基于改进Elman神经网络的非线性预测控制

为了提高非线性预测控制中预测模型的精度,提出一种基于递归神经网络建模的预测控制方案.采用改进Elman神经网络在线建立预测模型,用递推最小二乘法在线修改神经网络权值,并引入误差补偿环节,从而达到改善预测模型精度的目的,使控制系统的控制性能得到提高.仿真实验表明了该方法的有效性.     

神经网络在直流无刷电机控制系统中的应用

采用多层神经网络结构控制电传动系统中的无刷直流电机。首先，离线训练神经网络；然后，采用神经网络在线控制电机的速度。建立了带有神经网络的电传动系统仿真模型来验证所采用的神经网络结构，仿真结果表明，系统抗扰动性很明显。     

基于粗集理论的雷达辐射源信号识别

将粗集理论（RST）引入到雷达辐射源信号（RES）识别中，提出一种区间连续属性离散化新方法及相应的特征选择算法，将RST与神经网络（NN）结合，设计粗集神经网络（RNN）分类器．实验结果表明，该方法解决了已有方法难以处理的区间连续属性离散化问题，获得的正确识别率比其他3种方法分别高出7．29％、4．34％和4．00％．RNN的平均训练代数比NN少97．54，RNN的平均识别率比NN高2．84％，这表明RNN具有比NN更好的分类能力和泛化能力，从而证实了该方法的有效性和可行性．     

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.     

基于PCA与神经网络的雷达故障组合诊断方法

针对目前单一诊断方法的缺陷,提出了一种基于主元分析方法(PCA)和神经网络的组合故障诊断方法.利用多PCA来监测雷达状态,在雷达状态异常时再通过分析变量贡献率来确定故障部位,最终采用神经网络进行故障诊断.仿真实验了该方法的有效性.     

基于自构建RBF神经网络的内模控制

针对复杂的非线性被控过程,本文提出一种基于自构建RBF神经网络的内模控制方法。该方法中,神经网络的自构建学习算法包括结构学习和参数学习。结构学习采用最近邻聚类法使网络能够自适应地在线增加和删减神经元以达到理想的网络结构。神经网络的参数学习采用梯度下降法。将该神经网络用于内模控制,使得辨识被控远程内部模型和控制器模型的神经网络的神经元个数可以根据激励强度动态改变,进而改善了控制系统的动态性能和鲁棒性。仿真结果表明了所提方法的有效性。     

基于理想轨迹学习的机械手神经自适应控制

在机械手鲁棒控制的基础上,讨论了神经网络逼近误差界未知情形下机械手的神经网络直接自适应控制方法,这里神经网络用于补偿系统的不确定性,提高整个系统的跟随性能。提出设计方法的主要特点是神经网络控制器设计采用机械手待跟随的理想关节信号代替实际的机械手关节角、关节速度和关节角加速度作为神经网络的输入,此外神经网络的逼近误差界假设是未知的。给出了具体的系统设计算法,并证明了神经网络学习算法的收敛性和整个系统的全局稳定性。最后,一两连杆机械手的控制器设计仿真实例验证了提出算法的有效性。     

基于RST改进NN模型的高压输电线系统故障诊断

为了克服实时诊断信息在形成和传递过程中的畸变而导致故障诊断结果的错误，在基于粗糙集理论(Rough Set Theory，简称RST)的高压输电线系统故障诊断模型的研究基础上，充分利用神经网络(Neural Networks，简称NN)的泛化能力和粗糙集理论强大的定性分析能力，构造了RST与NN相结合的故障诊断模型。首先利用RST从诊断样本中提取领域知识，然后利用所提取的诊断对象知识属性形成诊断NN的初始结构，进而增强诊断NN的智能性和容错性。通过高压输电线系统故障诊断的仿真结果比较，证明了该模型的有效性和通用性。该模型即使在诊断信息不完整的情况下，也具有高的诊断容错性能，因此在电力系统实时故障诊断方面具有广阔的应用前景。     

电流模式神经网络

把电流模式电路引进了神经网络理论，提出了一种用电流模式电路构成的神经网络阈值处理单元，并由此构成了电流模式Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络，此网络中信号都是以电流的形式出现的。     

基于神经网络的模糊控制

提出一种基于神经网络的模糊控制，其模糊化、模糊推理和模糊决策均由神经网络完成，并将用于模糊推理神经网络的输入节点由常规的２７个减少到１５个，减少了训练量。文末给出该模糊控制结构应用于典型环节的实时控制结果。     

基于进化神经网络的RNA二级结构预测方法

本文提出了一种基于进化神经网络预测RNA二级结构的方法.该方法利用进化算法优化了神经网络结构和权值,改善了传统BP人工神经网络容易陷入局部最优等缺陷.实验结果表明该算法能够获得一个最优结构和权值的神经网络,利用该网络去预测不带伪结的RNA二级结构能获得理想的效果,敏感性和相关系数都有所提升,证明了该改进算法的可行性.     

