基于B—P神经网络的非线性系统预测控制的研究

预测控制是以计算机为手段基于模型预测进行控制的方法,但是已有的预测控制算法通常是针对线性渐进稳定对象的,或者即使针对非线性使用了非线性模型,但由于算法过于复杂不能适用于快速系统,本文对复杂非线性系统提出了一种基于Ｂ－神经网络的预测控制方法,仿真和实际结果表明该方法的有效性和快速性,能够实现对非线性系统的实时智能优化控制。     

基于神经网络的黄金期货价格的预测

黄金期货市场是一个极其复杂的非线性动力系统,由于神经网络具有很强的非线性逼近能力,理论上能无限逼近任意非线性函数.选用了应用最广泛的BP 神经网络模型来预测黄金期货的价格.对采集到的影响黄金期货价格的因素数据进行了归一化处理后建立BP神经网络并进行了模拟训练,然后用训练好的网络进行检验,并比较了输出结果和真实值,发现用BP神经网络模型能够将误差控制在一个较小的范围内.经过实证研究可以发现BP神经网络用于价格预测可达到较好的效果.     

基于RBF神经网络的预测控制

运用神经网络解决系统的非线性问题,用预测控制解决系统时滞问题．针对制冷系统膨胀阀控制回路具有时滞、非线性的特点,提出了将基于RBF神经网络的预测控制用于蒸发器过热度的控制．仿真与应用均表明该算法具有良好的动态响应和较强的鲁棒性,能够对蒸发器过热度进行有效的控制．     

摆式客车倾摆控制系统神经网络预测控制

考虑伺服电机及机械系统的非线性对车体倾摆的影响，并包括伺服电机的饱和非线性特性的影响在内，采用神经网络方法对非线性特性的动态系统的输入输出关系进行辨识研究，建立摆式客车伺服系统神经网络非线性模型；提出在摆式客车中运用神经网络预测控制结合鲁棒控制的复合控制系统，解决这类非线性系统的控制问题，即应用神经网络进行辨识及预测控制．研究表明，从理论及工程应用角度看神经网络预测控制都是切实可行的，为在摆式客车倾摆控制系统中应用神经网络预测方法提供了一个新的方向．     

基于RBFNN的数据通信业务收入发展预测

数据通信业务收入发展状况受多种不确定因素影响，其预测过程是一个复杂的非线性问题，采用传统预测方法难以逼近复杂的非线性映射关系，其预测误差大．为此根据神经网络的非线性特性，提出一种基于RBF神经网络的数据通信业务发展预测模型，对2006—2011年数据通信业务收入发展进行预测，与BP网络训练结果比较，其收敛速度快，训练精度高，具有较强的鲁棒性和容错性，应用效果显著．     

基于神经网络的永磁同步电机广义预测控制

介绍了一种基于神经网络的永磁同步电机矢量控制系统的广义预测控制方法.通过分析永磁同步电机数学模型,采用带有延时结构的多层前向神经网络作为预测模型,进行非线性广义预测控制.控制算法是基于非线性激励函数的局部线性思想,将预测模型处理成线性和非线性两部分,并用线性预测控制方法求得控制律,简化了计算.仿真结果表明,利用该法建立的永磁同步电机调速系统,具有良好的控制效果.     

连续发酵过程的神经网络预测和控制

给出了神经网络趋化性算法的一种新的实现策略，在此基础上，提出了一种动态递归神经网络建模方法和一种控制作用受限的自学习非线性控制方法。将其用于连续搅拌签式发酵器的状态变量的在线预测和优化控制，仿真结果表明，预测精度高，控制效果好，具有强抗扰和强鲁棒性。在不知道生化过程模型结构的情况下，神经网络模型，可取很容易地通过在线或离线学习到高度复杂的非线性生化过程的输入．输出关系。对于经过最优操作点，稳态增益的符号会发生变化的这类难以控制的生化过程，神经网络非线性控制策略，可以使生化反应器始终维持在最优状况。本方法有望在实际工业过程中得到应用。     

基于BP神经网络的黄河水质预测研究

为了进一步研究高度非线性和非确定性水环境系统的变化规律,预测复杂、模糊、高度非线性河流水质。以黄河内蒙古河段为例,构建以上游断面监测数据预测下游水质变化的BP神经网络模型。模型选用L-M数值优化算法,采用3-6-1型网络结构,对黄河内蒙古河段2013—2014年各监测断面COD监测值进行训练。结果表明:BP神经网络具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构,可以很好地应用于黄河内蒙古河段COD预测,平均相对误差为5.66%,预测精度较高,为河段水环境治理、水质监测和控制污染提供借鉴意义。     

基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法

为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟合充要条件的基础上,结合模糊自适应变权重算法计算函数链神经网络权重,建立基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测模型。研究结果表明:基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法的预测精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小,具有较强的泛化能力;该模糊自适应变权重函数链神经网络预测模型可用于复杂非线性工业系统决策。     

W-RBF神经网络模型在中药材价格预测中的应用

中药材作为一种特殊的农产品,其价格态变化过程呈现出高度复杂的非线性特征,增加了中药材价格预测的难度.通过研究影响中药材价格的主要因素,并在分析传统价格预测方法的基础上,针对中药材价格变化具有随机性、突变性和非线性的特点,通过小波和RBF神经网络结合构建一个中药材价格预测模型(W-RBF).采用W-RBF神经网络模型对白芍价格进行预测,并将预测结果与RBF神经网络模型预测结果做了比较.实验结果说明,W-RBF神经网络模型预测准确率明显提高,比RBF神经网络模型更具优越性.     

