络对矿区实测数据进行学习仿真,对比4类不同的神经网络预测煤与瓦斯突出规模的性能。结果表明,改进后的BP神经网络基于矿区实测样本得出最佳拓扑结构,预测性能优于依据传统经验公式所确定的拓扑结构;改进后的RBF神经网络的spread值取1时,预测性能最优。在训练集挑选合适的情况下,4类神经网络都能较好地预测煤与瓦斯突出规模,其中RBF神经网络的稳定性最好。改进后的4种神经网络,能够收集出现错误的样本的频率,并提示需要补充、完善的样本数据。     

基于神经网络延时预测的自适应网络控制系统

针对网络控制系统存在着随机、时变、不确定的信息传输延时,采用带有时间戳的线性神经网络(TSLNN)进行在线延时预测,实时地获得当前采样周期的网络传输延时预测值.该方法选取3个先验的网络实测延时值作为神经网络的输入样本,选用widrow-hoff学习规则作为神经网络的训练算法;应用网络传输延时预测值,并采用一阶Pade方法,对数学模型中的延时环节进行线性化处理,从而获得无刷直流电机调速网络控制系统的线性数学模型;最后,利用模型参考自适应控制方法(MRAC)设计闭环控制器.仿真结果表明,将基于TSLNN在线延时预测的MRAC方法应用于无刷直流电机调速网络控制系统中,可以获得令人满意的系统动、静态性能.     

延时预测内模网络控制系统

网络控制系统中存在的随机延时会导致系统的性能变差甚至不稳定.针对该问题提出了时间戳BP神经网络延时预测方法,利用历史延时数据预测下一个时刻的延时值,根据得到的延时预测值,结合内模控制原理进行网络控制系统的设计.延时环节采用Pade一阶展开近似表达法,分析了延时预测对系统性能的影响.仿真结果表明,延时预测精度有保证,系统性能仅受内模控制器滤波系数α和延时预测精度的影响,网络控制系统性能得到了很大的提高.     

基于GA-RBF神经网络的电力系统短期负荷预测

针对短期负荷预测问题,提出了一种遗传算法-径向基函数(GA-RBF)神经网络负荷预测方法,解决传统径向基函数(RBF)神经网络预测中难以确定最佳隐藏层数问题,以提高预测的准确性。首先分析了GA算法模型和RBF神经网络模型;然后利用GA算法与RBF模型结合得到GA-RBF负荷预测模型;最后利用仿真工具对所建模型进行训练和预测。结果表明,与传统方法相比,其平均绝对百分误差值降低了4. 7%,证明了该方法的精确性和有效性。     

电梯零速停靠的RBF神经网络预测算法

针对电梯运行过程中存在爬行距离的问题,提出了基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的爬行距离预测模型.将预测的爬行距离增加到电梯速度曲线的匀速段,实现减小或消除爬行距离的目的,从而实现电梯的零速停靠.从电梯运行现场采集大量的原始数据,建立RBF神经网络预测模型,与BP(Back Propagation)预测方法进行仿真比较,结果表明RBF神经网络具有更好的预测效果.给出了应用零速停靠RBF预测算法前后电梯运行的速度曲线,爬行距离减小或消除,电梯的运行时间变短,实现了节能.     

应用最小二乘支持向量机预测煤的发热量

为解决现有的煤发热量预测神经网络法的过学习与局部极小点问题,通过对煤热量数据的分析,在统计学习理论和结构风险最小化准则的基础上,建立了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的煤发热量预测数学模型。在算例分析中与BP神经网络、RBF神经网络预测法进行对比,发现该方法比BP和RBF神经网络具有更高的预测精度,且具有收敛速度快、泛化能力强等优点,为燃煤发热量的预测提供了一种有效的方法。     

Design of decoupling Smith control for multivariable system with time delays

In order to solve the decoupling control problem of multivariable system with time delays, a new decoupling Smith control method for multivariable system with time delays was proposed. Firstly, the decoupler based on the adjoint matrix of the multivariable system model with time delays was introduced, and the decoupled models were reduced to first-order plus time delay models by analyzing the amplitude-frequency and phase-frequency characteristics. Secondly, according to the closed-loop characteristic equation of Smith predictor structure, proportion integration (PI) controllers were designed following the principle of pole assignment for Butterworth filter. Finally, using small-gain theorem and Nyquist stability criterion, sufficient and necessary conditions for robust stability were analyzed with multiplicative uncertainties, which could be encountered frequently in practice. The result shows that the method proposed has superiority for response speed and load disturbance rejection performance.     

