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1.
不确定多时滞系统动态自适应神经网络控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类具有不确定多时滞的非线性系统,提出一种由时滞补偿器和动态结构自适应神经网络所构成的控制器.通过设计时滞补偿器中的参数自适应调节规律来消除多时滞对控制输入的影响,再引入动态自适应神经网络,利用其隐层神经元个数可以随着逼近误差的增大而在线增加的特点,获得满意的逼近精度,提高控制性能.最后,对时滞混沌系统进行仿真,表明该方法的有效性. 相似文献
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本文采用计算机仿真的方法,对多层神经网络描述任意有界非线性函数的特性进行了分析和实验验证,并对网络的隐层数和每一隐层的神经元个数给网络输出带来的影响进行了分析,同时给出了仿真结果。 相似文献
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张代远 《系统工程与电子技术》2006,28(6):929-932
为了改善学习速率,提出了一种确定复数神经网络初始权值的新颖方法。初始权值不是随机给定的,而是通过计算求得。具体方法是选择一类隐层神经元的变换函数(类支集函数),将输入层和隐层之间的复数权值计算出来,保证隐层的输出矩阵是满秩矩阵,并从理论上证明了这样的满秩矩阵是存在的。利用这个满秩矩阵,通过最小平方算法就可以求得隐层和输出层之间的复数权值。将这些权值作为初始权值,采用最速下降算法来对神经网络进行训练。初始权值的优化,使得该算法可以有效地提高复数神经网络的训练速度和计算精度。一个特例是当隐层神经元的个数与样本个数相等时,就可以求得代价函数值为0的全局最小点。计算机仿真实例验证了该算法的有效性。 相似文献
4.
一种优化计算确定神经网络结构的方法 总被引:1,自引:0,他引:1
对于一个具体的多层前向神经网络设计问题,网络的输入输出以及标准样本数为已知,网络的隐层结构,即隐层层数和每个隐层神经元个数如何选择是神经网络设计中的关键.根据代数方程理论,通过权值和阈值与隐层结构的关系,建立了以权值和阈值为设计变量的目标函数表达式,通过分析,提出了多层前向神经网络合理的隐层层数和每个隐层神经元个数的一般确定方法,给出了确定多层前向神经网络合理结构的优化目标函数及其约束条件.仿真研究结果表明所提出方法确定的多层前向神经网络结构是合理的. 相似文献
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对一类单输入单输出系统的控制问题进行了研究 ,设计了对这类系统的直接自适应控制方案。控制方案的一部分是采用分段线性逼近神经网络逼近给定的非线性系统 ,利用已经发生的实际数据对网络的权值进行训练 ;另一部分是结合神经网络的一步预测输出和系统的参考输出 ,通过梯度优化器计算得到系统的控制输入。数值仿真结果表明 ,控制效果比较理想 相似文献
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未知非线性系统的神经网络跟踪控制与仿真研究 总被引:6,自引:0,他引:6
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。 相似文献
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一种时变非线性系统的自适应逆控制仿真 总被引:3,自引:2,他引:3
对一种非线性时变系统提出了基于神经网络的自适应逆控制方案。该方案中用两个动态神经网络分别作为模型辨识器和自适应逆控制器,详细推导了在线训练自适应逆控制器的BPTM(backpropagationthroughmodel)和RTRL(realtimerecursivelearning)算法。根据大幅面喷墨打印机的结构特点,建立了打印头车架系统的时变非线性动力学模型作为仿真对象,在Matlab/Simulink平台下进行了算法仿真验证。结果表明了该方案收敛快,能有效控制该时变非线性对象。 相似文献
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针对飞机大机动飞行时模型非线性和参数不确定性的特点,提出了一种基于全调节神经网络的反步自适应控制方法。飞机模型不确定部分由全调节径向基函数(radical basis function, RBF)神经网络在线补偿,控制律及神经网络参数自适应律由反步法回馈递推得到,并利用一种自适应参数策略的混沌粒子群算法优化控制器固定参数,改善动态性能,最后通过加权伪逆控制分配方法得到最终控制信号。仿真结果表明:在较大的模型气动参数不确定及控制增益矩阵未知时,所设计的控制律仍能理想地跟踪飞机大机动指令飞行,神经网络参数估计误差指数收敛到有界紧集,系统具有快速的收敛性和良好的鲁棒性。 相似文献
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多层混沌神经网络及其在交通量预测中的应用 总被引:6,自引:1,他引:6
研究多层混沌神经网络及其在交通量预测中的应用问题。以BP网络和混沌理论为基础,提出了一种在隐层中包含混沌神经元的多层混沌神经网络。XOR问题实验得出:该混沌神经网络能有效地强化网络的非线性和学习效率。鉴于城市交通流具有明显的混沌特性,将该混沌神经网络应用于城市交通流的预测。对广东江门市某路口交通量的预测结果显示出:采用该混沌神经网络,预测误差一般可以控制在10%以下(或左右)。该网络还可以应用于其他混沌系统的预测和控制。 相似文献
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神经网络在质量矩导弹控制系统上的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
以所建立的质量矩导弹数学模型为基础,通过对模型合理的简化,得到一个耦合的非线性动力学系统,由于存在参数的不确定性以及建模误差,考虑到质量矩导弹的鲁棒性要求,采用神经网络自适应控制器对系统进行补偿。通过李亚普诺夫稳定理论证明跟踪误差是指数收敛的,仿真结果验证了这种方法的有效性。 相似文献
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给出了一种基于敏捷性导弹逆动态的神经网络控制方案。该方案由两个神经网络组成:第一个神经网络(NNI)用来离线的学习整个飞行包线内导弹动态特性的逆特性,以实现系统的线性化;由于敏捷性导弹在大迎角状态下具有高度的非线性特性和气动参数突变等未建模动态,因此引入第二个神经网络(NN2)来在线的补偿NNI的逆误差。在线学习的权值调整由Lyapunov理论得出,保证了闭环系统的稳定性。该控制方案对参数变化及未建模动态等具有良好的鲁棒性。将其应用于敏捷性导弹的控制中,数字仿真结果表明该控制方案有效。 相似文献
13.
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
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航天器姿态的神经网络动态逆控制 总被引:1,自引:1,他引:1
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。 相似文献
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针对纵向运动模型,提出了一种采用神经网络自适应逆控制设计靶弹高度控制系统的方法。该方法利用神经网络经离线训练实现非线性系统的逆,通过基于变结构控制的方法得到控制律自适应的补偿逆误差和系统的动态特性变化引起的误差。通过对大空域靶弹的全弹道仿真表明,该控制方法具有较好的控制能力和较强的鲁棒性。 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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对于一类非仿射离散时间系统,提出了一种新的自适应神经网络控制器。首先推导与原系统等价的仿射形式模型,由仿射模型推导控制律。控制律中采用一个神经网络,与传统的基于反馈线性化的自适应神经网络设计方法中采用两个神经网络相比,计算量大大减少且避免了控制器奇异问题。神经网络权值根据系统输入输出信号进行更新,另外σ项的引入,取消了为保证参数收敛持续激励的条件。系统的稳定性通过Lyapunov方法进行了分析,仿真实例验证了控制器的有效性。 相似文献