首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 109 毫秒
1.
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.  相似文献   

2.
风冷制冷机组的多变量模糊控制研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
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.  相似文献   

3.
对现有神经网络对非线性时滞系统的时滞辨识方法进行了补充说明和分析,同时指出现有的NARMA模型修正方法对时滞系统的不当之处。以时滞系统神经网络预测控制为例,介绍了NARMA模型的正确修正方法,仿真证明了所提出的修正方法能获得好的控制性能及抗干扰能力。  相似文献   

4.
针对一类单输入单输出非线性时滞系统,提出了一种自适应神经网络迭代学习控制方案,神经网络用来逼近未知非线性函数和未知非线性时滞函数,放宽了传统迭代学习控制对非线性函数和非线性时滞函数的限制,拓展了迭代学习控制的应用范围.采用Lyapunov—Krasovskii函数和利用反演(Backstepping)技术设计神经网络学习律和控制律,基于Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统所有信号半全局一致最终有界,通过调节设计参数可以实现对目标轨线任意精度的跟踪.  相似文献   

5.
一般自适应控制算法需在线辨识系统模型,算法复杂,计算时间长。本文采用无辨识自适应算法,不用辨识系统的模型,同时应用模糊推理对控制量进行补偿,以便克服模型失配的影响。仿真结果表明,该方案是非常有效的,适合于具有时滞的工业系统。将其应用于制冷装置中的电子膨胀阀控制,使得蒸发器过热度的控制效果得到了明显的改善。  相似文献   

6.
电子膨胀阀调节蒸发器过热度的控制算法   总被引:21,自引:3,他引:18  
将遗传算法引入蒸发器过热度的模糊控制中,对确定优化目标、选择优化参数、遗传算法的编码、产生初始样本群、求适与值、繁殖、交叉、变异、选择运算、获得优化参数等问题进行了研究;对比了遗传算法优化的模糊控制与PI控制的效果。遗传算法引入模糊控制,解决了蒸发器过热度控制中,只能依赖人的经验调速隶导度函数的难题,从而简化了模糊控制设计的过程;模糊控制与PI控制相比,过热度调节过程稍慢,但比较平稳,过热度控制精度较高。  相似文献   

7.
针对不确定时滞系统提出了一种自适应支持向量机Smith预估控制新方法.首先采用支持向量机对被控对象进行建模,然后设计了一个自适应支持向量机Smith智能预估器,解决了传统Smith预估控制需要预先知道被控对象精确数学模型的问题,克服了基于神经网络的Smith预估控制的不足.仿真实验结果表明,自适应支持向量机Smith预估控制方法充分利用了支持向量机的非线性映射能力,在被控对象数学模型未知的情况下对不确定时滞对象进行控制,具有良好的控制品质,特别是当对象特性发生变化时,还具有良好的适应性。  相似文献   

8.
船舶航向的神经网络二阶导数多步预测模糊自适应控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对大型船舶控制特性,设计了船舶航向的神经网络二阶导数多步预测模型及其辨识和预测算法,提出基于径向基函数神经网络多步预测模型和模糊小脑模型关节神经网络控制器的大时滞船舶航向模糊控制自动舵方案,解决传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题,以达到对具有大时滞、不确定非线性特性的大型船舶实现高精度输出跟踪控制.仿真结果表明对设定航向具有精确的跟踪控制效果.  相似文献   

9.
为解决MOCVD设备温度控制的非线性、时变性以及大时滞等问题,提出改进的基于误差反向传播算法(BP)的神经网络控制方法.在传统BP算法基础上附加一个使搜索快速收敛全局极小的惯性项,在微调权值修正量的同时也使学习避免陷入局部最小.该方法不仅具有自学习自适应能力,而且具有自调整比例因子功能.仿真和试验表明,神经网络控制器具有很强的鲁棒性、自学习功能和自适应解耦.在整个温度控制范围基本误差可达到l℃%。,有效的改善MOCVD系统温度的控制性能,对实际温度控制具有较好的指导意义.  相似文献   

10.
焦炉集气管压力自适应预测解耦控制系统设计   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
针对焦炉集气管压力系统具有强耦合、强干扰、典型非线性、时滞等特点,在系统控制过程中将压力分段考虑,用基于RBF神经网络辨识的单神经元控制器和PID控制相结合的方法,保证集气管压力稳定在工艺要求的范围内;在总管控制级用RBF神经网络预测模型对鼓风机机前吸力的实际输出进行超前预测以克服鼓风机控制系统的时滞.仿真示例和应用结果都表明该方案具有理想的控制效果.  相似文献   

