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针对自治式水下机器人高度非线性和时变性的特点,提出了一种基于神经网络的水下机器人广义预测控制策略.利用改进型Elman网络作为多步预测模型,在对网络学习算法进行改进的基础上,实现了Elman网络的在线学习,并提出了用于求解神经广义预测控制律的灵敏度公式.进行了具有神经网络在线学习功能和不具有在线学习功能的水下机器人的速度控制实验,并就预测控制效果进行了对比分析.实验结果表明,具有自适应学习功能的水下机器人速度控制法的精度要优于不具有在线学习功能的速度控制法,且当水下机器人动态特性发生变化时具有较强的自适应能力. 相似文献
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基于神经网络的迟滞非线性补偿控制 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于神经网络的迟滞非线性的补偿方法.首先构造一个Duhem逆算子来描述迟滞逆状态.然后利用神经网络来逼近此状态和输出之间的关系来得到神经网络迟滞逆模型,神经网络权值采用反馈误差学习方法来进行在线调整.系统的前馈控制器和反馈控制器分别为逆模型和PID控制器.该方法不需要建立迟滞的正模型,能够在线构造逆模型来实现迟滞补偿.最后通过仿真验证了该方法的有效性. 相似文献
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以改进的CMAC(cerebellar model articulation controllers)神经网络作为电机可靠性控制的基础,提出一种动态非线性系统自适应容错控制方法。由于改进CMAC信息融合模型具有连续输出特性,从而解决常规故障诊断方法对电机涌堵故障连续变化情形不能诊断的缺陷。从而提高神经网络的在线学习速度和精度;在故障在线学习的基础上进行电机的容错控制律的在线重构,实现电机的在线故障诊断与容错控制的集成,分析了系统的稳定性,并给出了仿真结果。 相似文献
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为了有效地利用卫星下传的海量遥测数据,在测试过程中对卫星进行实时的故障诊断,提出了一种基于BP神经网络的卫星故障诊断方法;该方法包括离线自主学习和实时在线故障诊断两部分;离线自主学习部分基于历史数据库和更新样本进行自主学习,学习获得神经网络模型存储于知识库;实时在线故障诊断部分依据相应的神经网络模型,对遥测数据进行实时在线的诊断;为了验证基于BP神经网络的卫星故障诊断方法的有效性和优越性,以现有型号三轴稳定近地卫星控制分系统为实验对象,利用该方法对具有代表性的红外地球敏感器和动量轮的相关遥测数据进行分析;通过将该方法的实验结果与基于Kalman滤波的方法的实验结果进行对比分析,表明该方法能够有效地对卫星的故障进行诊断。 相似文献
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针对建模不精确的机器人,提出了一种基于神经网络补偿的机器人轨迹跟踪稳定自适应控制方法,文中通过设计神经网络补偿器和自适应鲁棒控制项,有效地补偿了模型的不确定性部分和网络逼近误差.由于算法包含有补偿神经网络逼近误差的鲁棒控制项,实际应用中对神经网络规模的要求可以降低;而且神经网络连接权是在线调整的,不需要离线学习过程.理论表明算法能够保证跟踪误差及神经网络连接权估计最终一致有界,仿真结果也验证了算法的有效性. 相似文献
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基于神经网络的数模混合电路故障诊断模型设计 总被引:3,自引:3,他引:0
神经网络是智能故障诊断中运用最为广泛的诊断方法之一,能应对复杂数字电路和模拟电路故障诊断;基于VC++的神经网络诊断系统具有运算速度快、输入输出界面丰富、易于实现在线故障诊断等特点,而Matlab提供强大的神经网络工具箱,在网络训练方面有优势;利用参数文件将二者优势结合起来,可实现功能完善的数模混合电路智能故障诊断系统;诊断实例表明,使用该方法实现数模混合电路故障诊断系统,具有高建模速度和高诊断精度的特点。 相似文献
