用模糊控制技术调整神经网络参数

神经网络很多参数都依靠经验来选择．本文以广东省第二次土壤普查成果资料数据库为例子,提出一种利用模糊控制技术调整神经网络参数的方法,并通过建立神经网络参数的控制规则表,实现了对神经网络部分参数的模糊控制．     

模糊神经网络控制器参数的混沌优化

为了优化模糊神经网络的参数,将混沌变量引入到模糊神经网络参数寻优方式中,根据系统的性能指标,采用混沌变量进行粗搜索寻优模糊神经网络参数,然后在粗寻优基础上引入基于模拟退火策略的混沌细搜索,最后搜索出的模糊神经网络参数是全局最优的.仿真结果表明:该控制方案有效地实现对非线性对象的最优控制,为工业过程非线性复杂系统的控制提供了一种有效的控制方案.     

基于改进模糊神经网络的PID参数自整定算法

针对传统的PID控制算法参数整定困难,控制效果并不理想,将神经网络算法、模糊控制算法结合在一起,形成了模糊神经网络PID参数自整定算法,并且对模糊神经网络进行改进,将神经网络输入的状态变量进行模糊化和归一化处理,采用BP神经网络自整定PID控制器的参数,根据RBF神经网络得到受控对象的Jacobian信息。仿真结果表明,基于模糊神经网络的PID自整定控制效果较好,具有一定的应用前景。     

模糊神经网络在电阻炉温度控制系统中应用

针对电阻炉具有时变,分布参数的非线性特性,将模糊神经网络控制应用于电阻炉温度控制系统.该控制器自适应能力强,利用系统偏差和神经网络辨识模型的输出对模糊神经网络控制器的参数通过一种改进的BP算法进行在线调节,达到对电阻炉温度的实时控制.仿真结果表明模糊神经网络控制器具有良好的控制效果,优于一般PID控制.     

神经网络训练参数等对控制效果的影响

本文在简要分析基于神经网络控制优点的基础上，选用ＣＭＡＣ神经网络，设计相应的控制器，采用数值仿真方法，分别调整各项参数进行神经网络学习控制的实验研究，得到这些参数对系统控制效果的影响及其规律，这对基于神经网络控制器的设计、应用以及性能分析等工作具有指导意义．     

RBF网络在熔窑控制系统中的应用研究

主要针对熔窑温度表现出的非线性、慢时变、大迟延和不确定性等特点,根据径向基函数神经网络具有可以逼近任意非线性映射、较快的学习速度并避免局部极小问题的能力,将RBF网络用于熔窑温度过程非线性模型的在线辨识,仿真结果表明能较好地跟踪温度的实际输出数据,具有较高的学习精度.     

一种基于模糊神经网络的智能PID控制器

本文设计了一种基于模糊神经网络的PID控制器,利用模糊神经网络对被控制象进行模糊辨识,采用BP学习算法的神经网络自适应地调整PID控制器的参数,将模糊技术、神经网络与PID控制综合起来,实现PID控制的智能化。通过仿真实验表明,该控制器具有较高的控制品质。     

基于ABC-BP神经网络的地铁盾构地表沉降预测

为研究地层参数和盾构掘进参数与地表沉降的非线性关联性,依托南京地铁6号线盾构区间,采用人工蜂群算法ABC优化BP神经网络,建立可预测地表沉降的ABC-BP神经网络模型。连续3个断面地表沉降预测结果表明:ABC-BP神经网络的预测精度和预测稳定性优于BP神经网络,且预测值与实测值一致；ABC-BP神经网络可较为准确地反映盾构机接近监测断面过程中的地表变形演变规律,最终实现地表变形控制的目的。提出了ABC-BP神经网络现场应用思路,构建了地层-掘进参数-沉降的关系,进而通过地层参数直接实现对盾构掘进参数和地表变形控制。     

一种时变非线性对象神经网络PID控制的仿真

利用BP神经网络对被控对象进行了控制和辨识,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器;给出了相应的控制算法;并对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明,同传统PID控制器相比,神经网络PID控制器对于模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性,证明了神经网络控制的优越性。     

基于BP神经网络的球杆控制算法设计

针对球杆系统定位控制问题,基于BP神经网络设计了BP神经网络控制器和BP神经网络PID参数自整定两种智能控制器.完成了两种控制器的网络结构与实现方法,并在Simulink环境中仿真.仿真结果显示出BP神经网络PID参数自整定控制器的稳定性优于BP神经网络控制器,将BP神经网络PID参数自整定控制器算法移植到GBB1004球杆系统,实现了对该系统的控制.实验结果显示,该控制器响应快,有一定的抗干扰能力,获得系统调节时间小于16s,稳态误差小于1cm.