共查询到17条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
基于具有电弧炉电极系统的非线性时变特性,设计了一种基于神经网络的参数自整定PID控制器。该控制器采用三个基于最近邻聚类方法的RBF神经网络快速学习算法,通过实时在线辨识,建立被控系统的精确模型并得到精确的Jacobian信息分别提供给三个BP神经网络,从而实现了三相耦合系统的精确控制,仿真结果证明了这种方法的可行性和有效性。 相似文献
2.
3.
基于神经网络的自整定PID控制器设计 总被引:2,自引:1,他引:1
针对非线性时变系统,设计了一种基于神经网络的参数在线自整定PID控制器.该控制器采用基于最近邻聚类方法的RBF神经网络快速学习算法,通过实时在线辨识,建立被控系统的精确模型并得到准确的Jacobian信息;同时将此信息提供给BP神经网络,从而实现PID控制器参数的自动在线整定. 仿真结果表明,该方法提高了算法的精度和速度并具有较快的系统响应和良好的跟踪特性. 相似文献
4.
磨矿分级作业是选矿生产过程中至关重要的环节,磨矿粒度的好坏直接影响到浮选的精矿品位和回收率;通过分析实际磨矿过程的生产状况和基本的生产数据,磨矿粒度存在在线检测成本高、滞后时间长、实现困难等问题;在分析RBF神经网络结构特点的基础上,提出用RBF网络建立磨矿粒度预测模型,网络中心的选取采用可以在线学习的最近邻聚类算法;仿真结果表明,该网络非线性处理能力和逼近能力强,学习时间短,网络运算速度快,模型精度满足工艺要求。 相似文献
5.
针对目前火灾探测技术难以满足实际需要的问题,在分析RBF网络结构特点及最近邻聚类学习算法的基础上,提出用RBF神经网络建立火灾探测器模型,以火灾初期实验得到的环境温度、烟雾浓度、CO含量为输入,以明火概率、阴燃火概率、无火概率为输出对RBF网络进行训练,并进行仿真试验,结果表明,实际输出与期望输出的相差较小。 相似文献
6.
常规能源短缺的今天,开发利用新型清洁、绿色能源已成为各国科学家共同追求的目标。质子膜燃料电池(PEMFC)以其高功率密度,启动迅速,无污染等优点成为21世纪首选清洁能源系统。但其原理涉及热力学、电化学、流体力学、传质学等理论,形成一个非线性复杂系统,难以建立数学模型。因此,采用一种动态白适应网络即最近邻聚类径向基函数神经网络,它能够动态调节网络的规模和参数,具有较强的逼近能力以及自学习能力。并利用测试数据作为训练样本,在氢气流速给定的条件下,以空气(或氧气)压力和冷却水流速作为模型的输入量,电池的电压为输出量,建立了在工作温度为60℃和80℃时的PEMFC电特性模型。表明该方法具有简单、可行、精度高等优点。并为PEMFC控制系统的设计和电池性能的优化提供了基本依据。 相似文献
7.
基于RBF神经网络的智能PID控制算法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对工业中的纯滞后现象提出一种智能控制方法,在常规的PID控制器中引入Smith预估器,对纯滞后时间τ所产生的特性进行预估补偿,同时利用RBF神经网络对PID的参数进行自整定,在一定程度上增强了系统的鲁棒性和稳定性。实验证明,此控制方法对纯滞后工业对象进行控制可以得到良好的效果。 相似文献
8.
9.
10.
本文给出一种在线学习RBF神经网络的快速算法,并设计了在线学习RBF神经网络的MARAC。通过仿真表明,在线RBF神经网络的MRAC计算量小、在线学习、跟踪时间短、控制精度高的优点。 相似文献
11.
基于神经网络的PID自整定控制系统 总被引:2,自引:0,他引:2
文章介绍了一种应用神经网络技术建立的PID自整定控制系统,给出了系统结构,详细分析了BP神经网络和RBF神经网络的结构和学习算法。该系统采用3层BP神经网络,其输出为PID控制器的参数;通过变结构的RBF神经网络辨识控制对象,将得到的输出对输入的梯度信息提供给BP神经网络,BP神经网络根据该信息优化PID控制器参数。仿真结果表明,该系统对于参数扰动较大的非线性系统,其收敛速度快、动态响应能力强、稳定性好,且具有较强的鲁棒性和适应性。 相似文献
12.
13.
本文提出了一种用于水下航行器噪声源识别的RBF模糊神经网络模型。该模型采用PCM聚类算法并具有增量学习能力,网络输出节点在线可调,保证了网络具有较高的泛化能力和一定的学习新故障模式的能力。仿真结果表明,该模型是有效的。 相似文献
14.
15.
16.
17.
针对污水处理过程中化学需氧量(chemical oxygen demand, COD)难以在线测量的问题,提出了一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的软测量模型.首先,用污水处理厂实测数据挑选出与COD相关的过程变量作为输入变量;其次,基于RBF神经网络建立出水COD软测量模型,利用自适应遗传算法改进的麻雀搜索算法(adaptive genetic algorithm improved sparrow search algorithm, AGAISSA)优化RBF神经网络的中心值、宽度值以及权值,通过改进麻雀位置更新公式以及引入遗传算法中的自适应交叉和变异操作保证了软测量模型的精度;最后,将RBF神经网络的软测量模型应用于污水处理厂实测数据加以验证,结果表明:AGAISSA优化RBF神经网络模型能够对出水COD进行准确的预测,具有较高的预测精度. 相似文献