前馈网络泛化性能改进的目的的规划方法研究

以目的规划模型为基础，将前馈网络准则函数改进、网络灵敏度降低、先验知识运用有机地结合在一起，提出了前馈网络泛化性能改进的目的规划方法，文中给出了该方法的数学模型、求解方法以及算例。     

具反馈控制和Allee效应的偏利共生系统动力学行为

具有反馈控制和Allee效应的偏利共生模型,其动力学行为比较复杂 .在反馈控制偏利共生模型的基础上,研究加法Allee效应对系统的动力学行为的影响,证明了系统正平衡点存在的条件足以保证系统的全局吸引性 .通过构造适当的Lyapunov函数,得到平衡点全局稳定的充分条件.研究表明：Allee效应不影响反馈控制偏利共生系统平衡点的稳定性,但会影响平衡点的位置.     

基于LC串联型储能变换器的 状态反馈控制策略研究

为了满足新能源电站的无功需求,提出了一种LC串联滤波型变换器.以三相380 V/30 kW并网变换器为例,相比传统的L和LC型滤波器结构,所提变换器结构能够在保持变换器输出无功功率能力的同时,降低系统直流工作电压约为原变换器的71％,释放了系统12％的有源容量,同时效率相比原滤波结构有6％的提升.此外,基于LC变换器的离散状态模型,提出了一种基于LC串联滤波器型变换器的状态控制方法,有效地提升了LC串联滤波器在谐振频率处的系统阻尼.最后在PSIM中搭建了LC型变换器的仿真模型,验证了LC滤波型变换器的优势和状态反馈控制策略的可行性.     

含闭链异构双腿行走机器人动力学建模与求解

建立了简化的9连杆异构双腿行走机器人模型并给出了机构中存在的封闭链约束方程.采用带约束的多体系统拉格朗日方程建立了系统的动力学模型.对约束求导,给微分-代数混合的动力学方程添加扩展方程,采用预估-校正数值积分方法进行求解.将数值解对约束的不满足作为反馈,给出误差反馈控制方法,来减小数值积分带来的误差,保证算法收敛.针对仿生腿侧进行了动力学仿真计算,比较了带和不带误差反馈数值积分算法解对约束的满足程度以及正逆解的一致性程度.仿真表明建模方法可行且误差反馈控制数值积分可减小数值积分误差,防止误差积累.     

基于参数自调整模糊PID算法的前馈共轨压力控制

阐述了电控共轨燃油喷射系统结构及压力调节基本原理,针对压力控制传统PID算法的不足,引入参数自调整模糊PID算法,通过Matlab仿真确定了不同误差输入时的参数调整规律.为提高压力控制动态响应,设计了前馈参数自调整模糊PID算法,并通过试验确定了前馈量与相关影响因素的定量关系,最后进行了系统对比试验.结果表明,该算法在工况过渡时的性能优于常规PID控制,压力控制超调量及稳态误差精度得到明显改善,从而为电控共轨系统精确喷油计量和控制奠定了基础.     

Further results on limitations of sampled-data feedback

To control continuous-time uncertain dynamical systems with sampled data-feedback is prevalent today,but the sampling rate is usually not allowed to be arbitrarily fast due to various physical and/or computational constrains.In this paper,the authors examine the limitations of sampled-data feedback control for a class of uncertain systems in continuous-time,with sampling rate not necessary fast enough and with the unknown system structure confined to a set of functions with both linear and nonlinear growth.The limitations of the sampled-data feedback control for the uncertain systems are established quantitatively,which extends the existing related results in the literature.     

一种自适应确定隐层节点数的增量半监督超限学习机算法

单隐层前馈神经网络中,隐层节点个数是影响网络的学习能力和复杂程度的重要因素.在实际应用当中,如何确定网络的隐层节点个数仍然是一个开放的问题.在半监督超限学习机(SS-ELM)的基础上,本文提出了一种增量半监督超限学习机(ISS-ELM)算法,对于给定的学习精度,该算法能够逐个或者成批地增加隐层节点,并自适应确定隐层节点...     

基于广义Чебышев多项式的新型神经网络算法

提出了一种基于广义Чебышев多项式的新型神经网络学习算法。对于给定的样本点,采用三次样条插值方法求得Чебышев结点处的函数值,并将Чебышев结点和对应的函数值作为新的训练样本。利用Чебышев多项式的正交性,每个权函数可以表示为广义Чебышев多项式,它是最佳平方逼近多项式。与样条权函数神经网络算法相比,该算法最后表达式更简单,有利于泛化,而且每个权函数所需要存储的信息量更少。另外,提出的新算法不存在梯度下降类算法的局部极小、收敛速度慢的问题。最后,为了说明该算法的有效性,给出了一个实例,仿真实验说明通过提取广义Чебышев多项式的权函数,可以理解所训练的问题的内在关系,训练后的网络具有很好的泛化能力和很高的精度。     

前馈网络泛化性能改进的目的规划方法研究

以目的规划模型为基础，将前馈网络准则函数改进、网络灵敏度降低、先验知识运用有机地结合在一起，提出了前馈网络泛化性能改进的目的规划方法．文中给出了该方法的数学模型、求解方法以及算例     

基于扰动观测器的伺服控制器设计及仿真研究

利用扰动观测器减弱系统的量测噪声和外部扰动,利用抗漂移的状态反馈控制器来减弱驱动饱和的影响,将这两种策略综合用于伺服控制器的设计并重点对这种方案进行了仿真对比研究。仿真结果表明基于扰动观测器的伺服系统在扰动及量测噪声不大,且系统模型参数变化不大的情况下具有较高的动态性能及较高的跟踪精度并能克服饱和约束的不良影响。