LON Works现场总线与模拟设备接口电路设计

现场总线使现场的控制设备有了通信能力。为了使传统控制系统中的模拟设备与现场总线控制系统相结合，将非现场总线设备集成到现场总线系统中，设计了LON Works现场总线与模拟设备接口电路，实现了基于现场总线的控制系统。     

基于神经网络和神经元PID的交流矢量自适应控制

磁链开环的异步电动机矢量控制系统尽管结构简单,但它的性能受转子电阻影响很大.为了解决这一问题,根据感应电机矢量控制原理,将单神经元自适应控制器和神经网络应用于磁链开环的交流矢量控制系统中,并用单神经元PID代替传统矢量控制中的转速调节器,用神经网络代替系统中的电流模型,利用神经元PID的自适应和神经网络的在线学习能力,使系统能够克服其运行中由于自身参数变化带来的影响,具有很强的鲁棒性.最后,应用MATLAB软件进行了仿真实验.结果表明,该系统不但结构简单,而且具有良好的动、静态性能.     

自组织过程神经网络及其应用研究

针对与时间过程有关的模式分类问题，提出了一种自组织过程神经元网络模型．网络由输入层和竞争层组成，其输入和连接权可为与时间有关的函数，输入层结点与竞争层结点实行全互连接．网络提取输入函数所隐含的过程式模式特征，并对其进行自组织，在竞争层将分类结果表现出来．为简化计算，在输入空间中引入函数正交基，将输入函数和网络权函数表示为正交基的展开形式，利用基函数的正交性，使网络权函数的调整非时变化．给出了竞争学习和有教师示教两种学习算法，并以石油地质中沉积微相识别问题为例证明了模型和算法的有效性．     

滞后不确定系统的无辨识自适应智能控制方法

针对带有大纯滞后、不确定性的工业过崔，提出一种无需辨识的自适应智能控制方法。该方法不需要对过程建立数学模型，只要检测过程的实际输出和期望输出，通过模糊预测控制来自正单神经元自适应PSD控制律，即可以对滞后不确定、建模困难的工业过程实现自适应控制。仿真结果表明用该方法控制滞后不确定系统具有简单、实用、鲁棒性强的特点．     

线性神经元网络C++仿真实现

在众多神经元网络模型中,最基本的是线性元网.其主要应用是做为模式分类器.虽然线性神经元可以由硬件电路实现,但其在网络设计和调试训练时还存在许多难以解决的问题.而用软件模拟神经元网的设计和训练则具有更大的灵活性.基于此目的,给出了基于C++类的神经元及神经网络的程序实现.并给出了通过友元函数形式实现对线性神经元的训练程序.在所定义的神经元及神经元网络类的基础上,可以定义其他形式的神经网络,以实现不同应用目的.     

Interpolation functions of feedforward neural networks

Mathematical essence and structures of the feedforward neural networks are investigated in this paper. The interpolation mechanisms of the feedforward neural networks are explored. For example, the well-known result, namely, that a neural network is an universal approximator, can be concluded naturally from the interpolative representations. Finally, the learning algorithms of the feedforward neural networks are discussed.     

Robotic Welding Systems with Vision-Sensing and Self-learning Neuron Control of Arc Welding Dynamic Process

This paper addresses the vision sensing and neuron control techniques for real-time sensing and control of weld pool dynamics during robotic arc welding. Current teaching playback welding robots are not provided with this real-time function for sensing and control of the welding process. In our research, using composite filtering technology, a computer vision sensing system was established and clear weld pool images were captured during robotic-pulsed Gas Tungsten Arc Welding (GTAW). A corresponding image processing algorithm has been developed to pick up characteristic parameters of the weld pool in real-time. Furthermore, an ANN model of the weld pool dynamic process of robotic-pulsed GTAW was developed. Based on neuron self-learning PSD controller design, the real-time control of weld pool dynamics during the pulsed GTAW process has been realized in robotic systems.     

纸浆浓度的Smith预估器神经元自适应控制

针对纸浆浓度控制系统具有大纯滞后和模型不确定的特性,提出将神经元PID控制和Smith预估控制相结合的控制策略。该控制系统既具有Smith预估补偿控制的优点又有神经元自学习、自适应的能力。仿真实验结果表明该方法可以提高系统的控制品质,证实了这种方法的可行性。     

一个时延混沌系统的耦合同步及其在保密通信中的应用

近年来，混沌同步成为一个研究热点，特别是它在保密通信中的潜在应用。系统地研究了一个时延混沌神经元系统的耦合同步问题。基于Krasovskii-Lyapunov理论，分析了同步的渐近稳定性，给出并证明了判定同步的一个充分条件，并对耦合强度阈值进行了估计。计算机数值仿真结果表明，该耦合系统具有良好的同步效果和鲁棒性，证实了仿真结果与理论分析是相符的。最后基于混沌掩码技术给出了在扩展频谱保密通信中的一个应用实例。该应用系统的特点是只需传送一个标量信号就可实现同步，由于该信号直接驱动接收系统，且具有类似噪声的宽频谱特性，因此难以预测和破译，提高了通信系统的保密性能。     

基于单神经元PI调节的直线感应电动机矢量控制系统仿真与试验

设计了一套圆筒形直线感应电动机驱动的电梯全数字变频控制系统 ,对其进行了试验。针对此试验结果和此电动机本身固有的纵向边缘效应 ,提出了一种方法并建立了此电动机的数学模型 ,对边缘效应进行补偿 ,在此基础上设计了基于速度环单神经元PI调节的以转子磁场定向的矢量控制系统。仿真结果表明 ,此系统能大大提高电梯运行性能。