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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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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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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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电加热锅炉系统神经网络PID解耦控制器 总被引:5,自引:0,他引:5
以多输入多输出系统电加热锅炉为被控对象 ,基于神经网络 PID控制 ,提出了一种可用于带有耦合时延的多输入多输出系统的比例、积分和微分参数自整定的多输入多输出神经网络 PID解耦控制器 ,可以实现多变量系统的解耦 ,定值跟踪控制 ,并使系统具有很好的动态及稳态性能. 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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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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针对卫星运行时存在的诸如在轨组装升级后的卫星转动惯量变化较大且难以确定等问题,提出一种基于改进预测迭代学习控制的姿态敏捷机动控制方法.首先,以改进递阶饱和控制作为反馈控制器,实现原系统的稳定.其次,加入改进预测迭代学习控制作为前馈控制器,提高系统动态性能、鲁棒性与敏捷性.然后,采用基于混合执行机构的零运动操纵律提供高精... 相似文献
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研究了三层对角回归神经网络(DRNN)用于直流电动机实时控制的方法.首先采用动态反传算法训练神经网络以辨识直流电动机的逆模型,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一起输出控制电压,以控制系统跟踪位置或速度指令.该算法简单、计算量小,适于实时控制.仿真结果表明了该方法的有效性. 相似文献
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基于动态神经网络的PID参数整定与实时控制 总被引:9,自引:1,他引:9
提出了一种基于对角回归神经网络的PID控制器结构,给出了PID参数在线自整定的学习控制算法。为检验控制效果同时还使用了静态BP网络来整定PID参数,并在Matlab环境下,分别建立了基于对角回归神经网络和BP网络的液位实时控制系统。实际的控制效果说明,基于动态网络的PID控制器工作稳定,具有较好的鲁棒性。 相似文献
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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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JIALi YUJinshou 《系统科学与复杂性》2005,18(1):43-54
In this paper, an intelligent control system based on recurrent neural fuzzy network is presented for complex, uncertain and nonlinear processes, in which a recurrent neural fuzzy network is used as controller (RNFNC) to control a process adaptively and a recurrent neural network based on recursive predictive error algorithm (RNNM) is utilized to estimate the gradient information ρy/ρu for optimizing the parameters of controller.Compared with many neural fuzzy control systems, it uses recurrent neural network to realize the fuzzy controller. Moreover, recursive predictive error algorithm (RPE) is im-plemented to construct RNNM on line. Lastly, in order to evaluate the performance of the proposed control system, the presented control system is applied to continuously stirred tank reactor (CSTR). Simulation comparisons, based on control effect and output error,with general fuzzy controller and feed-forward neural fuzzy network controller (FNFNC),are conducted. In addition, the rates of convergence of RNNM respectively using RPE algorithm and gradient learning algorithm are also compared. The results show that the proposed control system is better for controlling uncertain and nonlinear processes. 相似文献
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针对气动舵受限下的弹性高超声速飞行器控制问题, 提出一种基于神经自适应的智能控制方案。在速度子系统的设计过程中, 为了降低对模型参数的依赖程度, 应用强化学习算法在线调整比例积分微分(proportional integral derivative, PID)控制参数, 给出智能PID控制策略。对于高度子系统, 考虑气动舵的动态特性, 利用神经自适应方法对模型未知函数及不确定项进行逼近。为了处理气动舵的约束问题, 以非线性模型预测控制为优化分配模板生成大量样本数据集, 经离线训练得到深度神经网络代替求解复杂优化问题和控制分配的过程。此外, 通过引入自适应超螺旋微分器处理外部扰动, 增强了系统的鲁棒性。利用Lyapunov方法证明了所设计控制器的稳定性, 并通过仿真验证了所设计控制方案能够快速计算控制指令, 实现高精度跟踪控制。 相似文献
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针对一类网络环境下的不确定非线性动态系统,提出了一种基于神经网络非线性补偿和线性反馈控制相结合的智能远程控制方法。该方法通过构造神经网络在线估计器学习局部子系统的非线性特性,从而将局部子系统线性化,神经网络权重的在线学习没有持续激励的要求,且可保证闭环误差系统一致最终有界稳定。最后对线性化的闭环时延控制系统,远程控制器采用基于李亚普诺夫(Lyapunov)稳定性理论的线性状态反馈控制,从而保证了整个闭环网络控制系统的稳定性。 相似文献