基于神经网络的机械故障诊断系统

给出了自适应神经网络学习模型及自适应神经网络的诊断过程，探讨了动量系数和学习率自适应调整的神经网络算法，进一步给出了动量系数和学习率的调整方法，并将其作为机械故障的特征识别方法．由此建立了基于神经网络的旋转机械故障智能诊断系统，给出了诊断系统的训练学习方式和工作方式．两种学习系统的训练方式，可作为旋转机械在线或离线故障诊断分析的重要方法．     

基于神经网络的自学习模糊控制

将神经网络与模糊控制相结合，提出了一种基于神经网络实现自学习模糊控制的方法，并给出了神经网络训练、控制器离线自学习、控制器在线自学习的相应算法，利用该方法，可以实现控制器的离线自学习和在线自学习，从而在控制对象发生变化时，通过控制器自学习改善系统的控制性能，仿真结果表明了该方法的有效性。     

神经网络集成的免疫学习算法

针对神经网络集成中个体独立训练的低效性，提出一种神经网络集成的免疫学习算法NEIL，通过对集成单体神经网络的免疫优化，借助免疫算法的多峰值搜索和并行优化特性，将最终的收敛抗体群分别对应神经网络集成的各个单体，实现集成的同时训练过程，仿真结果表明NEIL算法是有效的，既保持了启发式优化方法的并行性，提高了神经网络集成的学习效率，又可保证单体网络之间相互独立，具有较大的差异度，进一步增强神经网络集成的泛化性能。     

神经网络在结构损伤模拟中的应用

识别一个结构在震动状态下的变化，在结构监测中是十分重要的，神经网络就非常适用于这种目的。本文研究了使用可分析的学习样本来训练神经网络的可行性问题。神经网络从损伤状态中训练产生，然后用于诊断一个五层钢框架在一系列震动模拟中的状态。结果表明，使用神经网络可使在线结构诊断更加可行。     

神经网络在结构损伤模拟中的应用

识别一个结构在震状态下的变化，在结构监测中是十分重要的，神经网络就非常适用于这种目的。本文研究了使用可分析的学习样本来训练神经网络的可行性问题，神经网络从损伤状态训练产生，然后用于诊断一个五层钢框架在一系列震动模拟中的状态。结果表明，使用神经网络可使在线结构诊断更加可行。     

基于 ANN 的 FMS 故障诊断模型及其学习算法

讨论了基于前馈型神经网络的ＦＭＳ故障诊断模型，并提出一种用于前馈型神经网络训练的改进ＢＰ算法和基于遗传算法的网络初始点获取策略，给出一种通用前馈型神经网络结构和学习参数自整定学习算法，最后应用上述方法建立了基于前馈型神经网络的ＦＭＳ机器人故障诊断模型，并用所提出的新的学习算法对网络进行了学习，与传统ＢＰ算法比较，学习速度较快，且不易陷入局部极小点     

基于粒子群优化算法的BP神经网络在图像识别中的应用

介绍了一种采用微粒群算法与BP算法相结合的方法用于BP神经网络模型优化，来提高模型的收敛速度和精度。仿真结果表明，与BP算法相比较，PSO—BP学习算法训练的神经网络不仅训练时间明显缩短，而且其预报精度也得到了较大的提高。     

用神经网络分析法评价机械加工工艺参数

神经网络提供了获取知识的一条新途径，在机械加工学科中，人们可以利用影响工件表面粗糙度的切削或磨削参数来建造神经网络模型，然后通过实际样本对神经网络进行自学习训练，使此模型变成切合车间不同设备的实用模型，从而可以有针对性地改变某些切削或磨削参数，以降低工件表面粗糙度和提高表面质量，本文论述了神经网络模型的建立，自训练原理和降低表面粗糙度的途径。     

用神经网络分析法评价机械加工工艺参数

神经网络提供了获取知识的一条新途径。在机械加工学科中，人们可以利用影响工件表面粗糙度的切削或磨削参数来建造神经网络模型，然后通过实际样本对神经网络进行自学习训练，使此模型变成切合车间不同设备的实用模型，从而可以有针对性地改变某些切削或磨削参数，以降低工件表面粗糙度和提高表面质量。本文论述了神经网络模型的建立、自训练原理和降低表面粗糙度的途径     

结合卷积神经网络和迁移学习的电机轴承故障诊断方法

针对轴承故障在变工况下有效数据样本不足时故障诊断效果不佳的问题，提出了一种基于卷积神经网络和迁移学习的电机轴承故障诊断方法。首先，将采集到的原始振动信号进行小波变换，得到有利于卷积神经网络训练的彩色二维时频图；其次，构建卷积神经网络，通过训练确定结构和参数，利用数据增强和Dropout机制抑制过拟合；最后，引进迁移学习，冻结训练好后的网络底层结构，用不同工况的小样本数据对网络的顶层结构进行微调。实例分析证明，小波变换和卷积神经网络结合的方式能实现特征自动提取并高度有效地利用样本，迁移学习的引入能实现其他工况下小样本的准确分类，解决实际工程应用中样本不足时故障诊断效果不佳的问题。     

Adaptive Control by Using Neural Networks

ＡｄａｐｔｉｖｅＣｏｎｔｒｏｌｂｙＵｓｉｎｇＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ￥（郝继红）（吕强）（段运波）（许耀铭）ＨＡＯＪｉｈｏｎｇ；ＬＵＱｉａｎｇ；ＤＵＡＮＹｕｎｂｏ；ＸＵＹａｏｍｉｎｇ（Ｄｅｐｔ．ｏｆＰｏｗｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈａｒｂｉｎｉ...     

