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神经网络在细纱机中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了一种基于PLC和DSP的细纱杌控制系统.该系统针对细纱机控制系统的非线性与传统PID控制方法的不足,提出了一种改进型基于RBF神经网络在线辨识的单神经元PID自适应控制方法.该方法构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识,建立起在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的学习,从而实现控制器参数的在线调整.仿真试验结果表明.该控制器控制精度高,动态性能好,其控制效果优于传统的PID控制器. 相似文献
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将传统PID控制器参数优化和径向基函数(RBF)神经网络结合,提出了基于RBF神经网络的PID控制器。将该控制器用于某超临界电厂温度系统中,由RBF网络对温度控制系统进行在线辨识,建立其在线参考模型并为PID控制器提供信息,控制器通过在线的自学习不断进行适应性控制,从而实现参数在线自调整,优化误差性能指标。MATLAB仿真结果表明,控制器对超临界温度系统有较好的控制效果,不仅跟踪性能良好,而且抗干扰性较强,鲁棒性较好。 相似文献
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基于神经网络的PID控制器 总被引:14,自引:0,他引:14
提出了一种新型PID控制器,该控制器利用BP网络实现PID参数的在线调整,采用RBF网络对被控对象在线辨识。仿真结果表明该控制器的控制效果优于传统的PID控制算法和模糊自适应PID控制算法。 相似文献
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基于改进型RBF神经网络辨识的PID控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对工业控制领域复杂非线性时变系统.提出了基于改进型RBF神经网络的PID参数在线自整定方法。采用改进型RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,自动调整PID控制器参数,实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。 相似文献
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针对变频恒压供水对象的非线性、不确定、大滞后的特点,设计了基于RBF网络的PID参数自整定控制器,该控制器能根据RBF网络辨识的Jacobian信息,采用梯度下降算法自动在线调整PID控制器的参数,达到自适应控制的目的,克服了传统PID控制设计中的参数调整困难的问题,同时控制系统的动态和静态性能有较大的提高。通过仿真验证了控制系统的有效性。 相似文献
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针对常规方法无法获得最优PID控制器参数的缺点,提出一种基于蚁群神经网络的PID控制器参数优化方法(ACO-RBFNN)。ACO-RBFNN将PID控制器的3个参数作为RBF神经网络的输入,系统输出为RBF神经网络期望输出,通过蚁群算法对RBF神经网络的参数进行优化,并通过RBF神经网络构造参数自学习的PID控制器,从而实现PID控制器参数在线优化。仿真实验结果表明,基于ACO-RBFNN的PID控制器可以得到令人满意的控制效果,可以应用于工业自动化控制系统的PID控制器参数优化。 相似文献
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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
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提出了一种基于遗传算法和神经网络的自适应PID控制器的设计方法。该控制器主要由三个部分组成:利用遗传算法优化PID参数,和RBF神经网络结合,对被控对象逼近,搜索出一组准优的初始参数;RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;基于单神经元的自适应PID控制器,在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能。仿真结果表明,控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程。 相似文献
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本文研究含未知信息的轮式移动机器人(wheeled mobile robots,WMR)的编队控制问题.首先,基于领航–跟随法和虚拟结构法,将WMR编队控制问题转化为跟随机器人对参考虚拟机器人的跟踪控制问题.然后,利用径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBF NN)对WMR的未知系统动态进行学习,以及根据李雅普诺夫稳定性理论设计了稳定的自适应RBF NN控制器和RBF NN权值估计的学习率.依据确定学习理论,闭环系统内部信号在对回归轨迹实现跟踪控制的过程中满足部分持续激励(persistent excitation,PE)条件.随着PE条件的满足,RBF NN权值估计收敛到其理想权值,实现了对未知闭环系统动态的准确学习.最后,利用学习结果设计了RBF NN学习控制器,保证了控制系统的稳定与收敛,实现了闭环稳定性和改进了控制性能,并通过仿真验证了所提控制方法的正确性和有效性. 相似文献
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Jun Xia Yujia Zhang Min Wang Andy Annamalai 《International journal of systems science》2019,50(3):638-651
Conventional Neural Network (NN) control for robots uses radial basis function (RBF) and for n-link robot with online control, the number of nodes and weighting matrix increases exponentially, which requires a number of calculations to be performed within a very short duration of time. This consumes a large amount of computational memory and may subsequently result in system failure. To avoid this problem, this paper proposes an innovative NN robot control using a dimension compressed RBF (DCRBF) for a class of n-degree of freedom (DOF) robot with full-state constraints. The proposed DCRBF NN control scheme can compress the nodes and weighting matrix greatly and provide an output that meets the prescribed tracking performance. Additionally, adaption laws are designed to compensate for the internal and external uncertainties. Finally, the effectiveness of the proposed method has been verified by simulations. The results indicate that the proposed method, integral Barrier Lyapunov Functions (iBLF), avoids the existing defects of Barrier Lyapunov Functions (BLF) and prevents the constraint violations. 相似文献
