静电电位动态测试仪的智能化升级

静电动态电位测试仪广泛应用于人体等静电电位的测试.基于虚拟仪器技术,利用数据采集卡,对静电电位动态测试仪进行了升级改造,将模拟信号转换为数字信号,以便于数据处理;用LabVIEW软件编写了应用程序,可自动进行数据的处理和存储,实现了静电动态电位测试的智能化.     

基于神经网络的超磁致伸缩执行器模型参考控制

对超磁致伸缩执行器提出了神经网络模型参考自适应控制;超磁致伸缩材料具有磁滞非线性,随输入信号频率的增加,滞环也会增大,用一般的控制器难以实现精确控制;针对于此,为避免建立被控对象的精确模型实现精确控制,结合超磁致伸缩执行器的动态线性模型设计了基于BP和RBF神经网络的模型参考自适应控制器;RBF网络作为辨识器,BP网络为控制器,先进行离线学习;BP再在线辨识,同时把梯度信息传给RBF,使被控对象跟随参考模型;仿真结果表明,控制器的跟随效果良好,达到了较高的控制精度.     

基于径向基函数神经网络的转子系统裂纹故障诊断

结合基于模型的转子系统诊断技术和径向基函数(RBF)神经网络在辨识非线性系统动态时的优势,本文提出了一种新的转子系统裂纹故障诊断方法.该方法采用RBF神经网络对裂纹转子系统的未知动态进行辨识,实现部分神经网络权值收敛到最优值以及神经网络对系统未知动态的局部准确逼近;诊断过程中利用已辨识的信息实现转子系统裂纹故障的快速检测与分离.所提方法尤其适用于微小裂纹的在线检测与定量识别.最后,以Jeffcott转子系统裂纹故障诊断为例进行仿真,仿真结果验证了所提方法的有效性.     

基于RBF的模糊神经网络控制器设计与仿真分析

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。     

基于RBF NNI的单神经元PID模型参考自适应控制

RBF神经网络是一种性能良好的前向网络,它具有最佳逼近性能。本文中基于RBF神经网络,以单神经元PID作为控制器NNC,RBF网络作为辨识器,实现对被控对象的雅谷比信息辨识。传统的系统辨识方法包括以脉冲响应、最小二乘法为基础和最大似然法等,普遍存在难以克服的不足。本文的辨识方法及模型参考自适应控制方法具有计算速度快、推广和逼近、收敛特性良好等诸多优点,通过本文中的实例仿真,可以看出运用基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制的系统输出可以达到对输入精确的跟踪效果。     

一种热工过程RBF神经网络模型辨识方法

针对模型辨识中模型阶次难以辨识的问题,提出了一种RBF神经网络剪枝算法。基于该算法,对RBF神经网络隐节点和输入节点进行剪枝,不仅可以精简网络的结构,而且可以减少网络的输入节点,从而确定模型的阶次。同时,为了避免误删输入节点,在对输入节点剪枝时,将过程的输入和输出分开剪枝。将该算法应用于热工过程辨识中,仿真结果表明,提出的基于RBF神经网络剪枝算法是有效的。     

带优选聚类算法的 RBF 网络辨识器及应用

以RBF神经网络为模型框架，解决非线性系统的辨识问题。针对RBF网络的结构辨识问题，提出一种优选聚类算法，并用该算法，依据输入样本优选确定RBF神经网络的隐含层节点个数，采用新型二阶递推学习算法估计RBF网络中的参数和权值。上述混合算法，同时解决了RBF网络结构和参数辨识问题，大大提高了RBF网络的建模和预测精度。应用实例表明了所提出方案的有效性。     

二阶微粒群优化神经网络的混沌系统辨识方法

针对BP神经网络在学习算法中的不足,将BP神经网络的权值和阀值训练问题转换为优化问题,提出一种利用二阶微粒群算法优化的神经网络的算法。其次,运用基于二阶微粒群算法训练的神经网络模型对混沌系统进行辨识,并与传统的BP神经网络、RBF网络对同一混沌系统辨识的结果进行比较。实验表明,利用二阶微粒群优化算法训练神经网络进行混沌系统辨识,辨识的效果优于其它几种神经网络模型,可有效用于混沌系统的辨识。     

一种基于过程神经网络的动态系统控制信号求解模型和算法

针对非线性动态系统控制问题,提出了一种基于过程神经网络的控制信号求解模型和算法。利用过程神经网络对动态系统时变输入/输出信号的非线性映射机制和对系统过程模态特征的自适应提取能力,建立基于过程神经网络的辨识模型;然后根据所建立的辨识模型、系统控制结构和状态参数之间的关系,构建可满足系统信息传递约束关系的控制信号求解模型。分析了过程神经网络控制模型的信息处理机制,给出了基于GA与LMS相结合的优化求解算法,实验结果验证了模型和算法的有效性。     

基于雷达原理的电缆故障测试仪硬件设计

介绍一种基于脉冲测量法和闪络法原理的商用高压电缆故障测试仪的原理和硬件设计。利用雷达测试原理,向电缆发送一个低压脉冲或高压脉冲。当遇到特性阻抗不匹配的地方时,就会产生反射波,根据反射信号的波形确定故障的性质,通过测量波形特征点来定位故障点位置。系统以微控制器、CPLD为核心,由脉冲发送/接收、LCD显示、高速ADC采样等硬件电路模块组成。