高精度磁悬浮反作用飞轮自适应神经网络控制

针对磁悬浮反作用飞轮存在的干扰噪声以及非线性等问题,设计了自适应神经网络机构,实现了对磁悬浮反作用飞轮的稳定控制,并利用其能够逼近复杂的非线性函数和自学习能力等特点,实现了对磁悬浮反作用飞轮系统的噪声抑制作用及非线性补偿。对某磁悬浮飞轮系统的仿真研究表明,该控制机构可有效消除飞轮系统的干扰噪声,抑制控制对象的非线性,提高磁悬浮反作用飞轮的控制精度。     

船舶减摇鳍逆模式小波神经网络自适应控制

根据船舶横摇运动的特点，本文提出以伪随机二元序列信号(PRBS)作为波倾角仿真输入信号，将逆模式小波神经网络自适应控制方法应用于船舶减摇鳍控制系统，取得了良好的减摇效果。仿真实验表明此方法能够克服传统PID控制适应性差的缺点，具有较好的容错性和较强的适应非线性的能力。     

风力发电和飞轮储能联合系统的模糊神经网络控制策略

针对于风力发电和飞轮储能联合系统,提出了一种新的控制策略。基于飞轮储能系统里矢量控制的感应电机,建立了系统的数学模型。在系统里,采用模糊神经网络控制算法实现直流总线电压的自动调整,达到稳定系统的直流总线电压的目的。仿真和实验结果证明,在风力发电和飞轮储能联合系统的能量控制过程中使用模糊神经网络控制算法实现了能量的快速存储和释放,起到了稳定系统电压的作用,取得了满意的控制效果。     

自由漂浮双臂空间机器人基于RBF神经元网络的关节运动自适应控制

讨论了自由漂浮双臂空间机器人关节运动的控制问题.由拉格朗日第二类方法及系统动量、动量矩守恒关系,建立了自由漂浮双臂空间机器人完全能控形式的系统动力学方程.以此为基础,借助于RBF神经网络技术、Ge-Lee(GL)矩阵及其乘积算子定义,对自由漂浮双臂空间机器人进行了神经网络系统建模;之后针对双臂空间机器人系统所有惯性参数均未知的情况,设计了自由漂浮双臂空间机器人基于RBF神经元网络的关节运动自适应控制方案.提出的控制方案不要求系统动力学方程具有惯常的关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息,也无需对神经网络进行离线训练、学习,所以更适于实时、在线应用.系统数值仿真证实了该控制方案的有效性.