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变结构模糊神经网络在交流解耦变结构系统中的应用* 总被引:9,自引:0,他引:9
在感应电动机的控制中采用解耦变结构控制,有效地简化了控制器的设计,并提高了控制器的抗干扰性和鲁棒性,交流解耦变系统中应用变结构模糊神经网络一方面系统原来存在的抖振得以抑制,另一方面又使系统具有自学习和自调整模糊规则的能力,提高了控制系统的智能,改善了控制系统的性能。 相似文献
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涂深俊 《计算技术与自动化》2001,20(Z1):221-224
针对智能工业仪表的特点,将神经网络理论与变结构控制理论结合起来,提出一种神经网络变结构控制算法,运用于一般二阶温度系统,取得较好的控制品质与精度. 相似文献
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神经网络离散变结构控制的算法及其应用 总被引:3,自引:0,他引:3
本文首次将自适应线性神经元(Adaline)用于离散变结构控制。以滑模面S(k)=0作为Adaline元的希望输出,作为Adaline元的实际输出,通过LMS算法在线调整权值可保证滑态可达条件的满足。应用所提出的控制策略对泵控马达速度伺服系统进行控制,仿真表明控制效果是令人满意的。 相似文献
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针对交流永磁同步电机伺服系统中,变结构控制策略存在的抖动,采用递归神经网络来调节变结构控制器参数,有效的削弱了变结构控制固有的抖动特性。仿真结果表明,该方案不仅具有良好的动态性能,而且对系统参数变化和负载扰动具有很强的鲁棒性。 相似文献
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多输出非线性系统神经网络变结构控制的算法及其实现 总被引:6,自引:0,他引:6
在变结构控制系统中,切换函数的实际值与理想值之差反映了模型与实际系统的差别,引入神经网络的目的是在线辨识出这种差别。方法实现了对输入多输出非线性系统轨迹踊跃的控制,且对摄动具有很强的鲁棒性,大大减小了系统在切换面上的抖动。 相似文献
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智能变结构控制方法综述及其应用 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了智能变结构控制的当前发展状况,指出了智能变结构控制能够有效地解决传统变结构控制中存在的缺陷,而且也继承了变结构控制固有的优点,是一种很有发展前途的控制方式.结合实际,简要地介绍了几种流行的智能变结构控制理论,重点介绍了目前比较成熟的模糊理论和神经网络理论同变结构控制的结合,同时也指出当前智能变结构控制的理论还在完善之中,因此在实际工程应用当中需要进一步地研究. 相似文献
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一种回归神经网络的快速在线学习算法 总被引:11,自引:0,他引:11
针对回归神经网络BP学习算法收敛慢的缺陷,提出了一种新的快速在线递推学习算法.本算法在目标函数中引入了遗忘因子,并借助于非线性系统的最大似然估计原理成功地解决了动态非线性系统回归神经网络模型权系数学习的实时性和快速性问题.仿真结果表明,该算法比传统的回归BP学习算法具有更快的收敛速度. 相似文献
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为了克服BP神经网络速度慢、易陷入局部最小的缺点,利用GA的全局搜索能力优化BP神经网络权值,本文提出了遗传BP神经网络算法,并将其用于异常检测之中。在对Kddcup,99攻击数据进行分析和特征约简的基础上,设定了遗传BP神经网络算法的参数。实验结果表明,基于遗传BP神经网络异常检测模型的建立快于BP神经网络算法。 相似文献
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提出一种新的基于基本样条逼近的循环神经网络,该网络易于训练且收敛速度快。此外为克服定长学习步长训练速度慢的问题,提出一种用于该网络训练的自适应权值更新算法,给出了学习步长的最优估计。该最优学习步长的选择可用于基本样条循环神经网络的训练以及对非线性系统的建模。 相似文献
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一种基于神经网络的知识获取方法研究与应用 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了一种基于神经网络的知识获取方法,该方法利用语言神经元,对具有开区域的连续输入变量,自动产生相应的语言变量输出,讨论了相应的神经网络训练和知识获取方法,所获取的知识以If-Then的规则形式表示,具有简洁、紧凑、不必进一步化简、易于理解等特点,并给出一个在教学型专家系统中获取专家领域知识的应用实例。 相似文献
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