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1.
针对常规滑模控制中,在状态轨迹沿滑模面运动过程中易产生抖振的现象,将小脑模型关节控制器与滑模控制相结合,提出了一种新的控制策略,即基于小脑模型关节控制器的神经元离散滑模控制,并对该方法进行了计算机仿真。仿真结果表明,采用本文所提出的方法,不仅有效地抑制了抖振,而且系统具有良好的动态品质。 相似文献
2.
五机架冷连轧AGC模糊小脑模型学习控制 总被引:1,自引:0,他引:1
首次提出模糊小脑模型,将模型概念引入到小脑模型中,给出算法,并采用它实现了冷轧轧AGC系统模糊小脑模型学习控制,该控制方法具有快速学习功能,适合实时控制使用。以某厂五机架冷连轧机研究对象,在386/DX计算机上民了稳定态过程仿真研究。仿真结果表明,所提方法是有效的,比经典PID控制效果优越,具有良好的鲁棒性,可用于工业控制。 相似文献
3.
自适应遗传算法优化模糊小脑模型 总被引:3,自引:0,他引:3
首次采用遗传算法(GA)设计模糊小脑模型神经网络(FuzzyCMAC)的隶属函数.提出一个自适应GA优化算法,并且以优化模糊小脑模型FuzyCMAC学习正弦曲线.仿真实例表明,采用自适应GA方法优化的FuzyCMAC学习精度比标准小脑模型CMAC提高大约三个数量级、比标准FuzzyCMAC(三角形隶属函数)提高一个数量级.自适应GA方法优化的FuzyCMAC学习速度比普通GA优化的速度快且进化过程的振荡明显减小,仿真证明该方法比普通GA优化方法稳定,收敛效果好. 相似文献
4.
随着工业的发展,对液位控制系统的性能提出了更高的要求,同时要求系统在较恶劣的环境下有较强的适应能力.针对工业过程的非线性、不确定性等特点,介绍了小脑模型神经网络(CMAC)的原理及基于与PID的并行控制设计,以及该设计在液位控制中的应用,并对该设计在MATLAB下进行了仿真,得到了较好的控制效果. 相似文献
5.
电刺激小脑顶核对大鼠心肌梗死后心脏神经再生的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
探讨预先电刺激小脑顶核(FNS)对大鼠心肌梗死(MI)后心脏神经再生的干预作用。将90只Wistar大鼠随机分为:①MI组,结扎左冠状动脉前降支(LAD);②预先电刺激小脑顶核后再予以LAD结扎组(FNS MI组);③毁损小脑顶核后电刺激该部位,再行LAD结扎组(FNL FNS MI组)。各组又分MI后1,7,21d3个时间点。另设假手术组(Sham组)。应用免疫组织化学方法显示心脏组织胆碱乙酰转移酶(CHAT)和酪氨酸羟化酶(TH)。检测各时间点梗死区与非梗死区TH、CHAT阳性神经纤维分布密度,MI组与Sham组相比显著减少(P<0.01);FNS MI组较MI组显著增多(P<0.05);FNL FNS MI组与MI组比较无显著性差异(P>0.05)。因此,电刺激小脑顶核可增加梗死区和非梗死区心肌组织TH、CHAT染色阳性神经纤维密度,促进MI后心脏神经纤维再生。 相似文献
6.
本文是基于 CMAC神经网络分析和设计复杂控制系统的第二部分 ,提出了基于评价函数和CMAC预测器的控制器的设计方法 ,通过分析控制算法的收敛性和控制系统的稳定性 ,得出了控制器参数的选取方法 .该方案适用于过程的输入输出数据是可测的 ,并且可用第一部分提出的方法得到对象的 CMA C预测器 .仿真实例证明该方案是正确和实用的. 相似文献
7.
本文应用体视学方法,对35例不同月龄组的胎儿,观察其小脑皮质蒲肯野细胞在发育过程中的变化.结果发现蒲肯野细胞层在胚胎第6个月时出现,其数密度和核体密度随月龄的增长逐渐减少,细胞的体积则随月龄的增长而逐渐增大.体密度与表面积密度变化不明显. 相似文献
8.
针对宽带钢多辊冷连轧机组特点,为提高轧制力的预报精度,在结合传统轧制压力模型的基础上把模糊算法和神经网络有机结合,设计出基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型.通过对传统轧制力模型计算值、小脑模型预报计算值与实测值进行对比分析可知,基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型具有较高的计算精度,更适合于多辊轧机在线计算机过程控制的应用,满足现场在线生产的要求,取得良好的板形板厚控制效果. 相似文献
9.
10.
文中提出了一种改进的CMAC神经网络(FuCMAC),与经典的FCMAC相比,其逼近精度得到提高,解决了CMAC系列神经网络逼近精度不高的弱点.在颅脑磁共振图像分割仿真实验中,把当前像素点的子图像的纹理特征和该像素点的灰度值作为该像素的特征向量,将该特征向量作为神经网络的输入,结果表明其具有较高的分割准确性. 相似文献