基于神经网络的自适应控制

在常规模型参考自适应控制器基础上采用神经网络作为辨识器和控制器，组成模型参考神经网络自适应控制系统。利用神经网络的优点弥补传统自适应方法的不足，使系统具有更强的鲁棒性。仿真结果表明，该系统比传统模型参考自适应系统具有更好的稳定性和更快的响应速度。     

基于神经网络PID控制器的混沌系统控制与同步

提出了一种基于神经网络参数自整定PID控制器的混沌控制方法。该方法由神经网络辨识器和神经网络控制器组成,神经网络学习算法均采用Davidon最小二乘法。考虑到混沌系统的动力学特性,施加单个控制量可实现模型未知混沌系统的平衡点镇定和自同步,仿真结果证实了该方法的有效性。     

Transient Air-Fuel Ratio Control in a CNG Engine Using Fuzzy Neural Networks

The fuzzy neural networks has been used as means of precisely controlling the air-fuel ratio of a leanburn compressed natural gas (CNG) engine. A control algorithm, without based on engine model, has been utilized to construct a feedforward/feedback control scheme to regulate the air-fuel ratio. Using fuzzy neural networks, a fuzzy neural hybrid controller is obtained based on PI controller. The new controller, which can adjust parameters online, has been tested in transient air-fuel ratio control of a CNG engine.     

基于改进最近邻聚类的机械手神经网络逆控制

机械手具有非线性时变、多变量、强耦合的特性,在机械手系统可逆的基础上,设计一种机械手的神经网络逆控制方案。通过神经网络逆辨识建立机械手的神经网络逆模型,把神经网络逆模型作为控制器模型与原机械手串联,构成一个伪线性动态模型,把非线性问题转化为线性问题。其中,辨识器和控制器均采用RBF神经网络结构,网络学习采用具有在线学习功能的最近邻聚类学习算法。仿真结果验证了本方案的有效性和可行性。     

一种非线性系统的鲁棒型预测控制算法

提出一种基于神经网络的鲁棒型广义预测控制(GPC)方法,该方法首先用神经网络对非线性系统进行辨识,然后在控制中将模型输出值与测量输出值进行综合,代替量测输出用于控制中,从而降低辨识器与控制器对未建模动态的敏感性,增强控制器的适应能力和鲁棒性.仿真结果表明:将本方法应用于非线性系统控制,对未建模动态具有较强的鲁棒性和控制能力.     

输入受限的航天器姿态调节小波滑模反步控制

对刚体卫星在轨机动时存在未知惯量特性、外部干扰及控制输入受限的控制问题,提出了一种将滑模反步姿态控制与小波相结合的鲁棒控制方法,这种方法在继承传统滑模反步控制的优点的同时,利用小波函数的逼近能力来补偿执行机构饱和非线性;对设计者而言,饱和非线性的结构特性无需了解,并基于Lya-punov方法从理论上证明了滑动模态的存在性及系统的全局稳定性.最后,将该方法应用于航天器的姿态调节控制,仿真结果表明此控制器能有效地处理航天器姿态调节过程中控制输入饱和受限的约束,在完成姿态调节控制的同时,具有良好的过渡过程品质.     

基于神经网络参考模型的船舶航向智能自适应控制系统

为使船舶能在不同状态和环境下按所希望的要求改变船舶的航向，提出了一种基于神经网络参考模型的船舶航向智能自适应控制算法，利用神经网络建立了参考模型和船舶航向运动的辨识模型。并将模糊控制与神经网络相结合，设计了模糊神经网络控制器。利用神经网络的学习功能对控制器的隶属度函数及推理规则进行修正，以提高其自适应能力。仿真结果表明该算法对船舶转向控制有良好的效果。     

基于神经网络的一种PID控制技术

提出了一种基于神经网络的ＰＩＤ控制方案。用神经网络辨识器与神经网络控制器构成间接自校正控制系统,其中,神经网络辨识器采用单稳层结构,其辨识算法采用预报误差（ＲＰＥ算法）：神经网络控制器为２层的线性结构,具输入为系统偏差及其一阶和于阶微分,控制器具有增量型ＰＩＤ控制结构。将该控制方案应用于电阻炉的炉温控制中,获得了满意结果。     

神经网络自适应控制技术在空调系统中的应用

目的采用神经网络自适应控制方法，来解决中央空调系统大惯性、大时滞问题，提高控制效果．方法利用两个BP神经网络NNC和NNI，分别做控制器和辨识器，神经网络辨识器通过采集相关的输出量，监控系统的工作状态，并通过实时调整神经网络控制器参数．结果实现中央空调智能控制，仿真结果验证有良好的动态性能和稳态性能．结论神经网络自适应控制器优于常规控制器．调节速度快，超调小，具有良好的控制性能．