遥操作机器人系统带记忆的鲁棒控制

遥操作机器人系统的通信通道中存在通信时延,而且机器人模型存在不确定性,以致可能造成系统不稳定和操作性能降低。针对通信时延和系统不确定性,利用鲁棒控制理论,提出用力、位置和速度反馈的控制方法,使得系统稳定,且具有良好的透明性。仿真结果表明了该方法的有效性。     

具有时延的网络控制系统的能控能观性分析

针对网络控制系统中存在的网络诱导时延问题,提出了一种系统能控能观性分析的方法.通过对不同驱动方式下网络控制系统信号传输机理的分析,得出驱动方式对系统的影响体现在被控对象的输入上的结论.基于事件驱动方式下的多输入长时延的网络控制系统模型,通过对系统中网络诱导时延环节的处理和状态增广,得到能控能观性的充要条件.     

非线性纯反馈时滞系统的自适应模糊跟踪控制

针对一类不确定非线性纯反馈时滞系统的自适应模糊跟踪控制问题,本文采用模糊逻辑系统来逼近系统中未知的非线性函数,利用自适应方法和Backstepping方法构造出一种自适应模糊控制器,并给出了非线性纯反馈时滞系统跟踪控制问题可解的充分条件.仿真结果表明,所设计的自适应模糊控制器,保证闭环系统的所有变量有界,并确保系统输出有效跟踪给定的参考信号,跟踪误差收敛到原点的一个充分小的邻域之内,同时其他闭环信号保持有界.该控制方法可以有效地减少系统在线计算负担.     

不确定系数多离散时滞的中立型系统的时滞相关鲁棒稳定性

研究了一类时变不确定系数多离散时滞中立型系统的时滞相关鲁棒稳定性问题.利用线性矩阵不等式技术,提出了一种计算该系统自由权矩阵和时滞上界的简化方法,并在系统中考虑了中立项时滞和离散时滞,得到了上述系统为稳定与鲁棒稳定的一些充分条件.最后,用数值例子说明了该方法的有效性和较小的保守性.     

Establishment of control equations and adjoint equations using block-pulse functions for optimal control of linear systems with time delays

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＩｔｉｓａｌｌｋｎｏｗｎｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｏｆｃｏｎｔｒｏｌｅｑｕａｔｉｏｎｓａｎｄａｄｊｏｉｎｔｅｑｕａｔｉｏｎｓｉｎｐｒｏｂｌｅｍｏｆｏｐｔｉｍａｌｃｏｎｔｒｏｌ .Ｇｅｎｅｒａｌ ｌｙ ,ｃｏｎｔｒｏｌｅｑｕａｔｉｏｎｓａｎｄａｄｊｏｉｎｔｅｑｕａｔｉｏｎｓａｒｅｆｏｕｎｄｂｙｅｓｔａｂｌｉｓｈｉｎｇＨａｍｉｌｔｏｎｉａｎｆｕｎｃｔｉｏｎａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏＰｏｎｔｒｙａｇｉｎ’ｓｍａｘｉｍｕｍｐｒｉｎｃｉｐｌｅ .Ｂｕｔｉｔｉｓｄｉｆｆｉｃｕｌｔｔｏｄｅｒｉｖｅｔ…     

长时延网络控制系统的H_2/H_∞混合控制

提出了具有长时延的网络控制系统的一种新模型,利用信息接收缓冲区将不确定的长时延转变成在几个确定时延间进行转换,从而将延迟扩大化的程度减小。根据离散马尔可夫跳跃线性系统理论,提出了网络控制系统的H2/H∞混合控制问题,得到通过求解线性矩阵不等式来获得鲁棒均方稳定的跳跃反馈控制器的设计方法,设计出的控制器计算简单且易实现。将结论应用到三容系统中,仿真结果表明了此方法的有效性和优越性。     

一类捕食-被捕食模型解的渐近性态

对两种群的捕食-被捕食模型,利用正性定理和线性化方法,研究了一类带时滞具有阶段结构非线性反应扩散系统的牛曼初边值问题,得到了解的存在性和平衡态方程正解的局部渐近稳定的充分条件.这个结果隐含着捕食-被捕食系统的共存是持久的.     

自校正前馈调节器在带有时变纯延迟特性的转筒干燥机系统上的应用

分析了转筒干燥机的干燥过程,提出了切合实际的一阶惯性兼时变纯延迟及可测干扰的系统模型。并针对系统所具有的特性提出相应的解决方案,应用K. J. Astrom所提出的自校正调节器原理,在转筒干燥机系统上实现了带有前馈补偿的自校正控制,经仿真结果验证该控制方法是可行的     

区间时变时滞系统的鲁棒镇定控制

研究一类区间时变时滞系统的鲁棒镇定性问题,所研究的系统中同时含有状态时滞和控制输入时滞,并且状态时滞与控制输入时滞满足一定的不等式关系。通过引入新的算子将时变时滞系统转换成含有单时滞的线性参数可变系统（LPV）,并通过构造Lya-punov泛函,以线性矩阵不等式（LMI）的形式给出了控制器的设计方案。最后通过实例仿真验证了结果的有效性和优越性。