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基于WIENER模型的压电陶瓷神经网络动态迟滞模型的研究 总被引:4,自引:4,他引:4
从频域的角度分析,一般认为迟滞特性的形成是由于对输入信号进行了相位滞后而造成,从而形成了输入和输出的多值对应关系,但直接从相位滞后角度所建立的迟滞模型主要是对迟滞环中的主环进行逼近。该文给出了多值对应的迟滞特性的新解释,提出迟滞特性是由形成多值对应的相位滞后部分和动态非线性部分串联组成。采用改进的Wiener模型建立压电陶瓷的迟滞回环特性模型,仿真和实验结果表明在描述压电陶瓷的多值对应、动态特性及非线性特性方面,所提出的神经网络动态迟滞模型具有较高的精度。 相似文献
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由于压电陶瓷执行器固有的迟滞非线性会影响系统的控制精度,甚至能导致系统不稳定,基于神经网络建立一个迟滞非线性的智能模型。提出一个迟滞因子将多映射的迟滞非线性转换成能够被神经网络逼近的一一映射。该模型结构简单,简化了辨识过程。最后用该方法对实际的压电陶瓷执行器进行建模,结果表明,该模型能够准确的逼近迟滞非线性。 相似文献
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为有效控制具有迟滞特性的音圈电机,首先需对迟滞进行建模。针对结构复杂,不能准确描述动态迟滞特性的PI模型的缺点,提出了基于PI(Prandtl-Ishlinskii)和神经网络混合迟滞模型。该模型分为两部分,第一部分由少量不同阀值的Backlash叠加而成,构成了一般迟滞特性;第二部分为神经网络,用于实现一般迟滞特性到对音圈电机迟滞特性的逼近,并实现对迟滞回环动态特性描述。仿真实验表明,所提出的基于PI和神经网络混合迟滞模型,与PI模型相比较,结构简单,建模精度高。 相似文献
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融合Gamma滤波和PI模型的结构,提出压电陶瓷的动态迟滞模型.借鉴PI模型的结构, 对Gamma滤波的各个环节的输出通过RBF神经网络进行静态非线性变换,并在其后与一个动态神经网络串联, 构成了一种新的神经网络迟滞模型.与静态PI 模型不同,由于新模型中含有动态的类迟滞算子与动态神经网络串联.所以, 所提出的迟滞模型是一种动态的迟滞模型.对压电陶瓷实际测量数据逼近和预测的结果表明,所提出的动态迟滞模型精度高,具有较强的泛化能力. 相似文献
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针对堆石坝系统的地震响应分析问题,提出了一种递归神经网络建模方法。该神经网络模型包含内部状态神经元的反馈并具有状态空间形式。借助于该网络模型的逼近能力和动态信息存储能力,从观测的结构动态系统输入输出数据中重构原系统的输入输出特性,并对新的输入信号做出相应的预测和响应。分别对理想的有限元响应数据和实测的响应数据进行了仿真。结果表明,所提出的神经网络方法较好地学习了这两组结构系统的动态特性,并显示出较好的预测效果。 相似文献
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对一类确定性Hammerstein系统,给出了基于神经网络的自适应控制算法。考虑到神经网络的非线性特点,特别是其自适应学习能力,控制系统采用两个神经网络分别作为估计器和控制器,通过在线训练网络的权重来获得模型参数和控制输入。神经网络的训练用Widrow-Hoff学习规则。对算法的全局收敛性进行分析表明系统具有总体收敛性,输入输出有界。 相似文献
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1. INTRODUCTIONThe predictive optimum control of cold storage temperature has found a wide applicationin agricultural engineering, especially for keeping fruits and vegetables fresh by cold storage.All of the currently-used temperature control units face the problems on how to choose theoptimum temperature as the controlled object, how to predicte the temperature variation ofthe refrigerating storehouse and how to realize the optimum control. A lot of study effortshave been made. The earl… 相似文献
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一类不确定执行器非线性系统的自适应控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一类带不确定执行器非线性的控制系统,提出了一种自适应神经网络控制方法。建立了包括死区、齿隙和“类齿隙”磁滞特征的非线性执行器模型。通过结合所建立的模型和Nussbaum增益技术,解决了当执行器非线性不确定时的控制问题。所设计的方案不需知道非线性特征参数边界,并且当非线性特征为死区时,其坡度可以为时变的。引入了自适应补偿项消除建模误差和干扰的影响。仿真结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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提出了基于RBF网络的虚拟仪表人机界面主观评价方法和评价指标。利用RBF网络的自组织、自学习与自适应特性对网络进行训练,使网络学习隐含在训练数据中的人机界面主观评价指标的权重规律,自适应调整主观评价指标的权重,克服了主观赋权法的随机性因素影响。建立了虚拟光柱表人机界面,开发了基于RBF网络的虚拟光柱表人机界面主观评价模型;对训练样本数为50,75和100的三组虚拟仪表网络模型进行了误差分析。分析结果表明,采用75个训练样本可以得到满意的主观评价精度。 相似文献
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煤气消耗预测是钢铁企业中能源管理重要组成部分之一,以炼钢过程煤气消耗为研究对象,将灰色理论与径向基函数(RBF)神经网络进行组合,建立了基于灰色RBF神经网络的炼钢煤气消耗预测模型,利用灰色理论累加求和特性对样本数据进行预处理,减小了数据的随机性,增强了数据变化的规律;利用RBF神经网络逼近这种数据变化的规律,通过预测误差,动态调整RBF神经网络的结构,使得预测误差在允许的范围内。通过仿真表明,提出的模型预测精度较BP神经网络预测精度高,均方差为2.02%, 相似文献
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为了提高径向基函数(radical basis function, RBF)神经网络对网络安全态势的预测精度,提出了一种基于吸引力传播(affinity propagation, AP)聚类和差分进化(differential evolution, DE)优化RBF神经网络的算法。首先,利用AP聚类算法对样本数据进行划分聚类,从而获得RBF的中心和网络的隐含层节点数;其次,利用AP聚类得出种群差异度,自适应地改变DE算法的缩放因子和交叉概率,对RBF的宽度和连接权值进行优化;同时为了避免陷入局部最优以及跳出局部极值点,对每一代种群的精英个体和种群差异度中心进行混沌搜索。通过仿真实验表明,此算法在泛化能力增强的同时,对网络安全态势也达到了较高的预测精度。 相似文献
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基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测 总被引:11,自引:1,他引:10
提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。 相似文献