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本文提出一种用自组织自学习适应思想解决非线性动力系统控制问题的新方法。在每个小区域感受野,可以把非线性系统近似展开为线性,由神经元执行控制。各神经元的凝视点,感受野和功能由自组织自学习自适应方法进行调节。大量仿真结果验证了本方法的正确性和实用性。 相似文献
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本文针对半主动空气悬架这种时变的、非线性复杂系统,提出基于神经网络的自适应控制策略,设计了神经网络辨识器和控制器.通过仿真计算和分析验证了其可行性和有效性. 相似文献
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一种用于非线性控制的神经网络模糊自组织控制器 总被引:5,自引:0,他引:5
本文提出一种神经网络自组织控制器,并应用于非线性跟踪控制中,为了加快模糊控制器的在线学习,文中给出了一种变的最速梯度下降学习算法,仿真结果表明,该控制是有效的。 相似文献
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本文讨论了两种基于BP网络的自适应控制方法,给出了仿真结果,取得了较好的控制效果,显示了神经网络用于控制系统的优越性和巨大潜力,最后提出几点值得进一步探讨和研究的问题。 相似文献
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AGC系统的神经网络自适应控制 总被引:4,自引:0,他引:4
针对板带轧制过程厚度自动控制(AGC)问题,提出逆动态自适应神经网络AGC(VANN-AGC)系统,并给出适于过程控制的网络激励函数和改进的BP网络训练方法。仿真结果表明:VANN-AGC系统可自适应地实现快速跟随响应和抗扰调节;新的网络激励函数和训练方法适用于过程控制的需要;系统稳态厚差精度达到±5μm。 相似文献
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基于BP神经网络的自适应控制 总被引:48,自引:2,他引:48
本文利用BP神经网络对被控对象进行在线辨识和控制。为实现自适应控制,本文对specialised learning算法进行了改进,在此基础上,本文还提出了一种基于BP网络的自适应PID控制器。 相似文献
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In this paper, the application of neural networks and neurofuzzy systems to the control of robotic manipulators is examined. Two main control structures are presented in a comparative manner. The first is a Counter Propagation Network-based Fuzzy Controller (CPN-FC) which is able to self-organize and correct on-line its rule base. The self-tuning capability of the fuzzy logic controller is attained by taking advantage of the structural equivalence between the fuzzy logic controller and a counterpropagation network. The second control structure is a more familiar neural adaptive controller based on a feedforward (MLP) network. The neural controller learns the inverse dynamics of the robot joints, and gradually eliminates the model uncertainties and disturbances. Both schemes cooperate with the computed torque control algorithm, and in that way the reduction of their complexity is achieved. The ability of adaptive fuzzy systems to compete with neural networks in difficult control problems is demonstrated. A sufficient set of numerical results is included. 相似文献
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基于模糊神经网络的模型参考自适应控制 总被引:11,自引:0,他引:11
用模糊神经网络作为控制器,依靠参考模型产生理想的控制系统闭环响应,从而随时得到控制系统的输出误差.用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数,得到一种在线模糊自适应控制的新方法.通过倒立摆的仿真实验表明,该方法是可行的并能适应对象特性的大范围变化. 相似文献
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文章研究了神经网络控制算法在运动控制系统中的应用,以典型的运动控制系统为例,基于神经网络内模自适应控制方法设计速度环控制器。采用递归神经网络的ANNI用于充分逼近被控对象的动态模型,前向反馈神经网络ANNC用作控制器,在网络拓扑结构的设计及训练算法的选择上,进行探讨,提供了解决方法并获得了一些有意义的结论。实时仿真结果表明了基于神经网络的控制系统有很强的自适应能力和抗负载扰动能力,在系统的性能上优于传统的控制算法,为类似运动控制系统的设计与研究提供了新的方法。 相似文献
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非线性系统神经网络稳定自适应控制器的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
提出一种利用神经网络逼近具有不确定性及随机干扰的仿射非线性系统新算法,采用自适应控制率在线调节网络权值,基于H∞控制选择控制量以削减噪声干扰,并从理论上证明了采用该算法后系统的全局稳定性。将该算法用于气动系统位置跟踪,仿真结果表明该算法具有跟踪精度高,收敛速度快的优点。 相似文献