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511.
风洞试验时,由于气流的影响,测试用悬臂式尾支杆容易产生大幅度低频振动,这会严重影响测试精度,甚至损坏自身结构。为了有效抑制尾支杆的振动,本文设计了基于压电组件的主动减振系统,并将人工神经网络应用于PID控制,提出了神经网络PID智能控制算法。对尾支杆进行有限元分析,获取其模态参数。然后设计试验测试减振系统的性能,将神经网络PID与经典PID的控制效果进行对比。试验结果表明:在连续载荷的作用下,采用经典PID控制算法与神经网络PID均可达到有效控制(减振幅度70%以上),且神经网络PID在保证减振效果的情况下实现控制参数自整定,具有良好的鲁棒性。 相似文献
512.
《桂林航天工业学院学报》2010,15(3)
字符识别一直是一个热点问题,而人工神经网络具有并行计算能力、容错能力、泛化能力,以及任意精度逼近未知非线性对象的特点,将人工神经网络应用在字符识别中,提高字符的识别率与识别效率就具有了可行性。论文着重介绍BP神经网络数字识别系统的设计方法和步骤,指出该系统不仅可以识别数字,而且经过BP神经网络的适当改变,可以实现英文字符、简单汉字和混合字符数据的识别。 相似文献
513.
齐明 《南昌航空工业学院学报》2003,17(2):34-38
本文用非线性的方法来解决多组分金属离子体系同时测定的问题。在此我们用MATLABv5 .3编写了BP网络和RBFE网络并比较了它们在校正时的情况 ,发现在此体系中RBFE网络优于BP网络。络合滴定是在不加缓冲液的情况下直接滴加入EGTA ,并讨论了滴定体积V与溶液的pH值和溶液中金属离子的初始浓度C0M之间的关系 .最后 ,我们将RBFE网络应用于四组分金属离子CuZnPbCd的同时测定 相似文献
514.
ShenZhongting YanYangguang 《南京航空航天大学学报(英文版)》2002,19(1):24-30
A novel concept of neural network based control in pulse-width modulation(PWM)voltage source inverters is presented.On the one hand,the optimal switching an-gles are obtained in real time by the neural network based controller;on the other hand,the output voltage is ad-justed to fit the expected value by neural network when input voltage or loads change.The structure of neural network is simple and easy to be realized by DSP hard-ware system.No large memory used for the existing opti-mal PWM schemes is required in the system.Theoreticalanlysis of the proposed so-called sparse neural network is provided,and the stability of the system is proved.Un-der the control of neural network the error of output volt-age descends sharply,and the system outputs ac voltage with high precision. 相似文献
515.
针对传统的基于最优消谐波理论的逆变器 ,应用了一种全新的神经网络控制器。当系统工作时 ,由在线神经网络实时调节逆变器输出电压的大小 ;同时各功率管的开关角由另一个神经网络通过对最优 PWM最优开关角的拟合 ,直接计算出来。整个控制系统具有结构简单、反应灵敏、调压精确、输出电能质量高且全数字化的特点。 相似文献
516.
针对高超声速巡航导弹的高空巡航飞行段,采用虚拟目标的定义方法,结合微分几何知识以及运动学方程建立了导弹与目标的相对运动模型,并在此基础上视其与虚拟目标之间的运动为单目标微分对策问题。利用哈密尔顿函数求解方法推导了开环微分对策中制导律,同时建立了一种新的闭环微分对策中制导律结构图,并对反向传播神经网络的训练样本进行了设计。通过反向传播神经网络的函数逼近功能实现了高超声速巡航导弹微分对策中制导律的智能化。仿真验证表明了其有效性。 相似文献
517.
本文以各向异性层合阻尼结构为研究对象,设计一种基于BP集成神经网络的智能分析模型。该模型中的集成神经网络由两个子系统神经网络并联融合而成,学习算法主要采用Sigmoid函数。同时,该模型设计针对各向异性层合阻尼结构参数的扰动性问题综合采用结构模式归类、学习算法的改进、小波分析方法予以处理。计算结果表明:该BP集成神经网络模型,较好地解决了各向异性层合阻尼结构参数的扰动性问题,并能有效量化结构参数的变化影响。 相似文献
518.
为实现对带有模型尾支杆支撑系统在吹风过程中振动特性的实时控制,以压电陶瓷叠堆为减振元件设计了尾支杆一体化结构;提出了神经网络PID(Proportion-integration-differentiation)实时控制方法,建立了该尾支杆一体化结构的运动方程,推导出神经网络进行系统识别的状态方程,以此为基础进行控制器的设计并基于Labview软件编写控制程序;最后在风洞中,对该控制方法的控制效果进行了试验验证。试验表明利用该控制系统可进行实时控制;对不同风速下激励的振动,控制后的均方根幅值(Root mean square,RMS)减小55%以上,且该控制方法具有良好的鲁棒性、可靠性和容错性。 相似文献
519.
520.