基于神经网络补偿的广义离散模型参考自适应控制系统设计

用一个常规线性模型对被控对象进行辨识，线性模型辨识的余差用一个神经网络进行补偿，线性模型和神经网络共同构成对象的辨识模型。利用参考模型的输出状态和被控对象的预测值，提出了适于任何形式被控对象的广义离散MRACS设计方法，适用于线性、非线性、最小相位和非最小相位系统。仿真结果表明，系统响应速度快，能够跟踪任意给定的参考序列，具有较强的鲁棒性和较好的控制精度，从而拓宽了模型参考自适应控制的应用范围。     

模型参考自适应内模控制及其仿真研究

本文提出了一种模型参考自适应内模控制方法。采用内模控制器作调节器，模糊逻辑作自适应机构，综合了模糊控制，内模控制和自适应控制的优点。仿真研究结果表明，这一方法是可行的，并能适应对象特性的大范围变化     

神经网络在转台控制系统设计中的应用

针对三轴飞行仿真转台中环电液伺服系统的非线性、参数时变性以及转台的快速性要求，给出了一种具有并行结构的单个神经元PID模型参考自适应控制方法。其中环利用神经网络逼近被控对象，控制器采用单个神经元PID。仿真结果表明该方法满足系统快速性的要求，并具有较好的鲁棒性。     

基于内模控制的系统辨识实验信号设计

以内模控制作为研究对象,在系统的未建模动态用加性不确定性表示时,取评价辨识模型的指标为系统输入端误差的平方均值。将辨识模型表示为一组正交基函数的和,与最小二乘法相结合,得到一种辨识实验信号的设计方法。该方法具有控制性能的相关性,可以获得比普通的随机信号更好的辨识结果。仿真结果证明了方法的有效性。     

基于神经网络的非线性动态系统的多内模控制研究

由于非线性动态系统的复杂性,目前还没有统一的控制器设计方法,用传统的线性系统理论来设计,当工作点大范围变化时,很难保证其性能及稳定性.在人工神经网络内模控制系统中建立了神经网络内部模型和神经网络内模控制器,提出了基于多模型的内模控制方法,它对非线性动态过程的控制具有良好的性能.在此基出上,给出了方便易行控制算法,仿真分析结果验证了控制算法的有效性.     

基于模糊内模的自适应控制算法的并行处理

针对非线性系统,在PRAM计算模型上,探讨基于模糊内模自适应控制算法的并行处理。利用TSK建模方法,m个处理机并行地在线辨识出模糊内部模型,并采用内模控制理论并行求出H2最优控制器。仿真实验表明,并行处理方法达到亚线性加速,可以较好地满足实时在线辨识内部模型的应用需求。     

混沌神经网络模型参考自适应控制器设计

研究了非线性的神经网络模型参考自适应控制器设计问题。将混沌机制引入常规BP算法,利用混沌机制固有的全局游动,逃出权值优化过程中存在的局部极小点,解决了网络训练易陷入局部极小点的问题。通过训练神经网络模型参考自应用控制器和辨识器,完成了对一类复杂离散非线性系统的控制。给出了具体的算法步骤。仿真结果表明了混沌BP算法优于常规BP算法。有效地提高了控制精度和适时性。     

神经网络模糊非参数模型自适应控制及仿真

提出一种基于神经网络的模糊非参数模型自适应控制方案。该方案仅用受控系统的I/O数据来设计控制器,综合了模糊控制、神经网络与非参数模型学习自适应控制各自的优点。仿真表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。     

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     

基于进化模糊神经网络的上肢康复机器人自适应阻抗控制

针对机器人辅助患肢进行康复训练时患肢病情的变化对系统稳定性造成的影响,在传统阻抗控制方法基础上,提出了一种基于进化模糊神经网络的自适应阻抗控制方法.该方法采用能较为准确反映患肢病情特性的患肢机械阻抗参数作为控制器输入,根据在线辨识得到的机械阻抗参数,运用进化模糊神经网络对目标阻抗控制参数进行动态调整.在调整过程中,首先采用混合进化算法离线优化目标阻抗控制参数,然后再利用动态BP算法对目标阻抗控制参数在线作进一步地调整.分析和仿真结果表明,改进后的方法较传统阻抗控制方法更能有效地适应患肢病情的变化,且具有较好的平滑性和稳定性.     

RBF网络模型参考自适应控制在温度控制中的仿真研究

减压塔侧线温度系统是一个时变非线性复杂系统,采用常规的PID控制回路难以达到较好的控制品质。针对克拉玛依石化厂原油蒸馏装置中的减压塔,根据实际控制要求,提出了RBF神经网络模型参考自适应控制策略,设计了减压塔减三线温度控制系统,给出了RBF神经网络控制器和模型辨识网络参数的学习算法。仿真结果表明,采用提出的控制策略,控制效果非常好,完全达到控制要求。     

一种基于神经网络的非线性自适应滤波器

提出了基于Ａｄａｌｉｎｅ－ＭＬＰ递归神经网络的非线性自适应滤波器。这种新的滤波器运用了自适应ＩＲ滤波器理论,具有神经网络分布式并行信息处理,较好的容错特性和鲁棒效应等优点,且比传统的滤波器有更好的收敛特性,并可方便地实现非线性滤波。此外,还给出了Ａｄａｌｉｎｅ－ＭＬＰ递归网络在线滤波算法及其在非线性自适应噪声抵消器中的应用。最后进行了计算机仿真。     

双机编队飞行自适应神经网络控制设计与仿真

飞机编队飞行控制的关键技术就是保持编队队形并且跟踪指定的飞行路径.考虑到编队飞机之间的相互影响,根据相对位置和全局坐标系统(编队中心)采用混合控制结构对编队飞机进行控制,使用神经网络自适应控制技术使得两机具有良好的模型跟踪能力,以便于僚机实现良好的跟踪,保持编队之间的相对距离;同时设计三通道神经网络混合PID控制器使得飞行控制系统快速跟踪指令,保持编队队形.以两架无人机为研究对象进行仿真,结果表明设计的编队飞行控制系统具有较强的稳定性和自适应跟踪性能.     

一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

基于改进的T-S模型，提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先，基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数，并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次，利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁，逼近能力强，能够显著提高辨识精度，并且辨识的模糊模型简单有效。最后，将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识，仿真结果验证了该方法的有效性。     

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。     

一类基于神经网络的非线性模型预测控制

在研究非线性对象输入/输出数据的基础上，将对象输出的Taylor级数展开式取线性项作为预测模型，提出一种非线性系统模型预测控制算法，为了保证预测模型的准确性，以神经网络做辩识器估计系统建模误差，对非线性对象进行单频预测控制，理论上已证明三层BP网能任意逼近L2上的非线性函数，本文通过仿真研究也表明了当神经网络逼近系统建模误差时，所提出的预测控制算法对复杂非线性对象能达到良好的控制效果。     

基于神经网络的机械臂分散自适应跟踪控制

提出了一种适用于机械臂的基于神经网络的分散自适应轨迹跟踪控制方法。将机械臂的轨迹跟踪控制系统考虑为由多个非线性关联组成的不确定性复杂系统,采用分散控制方法进行控制器设计。在对每一子系统设计控制器时,采用直接反馈线性化,利用控制器构建伪线性系统,并引入神经网络自适应环节消除干扰、关联及逼近误差,从而使所提出的控制方法能够保证系统状态有较高的跟踪精度,且算法简单,易于实现。仿真表明,该算法能保证较高的跟踪效果。     

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.