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71.
提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案,并将这两种控制器应用于综合火力/飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案1是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本,由Back-Propagation学习算法训练神经网络,得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案2则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大,采样时依据该表构成的相平面图的特点,对采样点数进行了压缩,使所设计的神经网络的规模可以接受,其余的设计步骤与方案1基本相同。仿真结果表明,采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能 相似文献
72.
高超声速飞行器预设性能反演控制方法设计 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决吸气式高超声速飞行器的飞行控制问题,提出了一种新型预设性能神经反演控制器设计方法。通过构造预设性能函数,保证速度跟踪误差和高度跟踪误差能够按照预设的收敛速度、超调量及稳态误差收敛至期望的区域,同时满足系统预设的瞬态性能和稳态精度。在反演控制设计结构下,引入径向基函数(RBF)神经网络对模型未知函数及不确定项进行逼近,提高了控制系统的鲁棒性。引入的RBF神经网络中仅有一个参数需要在线更新,有效提高了控制准确性,避免了通常反演控制方法中经常出现的"微分膨胀问题",并降低了计算量。通过仿真实验验证了所设计控制系统的有效性和可行性。 相似文献
73.
基于神经网络的机器人迭代学习控制 总被引:1,自引:0,他引:1
王从庆 《南京航空航天大学学报》1998,30(4):395-399
针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合,反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹,神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于BP神经网络的学习控制算法。仿真结果表明,该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,具有良好的鲁棒性和控制性能。 相似文献
74.
一种面向对象的Petri网 总被引:10,自引:0,他引:10
柔性制造系统属于离散事件动态系统,具有实时、并发、异步等特性,由于Petri网模型的图形表述和数学描述,使它既可以采用数学分析,又可以通过图形形象地表述出离散动态系统,故广泛应用于制造过程动态行为建模与分析。而面向对象建模与设计是一种围绕真实世界的概念来组织模型的全新的思考问题方式,面向对象的模型能帮助对问题的理解,有助于同领域专家通讯交流。本文在Petri网基础上,引入面向对象技术,提出了一种面向对象Petri网(OPN)模型,并以企业中的一项生产活动——二次电源生产过程为实例,建立了描述这一活动系统的完整的OPN模型,真实地反映了系统的动态特性,从而为制造过程建模和分析提供了一个更为有效的工具 相似文献
75.
非线性系统的动态神经网络自适应辨识 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习,不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下,所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零,基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下,权重调整律采用e修正权重算法,它是BP算法的推广,不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性 相似文献
76.
本文提出了一种基于Hamming神经网络聚类分析的进化策略,模糊自适应Hamming神经网络各类族的权重矢量纪录被进化搜索过的区域,并相应妄下该区域内最优个体和它的适应度,因此通过Hamming神经网络对进化个体的聚类分析,进化策略具有搜索记忆性,可以充分保证下一代遗传群体中个体遗传基因的丰富性,从而避免早熟现象的发生,这种进化策略还可以避免在被搜索过的区域内的无用搜索,进而加快进化策略的收敛速度 相似文献
77.
可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。 相似文献
78.
空中交通管制系统是生产实际中的一种典型的离散事件动态系统(Discrete event dynamicsystem,DEDS),而Petri网理论是研究DEDS的有力工具之一。为了描述空中交通管制系统受到外部控制的交互机制及层次结构,文中引入Petri网概念的一类扩充--开放Petri网的概念,并用开放Petri网工中交通管制辅助决策系统进行建模与分析,阐述了空中交通管制辅助决策系统的开放Petr 相似文献
79.
视觉跟踪中,高效鲁棒的特征表达是复杂环境下影响跟踪性能的重要因素。提出一种深度稀疏神经网络模型,在提取更加本质抽象特征的同时,避免了复杂费时的模型预训练过程。对单一正样本进行数据扩充,解决了在线跟踪时正负样本不平衡的问题,提高了模型稳定性。利用密集采样搜索算法,生成局部置信图,克服了采样粒子漂移现象。为进一步提高模型的鲁棒性,还分别提出了相应的模型参数更新和搜索区域更新策略。大量实验结果表明:与当前主流跟踪算法相比,该算法对于复杂环境下的跟踪问题具有良好的鲁棒性,有效地抑制了跟踪漂移,且具有较快的跟踪速率。 相似文献
80.