Neuromorphic Continuous-Time State Space Pole Placement Adaptive Control

Abstract: A neuromorphic continuous-time state space pole assignment adaptive controller is proposed, which is particularlyappropriate for controlling a large-scale time-variant state-space model due to the parallely distributed nature ofneurocomputing. In our approach, Hopfield neural network is exploited to identify the parameters of a continuous-timestate-space model, and a dedicated recurrent neural network is designed to compute pole placement feedback control law inreal time. Thus the identification and the control computation are incorporated in the closed-loop, adaptive, real-timecontrol system. The merit of this approach is that the neural networks converge to their solutions very quickly andsimultaneously.     

神经网络自适应广义预测解耦控制器的设计

提出了一种神经网络补偿自适应广义预测解耦控制方案，即用神经网络逼近通道间的耦合、非线性及未建模动态，且采用了改进RLS辨识算法及用后能改善辨识效果，从而增进自适应控制的精度与鲁棒性，能解决参数不确定的非线性多变量耦合问题，给出了该算法的实现原理及步骤。理论分析和仿真结果表明，该方案是有效的。     

基于自适应神经网络的非线性系统故障诊断

针对一类模型未知及状态不可测的非线性系统,提出了基于自适应神经网络的故障诊断策略,不仅在线估计神经网络的矩阵权重,而且在线估计高斯函数的宽度和中心。该方法对系统的未知非线性特性没有特别要求,仅对神经网络提出较弱的假设条件。首先利用径向基函数(Radial Basis Function,简称RBF)神经网络构造状态观测器,估计系统的状态。然后利用另一个自适应RBF神经网络作为故障估计器,其输入是系统的估计状态(而不是系统状态),其输出为系统所发生的故障模型。利用Lyapunov稳定理论详细分析了状态误差和故障误差的收敛性,分别给出了两个神经网络的参数调整律,仿真证明了该方法的实用性和有效性。     

Robust adaptive neural network control with supervisory controller

The problem of direct adaptive neural network control for a class of uncertain nonlinear systems with unknown constant control gain is studied in this paper. Based on the supervisory control strategy and the approximation capability of multilayer neural networks (MNNs), a novel design scheme of direct adaptive neural network controller is proposed.The adaptive law of the adjustable parameter vector and the matrix of weights in the neural networks and the gain of sliding mode control term to adaptively compensate for the residual and the approximation error of MNNs is determined by using a Lyapunov method. The approach does not require the optimal approximation error to be square-integrable or the supremum of the optimal approximation error to be known. By theoretical analysis, the closed-loop control system is proven to be globally stable in the sense that all signals involved are bounded, with tracking error converging to zero.Simulation results demonstrate the effectiveness of the approach.     

基于回归神经网络的滑模跟踪器设计

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     

未知非线性系统的神经网络跟踪控制与仿真研究

应用输入／输出反馈线性化方法和李亚普诺夫方法,研究了一类具有未知非线性函数的非线性动态系统的自适应鲁棒输出跟踪控制问题。首先通过坐标变换和输入变换,将非线性系统变换为部分线性可控系统。接着采用多层前向神经网络来逼近未知非线性函数,网络的权值根据李亚普诺夫原则来在线修正,这样就克服了多神经网络控制系统中存在的稳定性问题。同时,为了减少权值学习时间,应用遗传算法预先离线训练网络权值。最后提出了一个基于神经网络建模的自适应鲁棒控制律,给出了李亚普诺夫意义下的稳定性证明。所提出的控制律可确保相应闭环系统的状态及跟踪误差一致最终有界。所给的Van der pol系统的例子说明了所提控制方案的有效性与鲁棒性。     

航天器姿态的神经网络动态逆控制

针对航天器姿态系统,提出了一种基于自适应神经网络动态逆的控制算法。该算法针对滚转、俯仰和偏航三个姿态子系统,设计了两组神经网络:第一组是BP网络,用来逼近三个姿态通道的非线性项,可获得姿态逆模型;第二组是非线性自适应神经网络,用于在线实时地补偿逆模型存在的误差和外加干扰。详细分析了非线性自适应神经网络的拓扑结构、学习规则和调整算法。给出了应用该算法的具体实例,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

基于一种新型动态神经网络的非线性自适应逆控制

根据生物神经元的机能,提出了一种具有动态激励函数的新型神经元模型,由此构成的神经网络(DAFNN)应用在非线性自适应逆控制中时只需要确定隐层神经元个数,从而克服了用NARX回归神经网络时需确定输入和输出延时阶数及隐层神经元个数等多个参数的不足。通过对单输入单输出(SISO)及多输入多输出(MIMO)非线性系统的自适应逆控制仿真研究,证实了DAFNN是一种很好的非线性系统建模和控制工具。     

PEMFC电气输出特性的自适应模糊PID控制

讨论了在功率需求快速变化下质子交换膜燃料电池的动态响应性能。采用小波神经网络辨识特性曲线来模拟实际电压值。提出了电压和功率两级的系统控制方案，并分别对相应的控制器进行研究。采用MATLAB／SIMULINK对整个控制系统进行模拟。结果表明，控制方案可以达到预期效果。此外还进行了相应的抗干扰和鲁棒性能仿真实验。仿真结果表明，采用的控制算法具有较好的鲁棒性能和自适应性。     

