Lugre摩擦模型的模糊神经网络辨识仿真研究

LuGre模型是典型伺服系统的摩擦模型,该模型能够准确地描述伺服系统摩擦过程复杂的动静态特性.模糊神经网络已成为模糊逻辑和神经网络研究最前沿的课题之一.模糊神经网络同时具有神经网络和模糊逻辑的优点.针对伺服系统所面临的摩擦问题,以低速伺服系统为对象,建立伺服系统的LuGre摩擦模型,采用模糊神经网络进行非线性在线辨识.仿真结果表明,采用模糊神经方法建立对非线性对象的辨识器,具有较高的辨识精度.     

液压伺服系统建模的新方法

针对液压伺服系统中直接用测量的方法来建立伺服阀死区非线性的模型非常困难的现状，该文充分利用了现有的对液压伺服系统模型的认识，用RBF神经网络来代替伺服阀锴区非线性部分的模型，设计了一个带神经网络的辨识器。该辨识器采用了迭代最小方差（RLS）学习算法对系统进行建模，最后，用Matlab/Simulink中的S－Function模块实现了上述辨识器的编程，并进行了仿真。仿真结果表明，所设计的辨识器能较好的解决液压伺服系统的建模问题。     

基于神经网络的超声波电机模型辨识

超声波电机存在着死区、迟滞等复杂的非线性特性.采用传统的系统辨识方法难以直接对该系统进行辨识,因此,根据超声波电机的静态、动态特性,提出了一种改进的BP神经网络以建立关于该电机的一种新的模型.通过引入迟滞算子构造扩张输入空间,将迟滞的多值映射转换为一一映射.提出了变斜率与带死区的神经元,以便于描述电机的死区特性.在训练神经网络时引入了广义梯度,以近似非光滑点处的梯度.最后给出了相应的实验结果,训练、泛化结果证明该建模方法是有效的.     

基于径向基神经网络的压电作动器建模与控制

针对压电作动器(piezoelectric actuator,PEA)的率相关迟滞非线性特性,构建了Hammerstein模型对压电作动器建模.采用径向基(radial basis function,RBF)神经网络模型表征迟滞非线性,利用自回归历遍模型(auto-regressive exogenous,ARX)表征频率的影响,并对模型参数进行了辨识.此模型可以在信号频率在1～300 Hz范围内时,较好地描述压电作动器的迟滞特性,建模相对误差为1.99%～4.08%.采用RBF神经网络前馈逆补偿控制,结合PI反馈的复合控制策略实现跟踪控制,控制误差小于2.98%,证明了控制策略的有效性.     

组合模型在电力价格预测中的应用研究

电力价格同时具有线性和非线性规律,价格预测就符合收益最大,风险最小,满足供电的要求.当前传统的方法只能反映电力价格部分信息,从而导致电力价格预测精度不高.为了提高电力价格预测精度,提出一种基于ARIMA和RBF神经网络相结合的电力价格组合预测方法.首先采用ARIMA方法对电力价格的线性部分建模预测,然后采用RBF神经网络对电力价格非线性部分建模预测,最后利用三层结构的RBF神经网络将2种方法预测结果进行非线性组合,得到电力价格最终预测结果.实验结果表明,组合模型相对于单模型的预测具有更高的精度,组合模型发挥了2种模型各自的优势,在电力价格预测中具有广泛的应用前景.     

非线性预测控制在塞棒伺服系统中的应用

由于连铸机塞棒位置伺服系统中存在着伺服阀流量非线性、液压缸阀芯摩擦非线性等因素,造成了伺服精度的降低。为改善控制质量,首先建立了含非线性因素的塞棒位置伺服系统模型,然后引入非线性预测控制方法进行伺服控制器设计。该控制器采用RBF神经网络对系统在线辨识并作为预测模型和实现在线校正功能;采用黄金分割法实现控制量滚动优化。最后,在Matlab6．5环境下进行了仿真试验。结果表明,采用该方法能有效提高塞棒位置控制质量,验证了设计方法的有效性。     

基于RBFN的伺服系统逆控制器设计及仿真研究

飞行仿真转台伺服系统中有一些诸如负载变化、机械摩擦等不确定和非线性因素，而神经网络逆控制对模型的不依赖性能较好的解决这些问题。该文给出了转台伺服系统速度跟踪的神经网络逆控制方案，它可以克服转台中负载变化及一些参数变化的影响，且能显著的提高动态精度。通过使用RBF神经网络实现了对象逆动态模型的在线辨识。并直接将该RBFN与PI环节构成一种神经网络逆控制制器，仿真结果表明这种方法具有较好的鲁棒性及较高的跟踪精度，有实际应用价值。     

基于模糊RBF神经网络的换热器建模

针对换热器的复杂非线性特征,利用一种模糊RBF神经网络结构,对其网络学习算法进行部分改进,并用于解决换热器的建模问题。采用模糊RBF神经网络不仅符合人的思维推理方式,也提高了神经网络的学习泛化能力,在改进的学习算法中通过学习率的值的不断变化和添加动量项,可以使学习速度加快,提高了辨识换热器模型的准确性。通过与传统的学习算法的仿真比较,验证了所提出的改进学习算法在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果。     

基于Hammerstein型神经网络的非线性动态系统辨识

Hammerstein模型广泛应用于非线性系统的辨识中,其结构是由非线性静态增益部分和一个线性动态部分串联。提出一种Hammerstein型神经网络用来模拟传统的Hammerstein模型,并将其应用于非线性动态系统的辨识中。由Lipschitz熵来确定Hammerstein型神经网络的阶次,并利用反向传播算法对网络权值的进行训练。仿真结果表明,Hammerstein型神经网络具有较好的非线性动态系统辨识性能。     

双电机驱动伺服系统的控制与仿真研究

研究双电机驱动伺服系统优化控制问题,双电机驱动伺服系统中存在齿隙非线性,从而降低系统跟踪响应速度、稳态精度及抗干扰能力,为了削弱齿隙非线性对系统产生的不利影响,提出了一种新的控制方法,采用遗传算法和RBF神经网络相结合。针对RBF神经网络控制器参数难以确定的问题,对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。最后在双电机驱动伺服系统中进行了仿真,结果表明系统跟踪响应速度快,稳态精度高,抗干扰能力强,具有较高的鲁棒性,证明所提出的控制策略是有效的。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

面向性能的软件再工程研究

将提高遗产系统性能作为软件再工程的一大目标加以考虑,提出了一种基于反模式的再工程方法。这种方法通过对一些反模式的特征进行识别,在遗产系统中发现对于系统性能有不良影响的设计并通过一定的方法加以消除,从而达到改善遗产系统性能的目的。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

Elastos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世,一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的ContentProvider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式,解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。     

AADL模型的测试方法研究

近几年来,MDA开发方式的应用使得如何保证模型质量成为研究的热点.以基于模型的测试为研究对象,研究了对AADL模型进行模型测试的方法,并提出了结合马尔可夫链对AADL模型进行测试的框架以及实施方法.最后,通过示例进一步说明了该方法.     

剖析Windows的用户验证机制

随着Internet和电子商务的发展,信息安全越来越得到业界的重视,其中网络操作系统的安全更是系统安全的基础.本文从计算机安全性的角度出发,着重讨论了Windows针对不同的使用环境所提供的用户身份验证的机制.