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根据系统非线性,参数不确定性和时变性等特点,提出一种基于神经网络逆控制方法,并介绍其结构和特点,通过仿真实验表明此结构的有效性。 相似文献
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基于复合正交神经网络的自适应逆控制系统 总被引:10,自引:0,他引:10
目前,在自适应逆控制系统中常采用BP神经网络,而BP网络存在算法复杂、易陷入局部极小解等不足。而正交神经网络能克服BP网络的不足,但由于正交神经网络学习算法存在某些局限性,提出了一种复合正交神经网络,该正交网络结构与三层前向正交网络相同,不同的是正交网络的隐单元处理函数采用带参数的Sigmoid函数的复合正交函数,该神经网络算法简单,学习收敛速度快,并能对网络的函数参数进行优化,为非线性系统的动态建模提供了一种方法。仿真实验表明,网络在用于过程的自适应逆控制中具有很高的控制精度和自适应学习能力。该动态神经网络比其它神经网络具有更强的建模能力与学习适应性,有线性、非线性逼近精度高等优异特性,非常适合于实时控制系统。 相似文献
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为了提高神经网络直接逆控制方法的跟踪精度和抗干扰能力,结合前馈神经网络直接逆控制与通用模型控制策略各自的优点,提出了一种基于前馈神经网络复合逆控制的方法。该方法将控制系统的参考轨迹改造成一条规范的二阶曲线,从而使得控制器参数物理意义明确,且易于整定。仿真实验验证了系统具有良好的鲁棒性和抗扰性能。 相似文献
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基于神经网络的新型复合速度控制器的设计 总被引:2,自引:1,他引:1
针对传统PID控制和神经网络直接逆动态控制各自的特点,提出了将两者相结合构造一种新型复合神经网络速度控制器的方法:基于感应电机间接磁场定向矢量控制系统.对该复合速度控制器进行仿真研究。仿真结果表明,在电机参数变化和负载扰动的情况下,该控制器的应用使感应电机间接磁场定向矢量控制系统具有很好的鲁棒性和抗扰性能: 相似文献
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两电机变频系统神经网络广义逆内模控制 总被引:1,自引:1,他引:0
为了提高非线性强耦合的两电机变频调速系统的解耦控制性能和鲁棒性能,提出了基于神经网络广义逆系统的二自由度内模控制方法。先对原系统数学模型进行广义逆存在性分析,进而推导出原系统的广义逆数学模型,再用动态神经网络逼近广义逆模型,从而串接在原系统之前组成广义伪线性复合系统,实现系统的解耦线性化与开环稳定,有利于系统的综合。然后对广义伪线性系统引入二自由度内模控制,保证系统的鲁棒稳定性。最后基于S7-300的平台,做了相关的试验研究。结果表明,该方法不但能够很好地实现系统的解耦,而且当系统存在建模误差和负载扰动的情况时,仍能使系统保持高性能的控制。 相似文献
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为了改善大时滞对象的控制效果,提出一种带时滞时间辨识的神经网络逆控制系统。利用自适应线性元件与BP网络相结合,辨识对象的时滞时间及不含时滞环节的模型,再对不含时滞的模型构造神经网络逆,并选择合适的参考模型使逆模型的输出平滑。将训练好的逆模型作为控制器,与被控对象串联形成开环控制,有效避免了闭环控制可能引起的不稳定。仿真结果表明,该控制策略能够实现系统快速平稳的输出,且能够克服时滞时间及参数变化引起的不良影响,与Smith预估控制器相比,具有较好的鲁棒性及抗干扰能力。 相似文献
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多变量自适应PID型神经网络控制器及其设计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种PID型神经网络控制器(PID-like Neural Network Controller,PIDNNC)及其设计方法.基于PID的简单结构和良好性能优势以及神经网络的自调节和自适应的特长,创建一种具有PID结构的多变量自适应的PID型神经网络控制器.该网络控制器的隐含层由带有输出反馈和激活反馈的混合局部连接递归网络组成.通过定义误差函数作为设计目标,采用弹性BP算法,并用变化率以及弹性BP算法中的符号法来处理某些求导关系,获得适于实时在线调整网络权值的修正公式.根据李亚普诺夫稳定性定理推导出确保控制系统稳定的学习速率的取值范围.最后通过实例进一步说明所提出网络控制器的优越性. 相似文献
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模糊神经网络在阿胶模式识别中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍采用模糊神经网络法对动物药阿胶进行模式识别,识别效果令人满意,由于其有模糊性,对于一些杂皮胶或混胶,也能识别出相应的隶属度。 相似文献
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介绍一种基于RBF的模糊神经网络设计与仿真分析的实现方法。该方法利用MATLAB中的神经网络工具箱图形用户界面GUI结合模糊控制规则表给定的输入/输出样本数据设计、构建RBF模糊神经控制器,并在Simulink中建立系统仿真模型。通过对阶跃输入信号作用下系统动态性能的仿真分析,结果表明基于RBF的模糊神经控制器有良好的控制性能。 相似文献
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逆系统方法的径向基函数网络实现 总被引:12,自引:0,他引:12
研究采用径向基函数网络(RBFN)构造系统逆控制器的工程实现问题,同时给出该直接逆动态控制器存在的充分条件。为进一步改善基于RBFN的直接逆动态控制器的动态性能,对该伪逆系统进行PID综合。仿真研究表明,以RBFN拟合对象逆过程的PID综合控制策略不仅能改善系统的动态性能,而且具有良好的参数鲁棒性能。 相似文献
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一种神经网络自适应PID控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
应用人工神经网络的原理,设计了一种神经网络的职能PID控制器。仿真结果表明,此PID控制器对非线性时不变系统有比传统的PID好的控制效果。该控制器将神经网络和PID控制规律融为一体,既具有常规PID控制器结构简单、参数物理意义明确之优点,又具有神经网络自学习、自适应之能力,控制效果明显提高。 相似文献