传感器故障在线诊断和信号恢复的两级神经网络方法

目的研究控制系统中传感器软硬故障诊断和信号恢复．方法提出一种两级神经网络（ＮＮ）包括一个主神经网络和若干个局部神经网络方法．主神经网络负责诊断传感器故障,其输入为各传感器在时刻ｔ的信号,输出为各传感器在时刻ｔ＋１的信号．各局部网络负责传感器故障诊断和信号恢复．每一个局部网络对应一个传感器,局部神经网络输出为相应的传感器在时刻ｔ＋１的信号,其输入为其余传感器在时刻ｔ的信号．各网络均采用先学习,后工作的在线学习方法．结果与结论所述方法具有在线学习、故障误检率低、可以诊断多个传感器软硬故障的优点．对气垫船中传感器软硬故障诊断的仿真结果表明,该方法是行之有效的．     

基于人工神经元网络模型的预测控制研究

研究了基于人工神经元网络模型的非线性预测控制，所采用的网络为一种将线性模型与多层前向网络相结合的ＤＬＦ网络，仿真结果表明，该“混合网络”易训练，收敛速度可大大加快，在ＤＬＦ模型的基础上，本文研究了一种非线性预测控制算法，它的显著特点是在线计算量小。对于一非线性过程－球形罐液位的仿真结果表明，基于ＤＬＦ的非线性预测控制效果颇佳。     

水压频率的递归网络灵敏度预测控制研究

提出一种对水轮发电机组水压频率进行综合调节的记忆递归网络灵敏度预测控制器．控制器由预测网络和控制网络组成，预测网络向控制网络提供控制灵敏度信号．两个网络均根据学习和控制的收敛与稳定性定理自适应学习．仿真结果表明控制器能在线实时控制具有非线性、时变、多变量特性的水轮发电机组，有效控制水压．     

一类基于神经网络的观测器及其在二关节机械手中的应用

本文提出一种非传统的神经网络观测器用来估计非线性系统的未知非线性部分。该神经网络是三层网络,采用带修正项的误差反传算法进行训练,以保证跟踪的精度和权值的有界。且在sigmoid 活化函数中增加线性滤波器,以提高系统的抗干扰能力。然后利用Lyapunov直接法保证基于权值误差的非传统观测器的稳定性。最后将该观测器应用到二关节机械臂系统的状态观测中,仿真结果验证了有效性。     

TCP网络的拥塞预测控制策略研究

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。     

改进的神经网络观测器在非线性系统中的应用

为降低非线性观测器对模型精度的依赖性, 提出一种非传统的神经网络观测器设计方法。该神经网络为三层前馈网络, 采用带修正项的误差反传算法进行训练, 以保证控制的精度和权值有界, 利用神经网络识别系统的非线性部分, 并结合传统的龙伯格观测器重构系统状态; 利用Lyapunov 直接法保证基于权值误差的非观测器的稳定性, 并将该观测器应用于机器人轨迹跟踪控制中。仿真结果表明, 该方法解决了模型不确定系统状态观测问题, 适用于模型精度较低的非线性系统。     

带中间状态反馈的多变量非线性预测控制

给出了基于神经网络的多变量非线性预测控制算法,提出了带中间状态反馈校正的基于神经网络的多变量非线性预测控制,以及反馈校正矩阵的设计方法．仿真结果表明,此算法大大地增强了系统的抗干扰能力,是一种有效和实用的控制方法．     

遗传径向基函数神经网络估计纯电动汽车锂电池的荷电状态

考虑到串联的锂电池是复杂的非线性系统,并且径向基函数神经网络(RBF NN)对于解决非线性问题有较好的特性,建立了锂电池SOC估计的RBF NN模型,并提出了一种基于遗传RBF NN的电动汽车锂电池SOC估计的方法. 利用在2010年上海世博园区中运营的纯电动汽车锂电池数据对遗传RBF NN进行训练和SOC估计的实验. 实验结果表明,SOC估计的均方根误差为0.0024,提高了估计的精度.     

基于复合神经网络的网络业务分类算法

针对目前计算机网络业务流管理问题,提出了一种基于复合神经网络的网络业务分类方案．将复合神经网络用于网络业务源特征提取与分类的研究中,打包法和BP算法结合用于复合神经网络的训练．并分析比较与单个神经网络和模糊神经网络算法用于网络业务分类效果．计算机仿真结果表明,复合神经网络分类收敛快、误差小,比单个神经网络算法和模糊神经网络算法更优越；同时,研究结果为解决网络业务源特征提取与分类提供了一种有效的途径．