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基于动态RBF神经网络在线辨识的单神经元PID控制 总被引:4,自引:0,他引:4
针对工业控制领域中复杂非线性时变系统,提出了基于动态RBF神经网络辨识的单神经元PID控制方法。采用动态RBF神经网络辨识器在线辨识系统模型,获得PID参数在线调整信息,并由单神经元PID控制器完成控制器参数的在线自整定,实现系统的智能控制。仿真结果表明,与常规RBF神经网络辨识的PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。 相似文献
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大型轮式工程车辆转向系统的神经网络PID控制 总被引:6,自引:0,他引:6
根据大型轮式工程车辆转向系统的对象特点和操纵方式,提出采用基于RBF神经网络控制器来改进常规PID控制器实现系统控制性能。该控制系统结构中,RBF神经网络辨识器(RBFNNI)实现对被控对象的Jacobian矩阵信息的辨识,神经网络控制器(NNC)是基于RBF神经网络实现的单神经元的PID控制器。在对算法进行改进的基础上设计了神经网络结构,并进行了被控对象的仿真分析。实际结果表明该控制方法具有较好的实用性和鲁棒性,可以用于多操纵模式工程车辆转向系统的控制。 相似文献
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提出了一种基于遗传算法(GA)、克隆选择算法(csA)和神经网络的自适应PID控制器的设计方法.该控制器主要由四部分组成:一是利用遗传算法优化PID参数初始值;二是用克隆选择算法对径向基函数(RBF)神经网络参数初始值优化;三是RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;四是单神经元PID控制器,学习并在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能.仿真结果表明,该控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程. 相似文献
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针对广义学习模型提出了基于PID结构的零极点配置解耦控制算法.广义学习模型由一个线性时变子模型和一个非线性学习模型组成,其中线性时变子模型的参数采用最小二乘方法进行辨识,非线性学习模型由RBF神经元网络近似.通过引入补偿多项式,使得闭环系统的零极点可任意配置,极大的改善了闭环系统的动态性能.在进行控制器参数选择时,PID结构部分参数可根据常规PID控制器选取,零极点配置部分参数可根据系统期望零极点选取.最后,通过对电弧炉电极调节系统的仿真,验证了控制器的有效性. 相似文献
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简要介绍了基于HIA的协同仿真平台(COSIM)的两种开发机制:COSIM开发机制和非COSIM开发机制。基于该平台构建了编队协同作战仿真系统,介绍了系统的体系结构及各节点的功能,完成了各个联邦成员的对象类和交互类设计,研究了非COSIM机制下的系统开发过程.开发过程表明:该机制在较大程度上封装了HLA/RTI的开发细节,能降低系统的开发难度,使开发过程变得简单。通过仿真实验验证了所构建仿真系统的可行性和正确性。所构建的仿真系统为编队协同作战能力(CEC)系统应用到水下防御领域的概念论证提供了依据,且为相关理论的研究提供了试验平台。 相似文献
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基于Windows平台的仿真支撑系统的研究 总被引:16,自引:3,他引:13
对可运行于Windows平台的仿真支持系统进行了研究,并加以了具体地实现,针对微机系统的特点,采用了客户/服务器方式,对大型网络实时数据库进行了精心设计,实现了利用微机群构成大型仿真系统,对模型的编写、编译、连接、调试、运行和结果分析等全过程提供支持。并将指导员台,就地操作,工程师站等功能有机地进行了集成。同时,作为一个开放的系统,还提供了应用程序编程接口,为用户的进一步开发提供了方便。在多个仿真系统的实际使用表明,本研究成果为基于Windows平台的仿真系统的开发、运行和研究提供了良好的基础。 相似文献
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基于Agent的协同关系模型研究 总被引:5,自引:0,他引:5
在分析协同环境中Agent之间协同关系特征的基础上,本文提出并定义了一种基于Agent的协同关系模型(ACRM),该模型引入了时间和空间的机制,用于描述现实世界的协同环境中Agent动态协同过程。通过应用实例说明该模型解决了动态协同过程中协同关系变化等问题。 相似文献