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针对机械臂位置跟踪问题,基于RBF神经网络控制理论,提出了一种自适应反演控制方法．该方法利用反演控制技术解决了系统的非线性问题,通过神经网络对系统中不确定函数进行逼近,实现神经网络自适应反演控制,最后通过Lyapunov稳定性理论证明所得闭环系统的最终一致有界．仿真结果证明该算法的有效性． 相似文献
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应用BP神经网络对高层建筑进行防火评估,弥补目前国内防火评估的不足。通过对高层建筑防火系统、灭火系统、安全疏散系统、管理及其它因素进行分析,运用加动量因子和变步长的优化算法建立BP神经网络。运用Matlab7.0实现对高层建筑防火评估的仿真,仿真结果误差控制在5%以内。实例表明,该系统符合要求,具有一定的实用价值。 相似文献
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刘维生 《唐山师范学院学报》2010,32(2):59-62
提出了一种基于神经网络控制的供热系统,采用经典的前向3层神经网络对fi模拟,并根据监测点的历史供暖数据进行网络训练。使用本控制系统对某小区的2008年的供热系统进行仿真控制,并与该年实际供热结果进行比较,结果表明其系统供热效率明显提高,节约能耗效果显著。 相似文献
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潘晓宁 《深圳信息职业技术学院学报》2007,5(1):14-20
针对具有外部扰动的一类非线性飞行控制系统提出了一种在线神经网络控制的方法,应用3个在线神经网络分别实时抵消系统中的非线性部分、与控制量耦合的非线性项以及外部扰动,使受控系统的输出可以完全跟踪给定输入参考信号。文中以一个实际的验证机非线性模型为仿真对象,验证了这种方法的有效性,由于在线神经网络的动态补偿特性,即使飞机在不同的高度和速度下,在模型参数发生改变时,控制过程并不需要改变增益表就可以完成全包络的飞行跟踪控制,相关的定理证明了整个神经自适应飞行闭环控制系统的稳定性,仿真示例表明了该设计方法的有效性。 相似文献
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针对水箱液位这样一个多干扰、大惯性、高度非线性系统控制性能优化较困难,传统的控制策略在控制精度、灵敏度以及系统稳定性均存在缺陷,充分利用神经网络具有非线性函数逼近能力,构造神经网络PID自整定控制器,在解决高度非线性和严重不确定系统方面具有较好控制能力.解决了传统PID控制算法难以保证系统在任何工况条件下始终具有最佳控制性能的难题.仿真结果表明,该控制能使系统达到较好的控制效果. 相似文献
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针对污水处理系统中溶解氧含量波动较大难以控制的问题,提出了一种基于BP神经网络的PID控制器设计方法,并根据BP神经网络的结构和特点优化了控制器参数。基于BP神经网络的PID控制器能根据系统状态在线调整PID控制参数,使系统误差保持在较小范围内,且能使系统受到干扰时快速恢复到稳定状态。以溶解氧含量为控制对象,分别对常规PID控制器和基于BP神经网络的PID控制器进行了大量仿真研究。仿真结果表明：基于BP神经网络的控制系统具有较好的适应性和鲁棒性,其控制品质优于常规PID控制器。 相似文献
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针对特定碳粉燃烧器中设定温区不同温度值难以采用常规控制算法解决的问题,提出了利用燃烧室不同位置测量温度作为输入,碳粉送进机构以及进气量控制为输出,基于多变量控制系统的特点建立了BP神经网络数学模型,利用PID神经网络控制建立系统的解耦模型,以不同热区温度设定值和燃烧器温度值为解耦模型输入参量,将系统解耦模型的输出作为BP神经网络控制系统的输入值,对燃烧过程进行控制,仿真结果表明该方法具有较好的控制特性. 相似文献
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邱浩 《深圳职业技术学院学报》2006,5(4):14-17
以汽车半主动悬架为研究对象,建立了汽车二自由度1／4车体模型,提出了一种汽车半主动悬架的神经网络控制方法,设计了神经网络控制器,并利用MATLAB进行仿真。仿真结果表明,该神经网络控制器用于半主动悬架的车身加速度和车身重心高度位移控制是行之有效的。 相似文献