基于模糊BP神经网络的垃圾焚烧炉控制系统

根据固体垃圾焚烧技术原理,结合垃圾焚烧炉运行特点,分析了垃圾焚烧过程与影响焚烧的主要因素,提出了基本模糊BP神经网络算法的垃圾焚烧炉控制方法.建立了垃圾焚烧炉炉温双端输入模糊神经网络（DIFNN）控制模型,并使用模糊BP神经网络控制算法对系统进行控制.仿真实验表明,该模糊BP神经网络控制能够适应复杂多变的焚烧过程的控制...     

一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器

常规的PID控制器参数整定方法需要被控对象的精确数学模型,且整定出的参数不能进行在线调整.而模糊控制和神经网络均不依赖被控对象的数学模型,且具有较强的自适应和自学习能力;遗传算法则是一种新型的全局优化方法.鉴于此,提出将模糊控制、神经网络和遗传算法引入PID控制器的设计过程.首先,运用遗传算法优化隶属度函数的中心值和宽度,并借助模糊逻辑控制确定遗传算法中的交叉概率和变异概率.然后,再运用BP算法优化模糊神经网络的连接权系数.仿真结果表明,该方法提高了系统的自适应能力和抗干扰能力,增强了系统的鲁棒性.     

面向无线传感器网络的自适应模糊神经拓扑控制算法

为有效控制无线传感器网络节点能耗,提出一种自适应模糊神经控制系统,并设计基于自适应模糊神经拓扑控制算法——AFNTC.该算法中模糊控制器参数由人工神经网络训练后获得,且通过反馈、循环的方式,不断调整节点的通信范围控制节点传输功率,从而使节点实际能耗接近预设的期望值,延长网络生命周期.实验结果表明,AFNTC算法能达到节点能耗可控的目的,相比模糊控制的拓扑控制(FCTP)算法和局部平均(LMA)算法,具有更低、更稳定的节点平均耗能.     

基于神经网络的模糊控制

从最优化角度出发，用神经网络解决模糊控制系统的规则提取问题，给出了可靠的基于ＢＰ算法的神经网络学习过程。讨论了模糊子集个数的选取与系统复杂性、精确性之间的关系。     

基于GD-FNN的药物注射系统辨识

针对手动控制调节药物注射量缺乏正确性和低效的特点,将广义动态模糊神经网络（GD-FNN）应于药物注射系统辨识。学习算法在动态模糊神经网络算法基础上进行改进,以模糊完备性作为高斯函数宽度的确定准则,避免初始化选择的随机性。同时,该算法能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,从而使每条规则的输入变量的宽度可以根据它对系统性能贡献的大小实施在线自适应调整。通过对药物注射系统的辨识和控制仿真实验表明改进后的广义动态模糊神经网络与动态模糊神经网络相比,可取得更好学习效率和辨识精度。     

神经网络模糊控制器单片机实现

为了实现工业控制过程的智能化,引入智能控制算法,在改善算法与软件仿真基础上,采用单片机控制技术,将模糊控制的规则集存储在神经连接权上,存入单片机的ＲＯＭ中,经过神经网络前向计算就可提取模糊规则,实现神经网络模糊控制器用于实际对象实时控制,详细给出模糊神经控制器的单片机实现方法和设计过程,实验结果表明,它是一性能优良实时控制器。     

板球系统的模糊神经网络控制算法研究

针对具有非线性特性的控制系统,提出了一种逐级模糊神经网络控制算法。该系统控制采用了补偿模糊神经网络算法和逐级模糊控制规则。在matlab仿真环境下对简化的模型进行了仿真实验。通过仿真结果可以看出,该控制算法比传统的模糊控制具有更好的控制表面,更能适应复杂多变的非线性准确控制;补偿模糊神经网络算法在训练时,具有学习速率快、准确度高和扩展性好等优点。     

风冷制冷机组的多变量模糊控制研究

针对一个多输入多输出、非线性复杂系统明显的非线性热力学耦合特性，采用模糊控制与神经网络相结合的方法，提出一种具有结构和参数学习能力的自组织模糊神经网络控制器，在控制过程中通过采样数据在线学习，调整网络结构，产生模糊控制规则并调整规则的参数，使得控制器具有模糊控制的特点，又有神经网络学习的能力．通过对风冷制冷机组控制试验的结果表明，该控制器能够达到同时控制蒸发压力和过热度的目的．     

一种新的不下机器人运动控制方法

对神经网络和模糊理论在水下机器人运动控制中的应用进行了探讨,提出了神经网络多步预测模型的非线性广义模糊预测控制算法,用神经网络方法实现了对水下机器人这一非线性系统的在线计算、滚动优化和在线控制,采用强化学习方法来构筑模糊控制系统中的神经网络,给出了神经网络多步预测模型及相应的控制算法和操作过程,计算机仿真结果验证了本文所提方法的有效性。     

基于模糊神经网络的无人机实时避障算法

针对模糊控制避障算法在障碍物信息未知的环境中适应性不强,难以有效规避"凹多边形"障碍物的问题,提出了一种基于模糊神经网络的无人机实时避障算法.采用等效夹角对模糊控制器的输入变量进行优化设计,克服了单一角度或距离在障碍物表征方面的局部片面性.基于BP神经网络理论设计了模糊控制器的初始隶属度函数和模糊神经网络架构;将模糊控制器在多个未知环境下生成的有效避障数据作为训练数据集,对模糊神经网络进行训练.仿真结果表明:所提出的模糊神经网络方法与模糊控制器相比具有更强的适应性,在面对未知复杂障碍物时避障更加灵活、路径更短,避障成功率更高.