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设计了一种基于径向基函数神经网络(RBF NN)的飞行控制器结构,运用李雅普诺夫综合法导出稳定的RBF NN参数调节律,以保证整个系统的稳定性.由于能在线地调节RBF NN的全部参数(连接权、高斯函数的中心和宽度),避免了因人为地估计中心和宽度参数而带来的性能损失,因而提高了控制性能.以F8战斗机为控制对象进行了仿真分析,仿真表明,在存在70%的模型误差的情况下,该控制器仍然能实现较好的跟踪控制,表现出很好的鲁棒性,远远优于传统的只调节连接权值的算法. 相似文献
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一种基于并行遗传算法的非线性系统辨识方法 总被引:7,自引:1,他引:7
结合并行算法的运算能力和遗传算法的搜索能力,提出一种基于并行遗传算法的非线性系统辨识方法。其特点是通过并行遗传算法实现对RBF神经网络极值、宽度和中心位置等有关参数的估计,其速度快、精度高,从而通过RBF神经网络有效地完成了对非线性系统的辨识。最后给出了仿真结果,证实了该方法的有效性。 相似文献
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针对LM算法不能在线训练RBF网络以及RBF网络结构设计算法中存在的问题,提出一种基于LM算法的在线自适应RBF网络结构优化算法.该算法引入滑动窗口和在线优化网络结构的思想,滑动窗口的引入既使得LM算法能够在线训练RBF网络,又使得网络对学习参数的变化具有更好的鲁棒性,并且易于收敛.在线优化网络结构使得网络在学习过程中能够根据训练样本的训练误差和隐节点的相关信息,在线自适应调整网络结构,跟踪非线性时变系统的变化,使网络维持最为紧凑的结构,以保证网络的泛化性能.最后通过仿真实验验证了所提出算法的性能. 相似文献
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粗糙集与改进的QPSO-RBF算法在柴油机气门故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对气门故障,以缸盖振动信号的小波包能量谱作为故障特征参数,提出一种粗糙集(RS)与改进的量子微粒群径向基函数神经网络(QPSO-RBF NN)相结合的故障诊断方法.首先应用粗糙集对试验所得的特征参数进行属性约简,去掉冗余信息,简化RBF网络的结构;然后将带变异算子的QPSO算法引入到RBF网络的学习过程中,改进其现有的学习算法,进一步提高故障预测能力.通过对6135D型柴油机气门故障进行诊断,结果表明该方法提高了诊断的精度和效率. 相似文献
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Nadir N. CharniyaAuthor Vitae Sanjay V. DudulAuthor Vitae 《Applied Soft Computing》2012,12(1):543-552
Neural network based classification of material type even with the variation in the sensor parameter is investigated in this paper. The sensor is developed by means of a lightweight plunger probe and an optical mouse sensor. An experimental prototype was developed which involves bouncing or hopping of the plunger based impact probe freely on the plain surface of an object under test. The experiment is conducted to obtain the bouncing signals for plain surface of an objects kept at different distances from the probe. During the bouncing of the probe, time varying signals are generated from optical mouse that are recorded in data files on PC. Some dominant unique features are then extracted using signal processing tools to optimize neural network based classifier. The time and features of bouncing signal are related to the material type, and each material has a unique set of such properties. It is found that the sensor system is intelligent due to its ability to classify the material type even with the variation in the sensor parameter (distance between the sensor probe and plain objects). The classifiers are developed using two neural networks configurations, namely a well-known Multi-layer Perceptron Neural Networks (MLP NN), and Radial Basis Function Neural Networks (RBF NN). MLP NN and RBF NN models are designed to maximize accuracy under the constraints of minimum network dimension.The optimal parameters of MLP NN and RBF NN models based on various performance measures that include percentage classification accuracy (PCLA) on the testing data, and area under Receiver Operating Characteristics (ROC), and are determined. For the sensor data set, the PCLA of both the classifiers are found reasonable consistently in respect of rigorous testing using different data partitions. The areas under the ROC curves are close to unity. Performances of the two classifiers have been compared. It has been found that the RBF NN is more robust to noise, and epochs required for training are very less as compared to that for MLP NN. 相似文献
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