11.
提出了一种确定RBF网络中心向量的动态递推算法 ,介绍了RBF网络线性层连接权值的递推最小二乘算法 ,利用这些算法对蒸发器过热度进行了在线辨识 ,同时对网络结构和算法的参数变化对辨识精度的影响进行了研究 .仿真结果表明该算法辨识速度快、精度高 ,可用于在线控制 .  相似文献   

12.
在制冷系统动态仿真的基础上,引入遗传算法对蒸发器过热度模糊控制的隶属度函数进行了优化,并给出了三角形隶属度函数的优化方案,利用MATLAB软件实现了仿真和优化过程,进行了优化模糊控制和比例积分(PI)控制品质的对比实验。结果表明,优化后的模糊控制使过热度的超调量减小,使阀的动作平稳。  相似文献   

13.
电子膨胀阀双神经元预测控制   总被引:4,自引:1,他引:4  
提出了用双神经元预测控制算法对电子膨胀阀进行控制的方法,一个神经元用于在线实时估计对象动态特性,以获取对象的一步预测模型。通过学习减小模型的预测误差;另一个神经元用于在线实时控制,仿真与应用表明该算法有良好的动态响应和较强的鲁棒性,能够对电子膨胀阀进行有效的控制。  相似文献   

14.
蒸发器出口制冷剂过热度的模糊控制   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了带有回风温度前馈补偿的蒸发器出口制冷剂过热度的模糊控制方法,此方法适应于制冷系统控制特性,并且简单实用.其有效性得到实验验证.  相似文献   

15.
基于自适应PID算法的制冷装置实时控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过离线辨识蒸发器过热度控制的实验数据,得到了基本二阶惯性纯迟延模型以及相关的非线性动态特性。在此基础上,经过控制器参数整定得到了利用单片机开发的实时控制器用的优化控制参数。同时,根据系统时变、非线性的特点,在基本PID算法的基础上,融入自适应控制在线识别系统工况,实时改变控制器的控制参数。实验表明,自适应PID控制相对于单纯PID控制,在控制精度、稳定性等控制品质指标上有较大提高,适于工程实用。  相似文献   

16.
机械泵两相冷却系统过热现象的实验研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
机械泵驱动两相冷却系统是一种以机械泵为驱动力的封闭式相变传热设备。在对该系统进行研究过程中发现,当启动蒸发器热负荷时,在蒸发段出口将产生明显的过热现象,并且有较大的压力脉。通过对大量实验对与过热度有关的启动温度、流量和启动热负荷进行比较分析,得出启动温度越低,产生的过热度越大的结论:启动温度越低,启动需要的过热度相对要大;其次,热流密度越大,过热时间维持的越短;最后,从过热状态到两相状态的闪蒸过程将系统的阻力发生较大变化,流量越大压力脉冲越高。  相似文献   

17.
过热度是反映铝电解槽当前生产效率的重要指标,由于过热度难以在线实时测量,本文提出一种基于残差卷积自注意力神经网络的过热度识别方法.针对铝电解生产过程数据为时间序列数据且具有多源异构特性,设计异构数据的同构表示方法.在此基础上建立残差卷积自注意力神经网络模型以提取同构时间序列数据的全局与局部特征.针对过热度数据标签少且类别分布不均匀问题,采用基于自动编码器的无监督预训练方法与加权交叉熵损失函数以提高过热度识别任务的性能.在基准数据集上进行仿真对比实验以验证本文所提方法的有效性,然后在只包含少量不平衡标签的铝电解过热度数据集上进行实验验证,结果表明本文构建的过热度识别模型相较与其他现有模型不仅提高了过热度识别准确率,而且在训练样本较少时保证了模型的泛化能力.  相似文献   

18.
电子膨胀阀动态特性的辨识   总被引:3,自引:2,他引:1  
针对制冷系统蒸发器过热度随EDM型电子膨胀阀开度变化的关系模型,对电子膨胀阀的步进电机施以电脉冲驱动,从而获得蒸发器过热度作为动态响应的运行规律,并应用8种系统辨识方法对该制冷系统进行辨识.经过对各种辨识方法辨识结果的比较,给出各种辨识方法在处理这一类问题时的辨识精度,以及在具体处理过程中的特点,给出适于这一类模型的辨识方法.同时,也说明了该环节用一个三阶环节描述更接近实际情况,这为以后制冷系统模拟、仿真奠定较好的基础.  相似文献   

19.
针对Internet网络系统的拥塞控制问题,提出了一种基于预测函数的拥塞控制策略。在离散化传输控制协议(TCP)动态拥塞窗口模型基础上,将IP网络转化为具有约束的预测控制,采用预测函数算法策略进行优化求解,使队列快速平稳地到达目标值。仿真结果表明该方法能够适应复杂的网络环境,控制品质优于RED算法和PID算法,具有较好的稳定性和鲁棒性,有效减少了网络不确定性带来的不利影响。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号