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针对发电厂制粉系统故障与征兆对应关系复杂及过程信息的不确定性及传统BP神经网络故障诊断的缺点,提出了基于粗糙集概率神经网络(RSPNN)的制粉系统故障诊断方法,以改善传统BP神经网络初始值敏感、易使学习过程陷入局部极小值以及样本数据过大时训练速度慢等问题。首先采用自组织映射神经网络(SOMNN)对连续样本数据进行离散化;再利用基于区分矩阵的HORAFA算法对离散化样本数据进行RS属性约简,并将约简结果作为概率神经网络(PNN)的输入;最后利用PNN作为诊断决策分类器,输出故障模式,并进行了仿真研究。仿真结果表明,该方法不仅优化神经网络的拓扑结构,降低神经网络的训练时间,而且能准确、快速地诊断制粉系统故障类型,同时对发电厂制粉系统及其相关设备的在线故障诊断问题有一定启发性。 相似文献
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基于径向基函数神经网络的转子系统裂纹故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
结合基于模型的转子系统诊断技术和径向基函数(RBF)神经网络在辨识非线性系统动态时的优势,本文提出了一种新的转子系统裂纹故障诊断方法.该方法采用RBF神经网络对裂纹转子系统的未知动态进行辨识,实现部分神经网络权值收敛到最优值以及神经网络对系统未知动态的局部准确逼近;诊断过程中利用已辨识的信息实现转子系统裂纹故障的快速检测与分离.所提方法尤其适用于微小裂纹的在线检测与定量识别.最后,以Jeffcott转子系统裂纹故障诊断为例进行仿真,仿真结果验证了所提方法的有效性. 相似文献
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用单一理论和方法对复杂系统进行故障诊断效果不太好.文章讨论了基于神经网络和模糊系统的故障诊断以及它们之间结合方式的特点,提出了一种保障工业生产安全可靠运行的有效方法:分级故障诊断算法 过程监控与报警,仿真并设计了基于工控网络的工业过程故障诊断与报警系统.研究表明基于径向基函数神经网络 模糊逻辑的算法具有较快的训练速度和较好的泛化能力,可识别多回路故障. 相似文献
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BP神经网络在雷达故障诊断中的应用研究 总被引:4,自引:3,他引:1
对雷达混合电路故障诊断问题进行了研究,针对传统雷达故障诊断中的“自适应差”,“过分依赖故障数学模型”的缺陷。采用了一种故障诊断表示模型,提出将专家系统与神经网络相结合的诊断方法,避免了在实际中雷达电路难以建立精确的数学模型的问题。利用人工神经网络理论为其建立了BP神经故障诊断网络,增加了雷达电路故障诊断系统的“自适应性”。进而给出了网络训练算法和诊断步骤,最后给出了在某型雷达设备上仿真调试诊断的实例。 相似文献
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提出一种基于LM(Levenberg-Marquardt)算法优化的 BP (Back Propagation)神经网络的多级往复式压缩机压缩机气阀故障诊断方法。以6M25-185/314氢氮气压缩机的 6级压差和6级温差作为网络的输入向量,建立可对往复式压缩机一至六级气阀故障进行在线监测及故障诊断的LM-BP神经网络模型。以100组故障数据作为网络训练样本,30组数据作为网络检测样本进行故障诊断,结果表明,LM-BP神经网络相比于变梯度BP神经网络和RBF神经网络诊断更快速稳定且准确率达到96%以上。利用Matlab软件平台建立的LM-BP 神经网络故障诊断模型,模型简单便于在工程实际中应用。 相似文献
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提出一种基于小波变换多分辨率特征提取的模拟电路故障诊断的方法。该方法先对采样后的故障信号进行小波分解,提取各频段系数作为特征向量输入到神经网络进行训练。通过带通滤波器电路诊断的实例,阐述该方法的具体实现,验证该方法可以有效地简化神经网络结构和减少它的训练时间,快速高效地进行模拟电路故障的诊断和定位。 相似文献
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提出一种新的故障诊断方法,以便更加有效地解决具有先验知识的故障分类问题。以先验样本点为中心,利用内积判断样本数据的相似度,从而进行聚类分析,在特征空间里作超平面与球面相交,得到一个球面覆盖领域,从而将神经网络训练问题转化为点集的覆盖问题。该算法以构造型神经网络为基础,其特点是直接对故障样本数据进行处理,由于覆盖中心确定,该算法构造出的是隐层元最少的网络结构,有效地克服了传统神经网络训练时间长、学习复杂的问题。计算机仿真实验结果证实了该算法的有效性。 相似文献