一种基于神经网络的任意模型参考自适应控制

针对一般模型参考自适应控制方法在解高阶非线性模型时参考模型阶数较高的不足,采用一种任意模型参考自适应控制降低了参考模型的难度。利用隐层神经网络对模型进行逼近,对线性化时由不确定因素导致的误差进行补偿,并利用直接Lyapunov稳定性理论证明了跟踪误差有界,最后将其应用到飞行器纵向非线性模型的自动着陆下滑控制设计中。仿真结果表明,所设计的控制器能够使飞行器较好地跟踪理想着陆轨迹,从而验证了方法的有效性。     

直流电机神经自适应滑模位置跟踪控制

针对系统部分非线性未知的直流电机的位置跟踪问题，提出了一种基于自适应控制的神经网络滑模控制策略，在这个控制策略里我们采用已有的输入输出线性化方法来消除非线性，且将神经网络的输出加入到控制器当中，仿真结果演示了变负载直流电机的位置输出能够跟踪任意给定曲线。     

机理混合自适应时延神经网络建模和控制算法

过程机理和数据驱动模型的结合一直是过程控制中的重点和难点问题。提出了一种新颖的机理混合模型结构。该模型基于自适应时延神经网络,并结合了被控对象的机理模型,因此可以对建模的对象进行预测感知,并可大幅提高神经网络的泛化功能。基于这种模型设计了预测控制算法,并分析了该模型的逼近能力、收敛性以及该控制算法的闭环稳定性。在双容水箱液位控制系统的大量实验结果表明,基于该混合模型的预测控制算法比现有算法具有更好的控制效果,从而验证了该混合模型的优越性。     

随机需求情形VRP的退火网络解法

随机需求情形下的车辆路由问题 ( VRP)是一种普遍存在而求解较为困难的运筹学问题 .模拟退火算法 ( SA)和 Hopfield神经网络解法是解决该问题的两个较好的方法 .本文采用一种改进了的平均场退火方法 ( MFA) ,该方法将模拟退火算法 ( SA)和 Hopfield神经网络解法相结合 ,加速了神经网络的收敛并具有与模拟退火算法 ( SA)相当的精度 .     

基于神经网络的飞控系统实时容错设计与仿真

为了提高系统的可靠性与容错能力,提出了基于径向基神经网络的飞行控制系统传感器实时容错策略.利用改进的梯度下降优化算法来设计神经网络,以提高网络的学习速度和映射能力;基于网络的逼近性能,建立在线神经网络辨识模型;考虑到系统闭环反馈与实时控制的特性,使用多个辨识模型的信息进行传感器故障的定位和信号重构.应用某型飞机进行仿真,在保证闭环系统稳定的前提下,实现了传感器的在线故障隔离与信号重构,达到了预期的效果.     

基于模糊CMAC网络的非线性自适应逆控制

针对非线性自适应逆控制中非线性对象的建模和逆建模的精确性这一问题,提出一种基于模糊小脑模型关节控制器(Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller, FCMAC)网络的非线性自适应逆控制方案.将模糊逻辑思想嵌入到CMAC中构成FCMAC来对非线性对象进行较精确的逆建模,从而构建逆控制系统.在对象特性未知的情况下,选用BP网络来对象进行正建模,并由BP网络的辩识结果来对FCMAC的参数进行调整.仿真实验表明了该方案的有效性,且验证了其控制效果较单纯的CMAC网络逆控制更理想.     

电液系统神经网络自适应控制的研究

提出一种采用神经网络非线性系统控制的结构及原理．即采用两个ＢＰ神经网络,一个用来对被控系统进行在线辨识,另一个用做非线性自适应控制器．并对具有未知外部负载干扰的电液位置伺服系统进行了动态仿真,讨论了神经元激励函数形状因子、神经网络节点数以及神经网络训练次数对控制系统性能的影响     

基于PID神经网络的主汽温系统设计与仿真

PID神经网络是将PID控制规律融入神经网络的一种智能控制技术,它既具有常规PID控制结构简单、参数物理意义明确的优点,又具有神经网络非线性映射能力强、自学习、自适应的功能。针对主汽温控制系统大滞后、非线性、时变等特性,综合考虑控制系统的动态、静态性能,PID神经网络对控制系统进行全工况的学习与优化设计,并进行了主汽温...     

具有伪控制补偿的自适应动态逆控制系统设计与仿真

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。     

Decentralized direct adaptive neural network control for a class of interconnected systems

1 .INTRODUCTIONA number of interconnected systems found in theworld, such as electric power systems ,industrymanipulators and computer networks , are oftencomposed of a set of subsystems . A centralizedcontrol strategy for the requirement of a large a-mount of information exchange between the sub-systems . A decentralized control method, devel-oped based only on local measurements ,is oftenpreferable . At present ,there have been many re-search results for adaptive control of interconnec-…     

组合导航智能信息融合自适应滤波算法分析

针对当前自适应组合导航系统算法的研究趋势,总结了卡尔曼滤波技术的缺陷和利用智能融合技术提高滤波器性能的设计思想。对模糊控制自适应算法(FIR AKF)、神经网络自适应算法(NN AKF)和自适应神经网络模糊推理自适应算法(ANFIS AKF)进行了分析。着重研究FIR AKF采用滤波器新息序列和外系统状态的模糊控制器关键的模糊规则设计问题;分析NN AKF在组合导航系统模型调整、故障检测和隔离中的应用方法,并给出ANFIS AKF利用神经网络自动生成推理规则和建立自适应组合导航系统的基本方法。