基于神经网络的自适应控制器

提出了一种基于神经网络的控制系统,将传统ＰＩＤ工程整定法与神经网络相结合,采用直接自适应控制方法,使基于神经网络的控制器在ＰＩＤ控制的基础上实现自适应控制,更有效地改善控制品质．     

基于磁流变阻尼器的自适应神经模糊振动控制

自适应神经网络模糊推理系统（ANFIS）结合模糊控制和神经控制的优点,利用模糊控制的逻辑能力和神经网络的自学习能力来提高控制的快速性和自适应性。文章采用该方法对磁流变阻尼结构实施振动控制仿真分析,仿真结果表明,振动控制效果明显,自适应神经网络模糊控制是一种很好的控制方法。     

无人机神经网络重构控制

针对无人机可重构飞行控制系统提出一种基于径向基神经网络的模型跟随自适应逆重构控制方法,其核心是建立内外控制回路,内回路运用自适应逆控制,使得系统不受外部扰动和测量噪声的影响。外回路采用神经网络模型跟随自适应控制结构,使用神经网络和比例混合控制器,对参考模型和系统输出之间的误差进行自适应调整,利用误差来改变神经网络控制器的参数,使得系统达到满意的动态性能。并通过一个具体重构仿真结果证实了该方法的有效性。     

非线性逆控制研究浅析

回顾和总结逆控制系统的研究现状,从理论和应用的角度分析已用于非线性系统的逆控制方法,包括神经网络逆控制,自适应逆控制和将神经网络引入逆控制的一种基于神经网络自适应逆控制。最后,提出进行非线性系统逆控制设计需要解救的一些关键问题。     

基于神经网络的自适应控制研究进展

综述了近年来神经网络自适应控制的研究现状,阐述了神经网络自校正、模型参考自适应控制和内模控制,并对其构成与特点进行了分析。在此基础上,指出了神经网络自适应控制研究中存在的主要问题,展望了神经网络自适应控制未来的研究方向。     

具有死区输入的不确定分数阶混沌系统的同步

针对一类具有死区非线性输入和外部扰动的不确定分数阶混沌系统同步问题,提出一种模糊神经网络结合自适应滑模控制的同步方法.利用模糊神经网络逼近未知的非线性函数,并且对逼近误差采用自适应控制进行补偿,同时构造了一种具有较强鲁棒性的分数阶积分滑模面.应用分数阶Barbalat引理和分数阶稳定性理论,设计自适应模糊神经网络滑模控制器和参数自适应律.数值仿真结果验证了该控制方法的有效性.     

一种基于小波神经网络的自适应控制方法

提出了一种基于小波神经网络的自适应控制方法,该方法利用两个小波神经网络作为自适应系统的辩识器和控制器来构成自适应控制系统。由于小波函数具有紧支性以及神经网络的非线性映射能力,因而在所构成的控制系统中,辨识器能更准确地近似具有较强非线性被控对象的动态特性,控制器能产生较为复杂的控制规律。仿真结果表明,该系统比一般神经网络控制系统具有调节速度快和超调小等更好的控制效果。     

机械手的神经网络直接离散时间自适应控制算法

提出了一种机械手的神经网络直接离散时间自适应控制算法。该算法是神经网络方法和自适应动态滑动模控制方法的集成。自适应动态滑动模控制的作用有两个：其一是在神经网络控制失灵的情形下提供控制系统的全局稳定性；其二是改善系统的跟随性能。整个系统的全局稳定性和跟随误差的收敛性采用李雅普诺夫稳定性理论进行了证明，并得到了一种新颖的神经网络权值调整算法。     

制造系统的神经自适应控制

制造过程的自适应有效控制对ＣＩＭＳ的发展具有极其重要的意义。本文作者在论述：（１）自适应控制在ＣＩＭＳ中的重要性；（２）传统自适应控制方法在制造过程控制中的困难与障碍；（３）神经网络、人工智能和模糊控制理论等在制造过程自适应控制中的应用的基础上，指出神经自适应控制是制造过程自适应控制发展的有效途径，并构造了基于自组织神经网络的神经优化型自适应控制模型．     

基于RBF神经网络的非线性磁悬浮系统控制

磁悬浮系统是一个典型的不确定、非线性系统.由于磁悬浮系统的复杂性很难建立精确的数学模型,采用RBF神经网络(RBFNN)对非线性磁悬浮系统进行辨识,再根据神经网络自适应控制原理设计了非线性磁悬浮系统的神经网络自适应状态反馈控制器与自适应PID控制器,并利用MATLAB进行了仿真.仿真结果表明,神经网络自适应控制能很好地控制本磁悬浮系统;神经网络自适应控制器对于此非线性磁悬浮系统位置具有良好的控制效果,该控制系统具有较好的稳态特性和控制特性.     

