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基于神经网络的轮廓误差控制仿真研究 总被引:1,自引:1,他引:0
运动控制系统不同轴的动态特性的差异是造成系统轮廓误差较大的主要原因。为系统每个轴设计一个高性能的前馈补偿器,可以改善每个轴的动态特性,使不同轴相互匹配,从而残小系统的轮廓误差。由于前馈补偿器的传递函数通常具有二阶或二阶以上微分环节,物理实现较困难,本文利用神经网络辨识系统的控制对象逆模型作为前馈补偿器,很好地解决了该问题;而利用在遗传算法中加入BP算法形成的混合遗传算法作为神经网络的训练算法,此算法具有收敛速度快,不易陷入局部权小的特点。 相似文献
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火电单元机组智能控制系统 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一个实现大范围负荷跟踪的火电单元机组智能控制系统.该系统包括设定值调节器、神经网络模糊前馈控制器、模糊反馈控制器和单元机组.设定值调节器根据机组负荷指令提供设定值.前馈控制器采用神经网络模糊控制逼近单元机组的逆稳态特性而得到前馈控制信号,以实现单元机组的大范围运行.反馈控制器则采用模糊控制补偿负荷扰动所引起的单元机组的实际值与设定值的偏差.前馈控制信号与反馈控制信号相加后发出指令到单元机组完成负荷跟踪任务.仿真结果表明,该系统有较好的动态特性,能适应于机组大范围的负荷跟踪. 相似文献
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一种自适应CMAC神经网络控制器的设计与仿真 总被引:10,自引:2,他引:10
为了消除常规前馈型CMAC神经网络控制器的过学习和振荡现象,基于常规CMAC的基础上,提出了一种自适应CMAC神经网络的控制器结构。该控制器以系统动态误差和给定信号量作为CMAC的激励信号,并与自适应神经网络控制器相并联构成系统的复合控制。仿真实例表明,提出的自适应CMAC神经网络控制器具有良好的鲁棒性、抗干扰能力和自适应能力,是解决非线性和不确定性对象控制问题的一种简便有效的控制算法。 相似文献
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讨论了目前前馈神经网络研究中存在的一些问题 ,给出了前馈神经网络的一种数学框架。在这种框架下 ,提出了网络神经元激活函数的选取原则 ,给出了前馈神经网络认知能力的概念 ,证明了静态前馈神经网络的认知能力是有限的。指出了网络的认知能力与激活函数、隐层神经元个数的选取都有关 ,并提出了隐层神经元个数的选取原则。最后 ,给出了前馈神经网络泛化能力的概念 ,指出前馈网络的泛化能力是有条件的。 相似文献
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基于回归神经网络的滑模跟踪器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
基于回归神经网络的在线辨识 ,为实现非线性系统自适应控制提供了一种很有应有前景的方法。本文基于具有线性输入特性的神经网络 ,提出了使系统辨识误差具有指数收敛特性的学习算法。为了得到尽可能普遍的控制律 ,本文运用滑模技术设计出控制信号 ,用其补偿神经网络模型与非线性系统之间的匹配误差。以此为基础 ,提出一种新的基于回归神经网络的间接自适应控制方案。仿真结果表明 ,本控制方案具有较好的跟踪性能 相似文献
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给出了一种基于敏捷性导弹逆动态的神经网络控制方案。该方案由两个神经网络组成:第一个神经网络(NNI)用来离线的学习整个飞行包线内导弹动态特性的逆特性,以实现系统的线性化;由于敏捷性导弹在大迎角状态下具有高度的非线性特性和气动参数突变等未建模动态,因此引入第二个神经网络(NN2)来在线的补偿NNI的逆误差。在线学习的权值调整由Lyapunov理论得出,保证了闭环系统的稳定性。该控制方案对参数变化及未建模动态等具有良好的鲁棒性。将其应用于敏捷性导弹的控制中,数字仿真结果表明该控制方案有效。 相似文献
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针对飞行仿真转台系统的非线性和不确定性,提出了基于模糊神经网络补偿的复合控制器,该控制器由前馈控制器、闭环控制器及模糊神经网络补偿环节组成。前馈环节由零相差跟踪控制器及FIR滤波器构成,闭环控制器由PD控制及干扰观测器构成,补偿环节由一动态模糊神经网络实现,给出了基于Lyapunov函数的稳定性证明。该控制方法突出优点在于兼顾考虑了系统中的结构化不确定性和非结构化不确定性,能够在外部干扰与参数摄动并存的情况下,保证系统的稳定性和跟踪性能。 相似文献
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针对高精度伺服系统中存在的各种非线性及不确定性 ,提出了基于模糊神经网络的复合控制方法。控制器由前馈控制器和闭环反馈控制器组成。前馈控制器由零相差跟踪控制器 (ZPETC)及FIR滤波器构成 ,闭环反馈控制器采用模糊神经网络控制 ,包含一个辨识网络FNNI和控制网络FNNC。该控制方法结合了神经网络和模糊推理的优点 ,可以克服各种非线性和不确定性 ,明显提高跟踪性能 ,具有很好的鲁棒性。提出的模糊神经网络结构简单 ,推理算法易于实现 ,并且可以更合理地选择初始权值 ,加快了网络的收敛速度 ,在一定程度上解决了神经网络的实时性问题 相似文献
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一种新型电动三轴飞行仿真转台的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本文介绍一种新型电动三轴飞行仿真转台的设计技术及其主要性能。该转台采用微机实时控制,力矩电机直接驱动,高灵敏度测速机和高分辨度光电编码器反馈。在控制方案中除了采用三环反馈控制和前馈补偿控制之外,还引入先进的智能控制策略,从而显著地提高了系统性能。该转台可以满足多种类型飞机、导弹飞控系统仿真试验要求 相似文献
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基于前馈及反馈补偿的高性能直线伺服系统 总被引:1,自引:0,他引:1
