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1.
基于BP算法的液压泵在线状态监测及故障诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
以液压泵振动信号的5个时域信息;峰值,峰峰值,均方根值,方差和波形系数作为最小诊断参数组合,用BP神经网络进行信息融合,提出一液压泵的神经网络在线状态监测及故障诊断系统。 相似文献
2.
Kanerva的稀疏分布存贮模型由于对寻址地址采用了稀疏编码,对数据采用了分布式存贮,从而解决了大维数向量的输入问题,SDM实际上是一个由输入层,中间层和输出层组成的三层前向网络,其中神经元间的互迦权值在输入层与中间层是预置的(用矩阵A表示),中间层与输出层的连接权阵C由外积法得到,文中假定在相同的学习规则下,就信噪比意义而言,A的均匀预置能使SDM获得最优性能,从而为A的预置提供了理论依据。 相似文献
3.
4.
力控制反馈信号的神经网络法校正 总被引:1,自引:0,他引:1
对机器人的力反馈,主动柔顺控制和双向联想记忆的神经网络进行了综合研究,针对机器人腕力传感器输出信号的部分失真,提出了机器人擦洗平面玻璃力反馈信号神经校正的方法,并建立了相应的神经网络结构,在AdeptThree精密装配机器人上进行了试验验证,取得了满意的效果。 相似文献
5.
基于神经网络技术实现磁流变阻尼器对结构振动的优化控制(英文) 总被引:2,自引:0,他引:2
磁流变 ( MR)阻尼器是土木结构振动控制领域最有应用前景的半主动控制装置之一 ,但由于 MR阻尼器的高度非线性动特性 ,使得描述其逆向动特性的数学模型很难得到 ,即根据理想的阻尼力确定出 MR阻尼器所需的输入电压。然而 ,对基于 MR阻尼器的结构振动控制设计和仿真 ,这种反映阻尼力 -电压关系的逆向动特性模型是十分重要的。为此 ,本项研究针对 MR阻尼器的非线性特性 ,提出运用神经网络技术建立 MR阻尼器的神经网络模型来模拟其逆向动特性 ,神经网络模型的输出即为产生理想的阻尼力所需的输入电压。通过数值仿真结果探讨所提出的结构振动控制策略的适用性和有效性 相似文献
6.
7.
针对卫星内高速数据通信现有的点对点LVDS线缆通信带来的线缆束缚、布局困难、成本增加的难题,提出一种基于脉冲超宽带的星载高速无线数据网络设计方案,介绍了脉冲超宽带收发机、高速无线网络协议和无线网络节点软硬件设计的关键技术.发射机采用阶跃恢复二级管(SRD)产生皮秒级脉冲信号;超宽带脉冲接收采用幅度检测方法;无线高速网络协议设计参考美国军用数据总线标准MIL-STD-1553B协议,采用时分制指令响应机制,对1553B标准的许多指标进行扩展以适应UWB无线信道和高速传输特点,并通过FPGA成功实现.测试显示,地面演示系统应用层数据传输误码率小于10-9,表明了基于脉冲超宽带的星载高速数据网络设计的可行性和可靠性.
相似文献针对一类具有不确定性的多输入多输出(MIMO)非线性系统控制问题,提出了基于模糊神经网络的自适应解耦控制方法.根据分散控制理论和反馈线性化方法设计了MIMO非线性系统的分通道解耦控制律,然后把通道耦合项和不确定性项归结为总的系统扰动项,利用模糊神经网络观测器得到其估计值,并作为补偿信号加入到解耦控制律中.证明了所设计的解耦控制律、模糊神经网络观测器以及模糊神经网络权值向量自适应律可以保证控制误差、扰动估计误差和权值向量误差一致最终收敛.仿真中将本文的方法与传统的输出反馈控制律进行了对比,结果表明加入的补偿控制信号消除了通道耦合和不确定性带来的不利影响,验证了该方法的有效性和稳定性. 相似文献
9.
为了解决LEO卫星IP网络中现有源组播算法的信道资源浪费问题,提出了一套新的组播算法。即基于核心群的特定源组播(CSSM)算法和加权的CSSM(ω-CSSM)算法。CSSM算法以源节点作为初始核心群,通过核心群和剩余组成员的最短路径方法逐步扩展直至整棵组播树构建完成,这样所得的树代价最小,从而大大提高了网络的传输带宽利用率和有效传输容量。在ω-CSSM算法中,所提出的加权因子可以调整组播树的树代价和端到端传播时延之间的折衷程度,因此,可以通过调整加权因子柬适度增大树代价、降低端到端传播时延,从而支持某些有严格端到端时延要求的实时组播业务。通过与LEO卫星IP网络中典型源组播算法MRA的仿真比较,可以看出CSSM和ω-CSSM算法的树代价性能比MRA有显著改善,而端到端传播时延略高。 相似文献
10.
基于归一化神经网络的航天器自适应姿态跟踪控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对以变速控制力矩陀螺(VSCMGs)为姿态控制执行机构的航天器在同时考虑惯性参数和执行机构不确定性情况下的姿态跟踪控制问题,提出了一种基于归一化神经网络的自适应姿态跟踪控制方法。设计一个非线性反馈控制器作为航天器姿态控制的基本控制器,利用归一化神经网络设计补偿控制器,用以在线估计和消除包含系统不确定参数的未知不确定函数的影响,避免了标准自适应控制方法需要进行大量不确定参数估计的缺陷。采用神经网络输入归一化技术,简化了闭环系统复杂的稳定性分析过程。理论分析证明了闭环系统的稳定性和姿态跟踪误差的收敛性。仿真结果表明,所提出的控制方法能满足航天器在惯性参数和执行机构不确定性及外干扰存在情况下的高精度姿态跟踪控制要求。
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