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利用动态神经网络所具有的并行处理、分布式信息存贮、自学习自适应的特点,实现了对结构复杂、干扰大且控制精度要求高的变频调速系统的控制.仿真结果表明,控制方法具有很强的自学习和抗干扰能力.与PID控制作对比研究的结果表明,神经模糊控制超调小、响应快、无静差、鲁棒性强,具有较好的动、静态品质. 相似文献
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为了柔化电动汽车运行时速度变动带来的冲击,采用了单变量隐式广义预测控制的方法对电机电流进行控制,提出了一种基于车辆变速舒适度控制的加速度模型。在对电动汽车用永磁同步电动机驱动系统分析的基础上,建立了控制对象受控自回归滑动平均模型;为了避免系统参数变化引起的模型失配,采用递推最小二乘法对模型参数进行了辨识,并对电动汽车的启动和变速过程进行了仿真,得到了速度、加速度曲线。仿真结果表明,在变速始端和末端,加速度和加加速度均趋于零,说明了该方法能够实现对电动汽车变速过程的有效控制且鲁棒性强,具有实用价值。 相似文献
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交流电弧炉电极智能预测建模及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
交流电弧炉电极控制系统是一个多变量、非线性、参数时变、复杂强耦合系统,传统方法很难建立其数学模型.为此从电极控制的实际应用出发,提出了一种变结构遗传Elman网络预测建模方法,其中改进的混合遗传算法用来对网络结构和权值及自反馈增益的同步动态寻优.并将基于BP算法的改进Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于交流电弧炉的电极模型建模中.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:变结构遗传Elman网络克服了因复杂对象造成的网络结构复杂问题和采用BP算法带来的权值训练缺陷;具有更好的动态性能,逼近速度快,精度更高等优点. 相似文献
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根据模糊理论和神经网络理论,提出了变压器故障诊断的新方法.根据DGA(dissolved gas analysis) 法、电气试验法及外部故障特征法,建立了基于模糊输入的BP-ART2混和神经网络对电力变压器故障进行综合诊断.仿真结果表明本方法能有效提高变压器故障诊断正确率. 相似文献
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交流电弧炉电极控制系统是一个多变量、非线性、参数时变、复杂强耦合系统,经典的控制策略难以获得优良的性能.为此从安钢FSF电极控制的实际应用出发,提出了1种变结构遗传Elman网络预测建模方法,其中改进的混和遗传算法用来对网络结构和权值及自反馈增益的同步动态寻优.并将基于BP算法的改进Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于交流电弧炉的电极模型的辨识中,通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:变结构遗传Elman网络克服了因复杂的辨识对象造成的网络辨识结构复杂问题和采用BP算法带来的权值训练缺陷;并具有更好的动态性能,逼近速度快,精度更高等优点.最后,把建立的模型应用于电极控制系统的参数整定上,取得了良好的控制效果,为电极控制提供了理论指导. 相似文献
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对印染设备变频分部拖动系统进行了深入研究.给出无差模糊控制和开关式控制相结合的双模控制方法,采用AVR高速嵌入式单片机的变频调速系统,实现了单级无差模糊控制,满足了多级同步运行的要求.通过在线实时检测张力,保证了系统运行时织物张力的恒定.仿真实验结果表明了该系统动、静态性能好、鲁棒性强、可靠性高. 相似文献
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