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基于小波神经网络的自适应逆控制及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
神经网络控制特别适用于具有非线性和不确定性因素的系统。采用小波神经网络(WNN)对飞行仿真转台的直流伺服系统进行实时辨识,得到其逆模型。然后将这一训练后的网络作为前馈控制器与常规反馈控制器结合构成并行自适应逆控制器,控制转台跟踪指定的速度和位置轨线。仿真结果表明该方法的有效性。 相似文献
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论述了基于伪控制补偿解决自适应控制中作动器饱和问题的方法。基本控制律采用非线性动态逆方法设计,神经网络用于对逆误差进行重构。伪控制补偿消除作动器和自适应单元之间的交互影响。通过在超机动飞行控制的应用仿真表明,该控制方案弥补了动态逆要求精确数学模型的缺点,消除了作动器饱和对自适应单元的影响,提高了整个控制系统的鲁棒性。 相似文献
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本文研究了利用径向基神经网络辨识某伺服机构的问题,本文采用了具有自适应步长的K-均值聚类算法对网络中心进行调整,学习算法中的局部卡尔曼滤波器考虑了径向基网络的空间和参数局部特性,有效地提高了算法的收敛性与学习速度;仿真结果表明了RBP网络对伺服机构建模的有效性。 相似文献
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针对高超声速飞机复杂的气动特性以及不确定的非线性模型,提出了基于H∞最优控制理论的逆控制方法。该方法将H∞最优控制的鲁棒性能与动态逆控制的非线性解耦控制能力有机结合,能够在复杂的飞行条件下,实现对高超声速飞机高度非线性解耦控制;同时还能抑制模型参数变化的扰动,从而确保了高超声速飞机的纵向稳定性,改善了其纵向模态的飞行品质。通过仿真实验验证了该控制方法的有效性。 相似文献
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BP神经网络模型的改进 总被引:38,自引:1,他引:38
本文在深入研究BP神经网络模型的基础上,提出了对该模型的若干改进技术处理方法,并通过仿真试验.实践表明,这些改进和技术处理方法是有效的. 相似文献
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提出一种基于神经网络的模糊非参数模型自适应控制方案。该方案仅用受控系统的I/O数据来设计控制器,综合了模糊控制、神经网络与非参数模型学习自适应控制各自的优点。仿真表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。 相似文献
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基于神经网络威胁判断模型 总被引:6,自引:0,他引:6
高尚 《系统工程理论与实践》2000,20(7):49-51
将神经网络理论应用于防空指挥控制系统中 ,研究了威胁判断模型 ,实例表明该方法是可行的 . 相似文献
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集中式粗粒度分布并行模型和并行进化神经网络 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种分布计算环境下并行进化神经网络的实现机制:集中式粗粒度模型。该模型基于并行遗传算法,可以同时对前馈神经网络的结构和权值进行优化。在分布计算环境中的实现为其在分布式网络中的应用开辟了广阔的前景。初步的实验结果表明该模型可以加快神经网络的进化速度,提高进化的效率 相似文献
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动态过程神经网络模型的研究(一) 总被引:3,自引:0,他引:3
综述了用于动态过程建模的几种典型的神经网络结构以及它们所具有的性能 ,并通过分析比较得出了网络结构与网络性能之间的关系。文中引入动态系统的状态空间描述方法 ,对动态过程神经网络建模具有指导意义. 相似文献