基于新型PID神经网络的自适应控制系统研究

提出一种新的PID型神经网络的自适应控制系统,该控制系统采用对角递归神经网络辨识对象的正向模型,采用一种新型神经网络控制器产生控制量,与常规PID控制不同的是,该控制量不再是误差信号的比例、积分和微分量的简单线性组合,而是这些信号的一种非线性组合,从而可以有效地解决常规PID控制器存在的快速性和超调量之间的矛盾.仿真实验表明,这种新型控制系统具有较强的自适应性和鲁棒性.     

基于径向基函数网络的非线性通用模型控制

为了克服通用模型控制器要求过程一阶微分模型应该有显式解的局限性,提出了一种基于神经网络的通用模型控制方法,将非线性过程模型应用逆系统的方法在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证通用模型控制策略的可实现性。其参考轨迹是一条典型的二阶曲线,由于径向基函数网络具有许多优点,该控制策略中的神经网络为径向基函数网络。该控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便。仿真实验验证了该控制策略的有效性。     

摆式客车倾摆控制系统神经网络预测控制

考虑伺服电机及机械系统的非线性对车体倾摆的影响，并包括伺服电机的饱和非线性特性的影响在内，采用神经网络方法对非线性特性的动态系统的输入输出关系进行辨识研究，建立摆式客车伺服系统神经网络非线性模型；提出在摆式客车中运用神经网络预测控制结合鲁棒控制的复合控制系统，解决这类非线性系统的控制问题，即应用神经网络进行辨识及预测控制．研究表明，从理论及工程应用角度看神经网络预测控制都是切实可行的，为在摆式客车倾摆控制系统中应用神经网络预测方法提供了一个新的方向．     

一种新的不下机器人运动控制方法

对神经网络和模糊理论在水下机器人运动控制中的应用进行了探讨,提出了神经网络多步预测模型的非线性广义模糊预测控制算法,用神经网络方法实现了对水下机器人这一非线性系统的在线计算、滚动优化和在线控制,采用强化学习方法来构筑模糊控制系统中的神经网络,给出了神经网络多步预测模型及相应的控制算法和操作过程,计算机仿真结果验证了本文所提方法的有效性。     

神经网络技术在试验精馏塔控制中的应用

为了预测精馏塔底部产品的成分，建立了4层前馈神经网络结构，作为动态系统的正向模型，并采用BP学习算法对神经网络进行了训练；建立了动态系统的神经网络逆模型，作为系统控制器；采用神经网络内模控制结构，根据精馏塔第2级的温度，对底部产品成分进行控制，试验表明，神经网络法与气相层析法相比，能够以任意精度逼近任意非线性映射，更快地提供成品估算值，使控制系统更及时地采取措施，改善控制效果。     

基于模糊神经网络的车辆间距智能自适应控制

为了实现汽车行驶过程中与前车车距的自动控制,提出了一种基于模糊神经网络的车辆纵向间距智能自适应控制方法.利用神经网络对车辆纵向运动进行辨识,将神经网络和模糊控制结合起来,设计模糊神经网络加速度控制器,利用神经网络的学习功能修正控制器的隶属度函数的参数和控制规则.仿真表明系统响应快,控制精度高,和传统方法相比具有较强的抗干扰能力和自适应性.     

基于自适应神经网络内模控制的控制器设计实现

基于内模控制的思想,利用前馈神经网络的逼近能力,将其与自适应内模控制方案结合,并取目标函数作为优化指标;从而推导出一种能对线性系统进行有效控制的神经网络间接自适应内模控制器。     

基于在线神经网络的自适应控制器的设计与应用

针对线性控制系统自适应性较弱的缺点,在其基础上设计了一种基于在线神经网络的自适应控制器．该控制器根据被控对象和参考模型之间的误差调整网络权值,在线抵消被控对象的未建模动态特性和不确定因素．文中以某小卫星姿态控制系统为例,对所提出的自适应控制器进行设计和仿真．结果表明,神经网络以很高的精度跟踪和在线补偿不确定项,改善了线性控制系统的动态性能．     

RBF神经网络用于发动机控制系统的故障诊断

神经网络是以研究人的生物神经为根据,由大量简单元件即神经元模拟电子器件相互联接而形成的一种复杂网络本文通过比较现行发动机控制系统故障诊断的方法,针对基于神经网络的发动机控制系统故障诊断进行了推导及改善数学模型;并编制了采用径向基函数神经网络完成发动机控制系统故障诊断的学习与诊断程序,实现了仿真将神经网络应用于发动机控制系统的故障诊断技术中,以发动机的各测量传感器为基础,对其控制系统进行实时故障诊断和故障分离,不仅充分体现神经网络的容错性、抗干扰性及大规模并行处理能力、自学习能力等特点,而且开发了发动机控制系统的故障诊断技术新领域