一种基于神经网络算法的非线性PID控制器

针对非线性、不确定时滞对象,提出一种基于神经网络算法的非线性PID控制器。该控制器将传统PID的比例、积分和微分参数分别构造成关于误差信号的非线性函数,并将非线性比例运算单元、非线性积分运算单元和非线性微分运算单元分别作为隐层神经元的激励函数,从而构造将PID控制与神经网络控制融为一体的智能控制器。研究结果表明:采用此智能控制器有效解决了传统PID难以控制非线性对象的问题以及传统神经网络控制器隐层神经元节点数难以确定的问题,仿真结果验证了该智能控制器的有效性。     

非线性系统的RBF神经网络建模方法研究

RBF神经网络理论为非线性系统辨识提供了有力的工具。针对多数RBF神经网络原有算法的计算量大、学习速度慢等缺点,采用一种混合算法,仿真结果表明算法具有一定的有效性。     

神经网络逆系统非线性励磁控制器的设计

利用逆系统方法,设计出同步发电机非线性励磁控制律,并加入系统中.把控制与过程状态样本作为非线性导师信号,以训练神经网络控制器,设计一种基于BP神经网络的非线性励磁控制器.仿真结果表明,对于小干扰,神经网络控制器和逆系统控制显示出相同的控制效果;而对于大干扰,两种控制方式的暂态响应曲线也基本相同.逆系统控制与其训练出的神经网络控制器控制,都显示出基本相同的暂态和稳态性能,但神经网络控制比逆系统控制具有控制规律简单,以及实时性、可靠性和鲁棒性好的特点.     

应用非线性系统识别的RBF神经网络新型学习算法

扩展了一个在线的优先权更新算法,即一个基于RBF神经网络的非线性不连续时间多元动态系统的识别技术,这种技术适合神经网络结构．描述了独立表示的在线算法的2个不同问题,通过建立识别问题和在适当的控制理论中揭示某些技术之间的连接,给出了一个能满足单一变量系统需要的算法．     

一类非线性系统的RBF神经网络滑模控制及应用

针对一类模型不精确的非线性系统,提出了一种RBF神经网络与滑模控制策略。RBF神经网络在一定条件下可以任意精度逼近非线性函数,且具有较强的自学习、自适应和组织能力。因此,将其与滑模变结构控制策略相结合,应用于非线性系统中。实验结果表明:其克服了传统滑模变结构控制中的振颤问题,同时,继承了滑模变结构控制所具有的快速性能好、鲁棒性强和抗干扰性能优良的特点。     

一类非线性系统的直接自适应控制

在模糊神经网络滑模控制器的基础上提出了一种设计方法，将ＦＮＮＳＭＣ与模糊神经网络有机结合，通过平滑切换实现自适应控制。这种方法增强了系统的鲁棒性且能有效地消除高频颤动，仿真结果说明本方法有效。     

一种非线性变结构控制器的设计

针对一类仿射非线性系统,提出了一种非线性变结构控制方案,通过非线性状态反馈,将系统化为具有渐近稳定的有良好品质的滑模方程,而且使其动态特性便于分析。     

基于PID神经网络的非线性系统辨识与控制

针对工业控制领域中非线性系统采用传统的控制方法不能达到满意的控制效果,提出一种基于P ID神经网络的控制方案,以对其进行辨识和控制。将P ID神经网络引入控制系统中,既具有常规P ID控制结构简单、参数物理意义明确等优点,同时又具有神经网络的并行结构和学习记忆功能及非线性映射能力。仿真结果表明:该控制系统响应速度快、超调量小、稳态精度高,能够快速跟踪系统输出并进行有效控制,且具有一定的自适应性和鲁棒性,满足实时控制的要求。     

非线性系统控制器与观察器设计及应用

本文针对非线性系统，讨论了一种基于完全线性化的控制方法，与一种非线性状态观察器的设计相结合，应用到聚合反应过程的反应温度跟踪控制中，仿真结果表明，它不但具有良好的跟踪能力和收敛性，而且具有较好的参数鲁棒性。     

基于DLF神经网络的非线性自适应PID控制器

针对非线性时变现象,将DLF神经网络与PID基本原理相结合,提出了基于DLF神经网络的非线性自适应PID控制器设计方法,并解决了此类控制器初始参数难以设置的问题,仿真研究证实了其可行性和有效性。     

基于神经网络的自适应控制器

提出了一种基于神经网络的控制系统,将传统ＰＩＤ工程整定法与神经网络相结合,采用直接自适应控制方法,使基于神经网络的控制器在ＰＩＤ控制的基础上实现自适应控制,更有效地改善控制品质．     

神经网络直接自适应控制器的设计与实现

柔性机器人在受限运动时由于控制对象极其复杂而难以控制。为了解决受限柔性机器人机械臂难以精确定位问题提出并设计了一种神经网络直接自适应控制器。其控制效果在研究的受限柔性机器人控制实验上作了仿真与实验。结果表明该控制器能经较高精度控制受限柔性机器人的机械臂精确定位。本文是深入研究受限柔性机器人控制问题的基础。     

基于神经网络的汽轮发电机汽门开度控制器

汽轮发电机汽门开度调节过程是一个连续非线性动态过程。本文将之离散化并用多层BP网络逼近这一过程，构造了三种结构不同的神经网络汽门开度控制器。数字仿真测试证实了设计方案的可行性。基于对仿真结果的对比分析，文中讨论了神经网络对电力系统动态特性的抽取能力．并分析了样本选择与离线训练精度对控制器性能的影响。     

基于神经网络的带遗传算法的模糊控制器

研究如何将模糊逻辑系统（ＦＬＳ）、人工神经网络（ＡＮＮ）及遗传算法（ＧＡ）相结合,构成一个有机的控制器,从而达到准确、快速的控制。     

基于RBF神经网络的超市客户保持预测模型研究

利用RBF神经网络数据挖掘算法建立了超市客户保持预测模型,在MATLAB开发环境下进行程序设计和仿真分析,并与BP算法进行对比,完成了超市客户保持预测的任务,分析了该算法的优越性.     

基于RBF人工神经网络的生活污水处理软测量方法

为实现城市生活污水处理的在线控制,提出了基于RBF人工神经网络的软测量方法.运用大量实测数据对RBF神经网络进行了训练和仿真.结果表明,基于RBF神经网络的软测量模型对污水处理指标BOD的实时控制具有实用价值.     

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。     

神经网络控制系统仿真

利用基于神经网络修正误差ＢＰ学习算法的多层网络和间接学习或专门学习的动态逆特性控制方法＾［１］编制的神经网络控制系统的仿真软件（ＳＣＳＢＮＮ），给出了调节时间和最大超调量与神经网络中间层节点数的关系曲线，同时给出了各种学习率和神经元作用函数增益的响应曲线。ＳＣＳＢＮＮ也可用于神经网络非线性控制系统。仿真结果说明神经网络非线性控制系统具有良好的控制性能。     

基于RBF神经网络的跳频信号频率预测的研究

提出了一种跳频信号频率预测的解决方案——RBF神经网络．比较了BP神经网络和RBF神经网络在跳频信号频率预测中的性能差异．应用MATLAB针对一伴有随机噪声的信号进行了仿真实验，证明了该理论的可行性与优越性。     

基于改进遗传RBF神经网络的双电机驱动伺服系统控制

针对常规遗传算法的缺陷,提出了一种基于改进遗传算法和RBF神经网络相结合的控制方法.该方法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值.最后在双电机驱动伺服系统中进行了仿真试验,结果表明所提出的控制策略是有效的.