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本文结合工程实践经验,基于传统控制方法和智能自学习控制思想,提出了一种切实可行的新型智能控制器,并应用锥稳定性定理为闭环系统建立了稳定性分析,给出了l2稳定性结果。 相似文献
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提出了利用通用变频器组成转差频率控制变频调速系统的设计方法,并提供了系统的构成与实验结果 相似文献
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研究了自适应随机共振信号检测算法,基于MATLAB设计并实现了自适应随机共振信号检测系统,经仿真和实测数据验证表明,该系统检测效果良好,具有实际应用价值。利用该系统可研究测试各种参数及有色噪声对随机共振的影响,可从实际采集数据中恢复微弱信号的时域波形及信号频谱。 相似文献
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第二类Chebyshev前向神经网络权值直接确定及结构自适应确定 总被引:2,自引:0,他引:2
为克服BP神经网络模型及其学习算法中的固有缺陷,构造了第二类Chebyshev前向神经网络模型,提出该神经网络模型权值直接确定法和结构自适应确定法.理论分析及仿真实验均表明,该系统弥补了BP神经网络的某些固有缺陷.相比同构型BP神经网络,其计算速度和工作精度均有大幅提高. 相似文献
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从智能控制概念出发,提出了一种多模混合智能控制理结构,引入了特征信息空间、行为空间、多模混合控制规则集等,使用关系运算矩阵描述了它们之间的推理关系,给出了控制器的结构及设计方法,工程应用结果验证了控制器的有效性。最后利用锥稳定性定理为闭环智能控制系统建立了稳定性分析。 相似文献
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姜孝华 《贵州工业大学学报(自然科学版)》1987,(1)
本文将文献[2]中提出的递减自适应增益SISO离散MRAS自适应算法推广到多变量情况,在此基础上,提出了一种新的AMFC算法及MRAS辩识器,证明了在有量测噪声干扰时辩识器的参数估计是渐近无偏的。 相似文献
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姜孝华 《中山大学学报(自然科学版)》2001,40(1):35-38
研究一种渐近超稳定的神经元智能控制器结构,基于POPOV超稳定性定理,提出一种能保证控制系统渐近超稳定的控制器参数学习算法,针对神经元智能控制的直流全数字调速系统做了仿真实验,给出了仿真结果。 相似文献
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基于多元函数逼近理论,构建一种MISO(Multiple-Input, Single-Output)多元广义多项式神经网络。依据最小二乘原理,推导出基于伪逆的最优权值一步计算公式——简称为权值直接确定法;在此基础上,提出基于指数增长和折半删减搜索策略的隐神经元数自适应增删搜索算法。该新型神经网络具有结构简单的优点,其权值直接确定法、隐神经元增删算法可以避免冗长的迭代计算、局部极小点和学习率难选取等问题,同时解决了传统BP神经网络难以确定隐神经元数这一难题。仿真实验显示其具有训练速度快、逼近精度高和良好的去噪特性等特点。 相似文献