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提出了一种基于小波神经网络辨识的PID神经网络模型参考自适应控制方法。该方法采用小波神经网络作为辨识器,PID神经网络作为控制器在线调节。由于小波变换具有良好的时频局部特性,神经网络具有强大的非线性映射能力,自学习、自适应等优势,采用规范正交的小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数的紧支性、波动性以及神经网络的非线性映射能力,自学习、自适应能力等优点,仿真结果表明用该方法构成的控制系统收敛速度快,逼近精度高,鲁棒性好,优于一般的BP网络控制。 相似文献
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基于粒子群优化的WNN飞行数据气动力建模 总被引:1,自引:0,他引:1
为了使所建立的气动力模型能准确地描述飞行器的动态特性,提出一种基于改进粒子群优化(IPSO)算法的小波神经网络(WNN)飞行数据气动力建模方法。该方法引入邻近粒子信息和变异操作,对标准PSO(SPSO)算法的不足进行改进,以提高WNN参数的全局搜索能力,克服早熟收敛,再按照所设计的飞行数据的气动力建模流程,构建了IPSO算法训练的WNN模型。试验结果表明:提出的气动力建模方法预测精度高,收敛速度快,能较好控制早熟收敛问题,用于飞行数据的气动力建模是有效的,也是可行的。 相似文献
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