排序方式: 共有5条查询结果,搜索用时 0 毫秒
1
1.
针对采用传统PID控制一类非线性滞后系统,难以获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法.利用具有在线能力的最近零聚类学习算法,训练RBF神经网络,从而自适应调整系统的控制参数.仿真结果证明了,该控制策略不仅能使非线性滞后系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有很好的抗干扰能力. 相似文献
2.
提出了一种基于高木-关野模糊系统的pi-sigma神经网络结构、学习算法,并分析了学习算法的收敛性.用这种混合型pi-sigma神经网络系统去实现模糊规则及其隶属函数的修正,从而得到模糊推理的自适应性.在设计过程中,引入Zadel模糊取乘算子,使之适合基于梯度的学习算法.最后的仿真结果表明此种网络的有效性、优越性并且在非线性建模、控制等方面有重要的应用价值. 相似文献
3.
4.
减少网络堵塞是提高网络化控制系统性能的有效的方法.提出了一种基于RM调度优化算法的研究方法,通过对网络化控制系统中的调度优化算法的分析,网络利用率明显好于未被调度优化的系统.结果表明,合理的调度优化算法能提高控制系统的网络利用率,同时改善了控制系统的动态性能. 相似文献
5.
1