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1.
动态测量误差灰色预测建模辨识参数修正方法 总被引:2,自引:0,他引:2
基于现代误差修正技术,研究灰色系统理论建立的动态测量误差短期预测模型,以进行误差修正,提高动态测量精度.文章重点分析了所给模型的参数辨识与修正问题,并以长光栅测量系统为对象,对其得到的动态测量误差进行实践,提出在预测过程中对影响测量结果的模型辨识参数修正的方法,从而提高测量模型的精度. 相似文献
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提出一种基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制新方法,该方法针对传统的PI调节器固定参数所造成的不足,利用具有自适应能力的单神经元PID调节器和RBF神经网络相结合,实现了参数在线辨识,转速在线控制.仿真结果表明该方法控制精度高,动态特性好,适合于永磁同步电机的速度控制. 相似文献
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一种基于神经网络模型的非线性自适应控制系统参数辨识算法 总被引:2,自引:0,他引:2
应用神经网络BP算法建立了系统参数模型,以被控对象的控制量和系统输出作为神经网络模型的输入,经过神经网络的隐层和输出层的前向计算以及误差的反向传播采不断修整模型的权值,将非线性系统时变参数的变化规律转化为神经网络参数模型,反映了参数随状态而变的规律;再结合文献[5]已知模型下PID控制参数的计算,推导出一种更具有应用性的系统参数辨识算法.通过在计算机上对非线性系统仿真,结果表明了这种的系统参数辨识算法有效性. 相似文献
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超机动飞行的鲁棒自适应神经网络动态面控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对超机动飞行过程中气动参数变化剧烈、控制精度高的特点,提出了一种基于神经网络的鲁棒自适应动态面控制方法。模型不确定性和外界干扰由RBF神经网络在线补偿,控制律由动态面控制方法得到,降低了反推控制器的复杂性,改进的神经网络权值调整自适应率改善了系统的过渡过程品质。利用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统所有信号有界,系统跟踪误差和神经网络权值估计误差指数收敛到有界紧集内。对所研究的飞行控制系统进行了herbst机动仿真,结果验证了该系统在过失速机动条件下具有良好的控制性能。 相似文献
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为了能够更加准确地实现地铁客流预测,提出了一种基于经验模态分解算法(empirical mode decomposition,EMD)优化非线性自回归(nonlinear auto regressive,NAR)动态神经网络的地铁客流量短时预测模型.分析地铁客流量数据后发现日客流量具有一定的变化规律,为此使用了基于时间序列的NAR动态神经网络,该网络具有优秀的非线性动态拟合能力和反馈记忆的功能.结合EMD经验模态分解算法优化NAR动态神经网络预测模型,以此来减少预测误差,提高预测精度.结果显示,EMD-NAR神经网络组合预测模型适用于地铁客流的短时预测,预测精度可达93%,具有较好的应用价值. 相似文献
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模糊神经网络具有强大的自学习和自整定功能,然而,随着生产实际情况的不断变化,以及模糊神经网络不断的改进和发展,提出一种改进的构造神经网络的方法,并且提出混合学习算法,结合共扼梯度下降法与递归最小二乘估计来分别辨识网络中的前、后件参数,并对非线性系统进行仿真实验,达到控制要求. 相似文献
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杨钟瑾 《湖南师范大学自然科学学报》2006,29(3):39-44
介绍了一种加快神经网络学习的改进算法.这种改进算法结合采用快速自底向上构造神经网络算法和动态优化学习参数算法.首先,快速自底向上构造神经网络算法自动地构建神经网络的优化结构;随后,动态优化学习参数算法动态地调整和选取优化的学习参数.实验结果显示,这种改进算法能自动有效地构造网络的优化结构,与其它算法相比,具有更好的分类性能、优化的网络结构和更快的学习速度. 相似文献