数控机床用直线电动机在工作过程中,推力波动、负载扰动和非线性摩擦等各种扰动因素降低了直线伺服的性能。为抑制扰动满足数控机床直线伺服系统速度跟踪性能的要求,在分析永磁直线同步电动机数学模型和各种扰动因素的基础上,引入具有动态递归特性的Elman神经网络,设计出具有前馈及反馈综合补偿效果的复合控制器,不仅可以对各种扰动进行反馈补偿,而且对速度给定信号进行预测前馈补偿控制,提高了直线伺服系统的跟踪精度和响应速度,仿真结果验证了Elman神经网络的动态性能及综合补偿的优点,表明了复合控制方案的有效性和可行性。Abstract: Disturbance variations,such as force ripple,load disturbance and nonlinear friction,directly impose on the motor shaft,leading to significant effect on the computer numerical control (CNC) machine tool servo system performance.In order to satisfy the requirements for speed command tracking performance and eliminate the influence of disturbance,on the bases of the analyzing the mathematics model of permanent magnet linear synchronous motor (PMLSM) and disturbance variation,Elman dynamic recurrent Neural Network was introduced and compound controller with feedforward and feedback comprehensive compensation was proposed.The disturbances were compensated by feedback component and reference speed input signal was preview controlled by feedforward component.The tracking performance and respect speed of linear server system were improved.The advantages of the comprehensive compensation and dynamic of Elman NN were proved.The simulation results show that this compound control scheme is feasible and effective. 相似文献
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A Fuzzy-Neural Network Control of Nonlinear Dynamic Systems 总被引:1,自引:0,他引:1
1.INTRODUCTIONInrealfile,therearemanyprocessesthataretoocomplex,highlynonlinear,uncertaininparametersanddisturbances,itissodifficulttogettheaccuratemathematicalmodel-basedtraditionalcontroldesignmethodologiescannotbeemployedeffectively,fuzzylogicandneuralnetworkprovideeffectiveapproachfordealingwiththeuncertaintyandnonlinearity,andhavebeenappliedtotherealmofmodeling,identificationandcontrolofnonlinearsystemsinrecentyears[1-4].Aclassofneuralnetworks,thefeed-forwardnetworks,havebeenproventob… 相似文献
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The propagation delay in networks has a great adverse effect on rate-based traffic control. This paper proposes the composite control based on Dab lin algorithm feedback control and neural network feedforward predictive compensation online for ABR (available bit rate) communication in ATM (asynchronous transfer mode) networks, which can overcome the adverse effect caused by the delay on the control rapidity and stability better. The theoretical analysis and simulation research show that the scheme can make sources respond to the changes of network status rapidly, avoid the congestion effectively and utilize the bandwidth sufficiently. Compared with PID (proportional-integral-derivative) control, cell loss rate is much lower, link utilization rate is much higher, and required buffer capacity is much smaller. 相似文献
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Tang Gongyou Zhao Yandong & Zhang Baolin Coll. of Information Science Engineering Ocean Univ. of China Qingdao P. R. China 《系统工程与电子技术(英文版)》2006,17(2):350-354
1 .INTRODUCTIONIn nature ,there are various external disturbancesaffecting the performances of systems . Many con-trol problemsinvolve designing a controller capableof stabilizing a given linear system while mini mi-zing the worst-case response to some additive dis-turbances . This problemis relevant to disturbancerejection and cancellation. One application area ofinterest is flight control through wind shear ,where disturbances arise from a modal for windshear based on harmonic oscillati… 相似文献
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研究具有已知动态特性但未知初始条件的持续外界扰动作用下线性系统的前馈-反馈最优控制问题。利用求解Riccati方程和矩阵方程推导出前馈.反馈最优控制律。给出了前馈-反馈最优控制律的存在唯一性条件,并提出了最优控制律的实现算法。仿真结果表明,该方法易于实现且抑制外部持续扰动的鲁棒性优于经典反馈最优控制。 相似文献