一类混沌系统的自适应混合投影同步研究     

杨丽新  何万生  冯国平  刘晓君 《温州大学学报(社会科学版)》2009,(2):16-22

以LFRBM系统和超混沌Lu系统为例,基于Lyapunov稳定性理论,采用非线性反馈控制方法,通过设计合适的控制器,对混沌系统的自适应混合投影同步问题进行了研究．理论分析证明该控制器可以使一类自治混沌系统达到自适应混合投影同步,数值仿真证明该控制方法是有效的．  相似文献   

一类非线性时滞系统的自适应动态面控制     

王圣宇  吉梗  朱琼瑶  李玲玲  王赛 《台州学院学报》2011,33(3):7-13

针对一类严格反馈非线性时滞系统,提出了一种自适应神经网络动态面控制方案。通过引入一阶滤波器,避免了传统反演设计中的＂计算膨胀＂问题。通过构造恰当的Lyapunov-Krasovskii函数,对未知时滞项进行了补偿。此外,基于Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统所有信号半全局一致最终有界。最后,仿真实例表明了所提控制方案的有效性。  相似文献   

一类严格反馈非线性系统的自适应神经网络控制     

丁红;李红春 《扬州职业大学学报》2014,(1)

对一类具有摄动的严格反馈非线性系统,基于动态面控制技术,提出一种自适应神经网络的控制器的设计方案.该方法消除了严格反馈非线性系统后推设计中,由于反复求导而导致的复杂性问题.通过对下界的讨论,避免间接控制中的奇异性问题.利用李亚普诺夫方法,证明闭环系统是半全局一致终结有界,且通过适当选择参数,跟踪误差收敛可以达到任意小.仿真结果表明所提控制方法的有效性.  相似文献   

基于多层神经网络的饱和非线性输入自适应控制     

李红春  梅建东  任云晖 《扬州职业大学学报》2011,15(1):33-36,39

针对一类具有未知饱和模型的单输入单输出非线性系统的控制问题,根据滑模控制原理和多层神经网络的逼近能力,提出了一种直接自适应神经网络控制器的设计新方案。该方法将控制增益推广到未知函数,通过补偿饱和模型方法取消了饱和模型各参数已知的条件。鲁棒项的引入消除了建模误差和参数估计误差的影响。理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界,跟踪误差收敛到零的邻域内。仿真结果进一步表明所提控制方法的有效性。  相似文献   

输入力矩受限空间机械臂的鲁棒自适应控制     

黄小琴 《闽江学院学报》2012,33(2):53-55,64

讨论了在输入力矩受限情况下,载体位置、姿态均不受控制的漂浮基空间机械臂系统的鲁棒自适应控制问题．建立了系统的动力学方程,并借助增广变量法,成功地克服了空间机械臂系统鲁棒自适应控制方案设计的难点,设计了一种增广鲁棒自适应控制器,并应用李雅普诺夫直接方法对控制方案的渐进稳定性条件作了证明．通过系统数值仿真,证实了控制方法的有效性．  相似文献   

一个新自治混沌系统的混沌控制     

崔俊峰  祝泽华 《甘肃高师学报》2012,17(2):6-8

研究了一个新自治混沌系统的控制问题.当该混沌系统的参数未知时,基于Lyapunov稳定性理论,利用自适应控制策略,设计了相应的非线性控制器和参数自适应律将混沌系统的轨道控制到其任意一个平衡点,并借助Barbalat引理,从理论上证明保证了混沌控制的渐近稳定性.Matlab数值仿真结果表明了所选择的控制器和参数自适应律能有效地实现混沌控制.  相似文献   

模糊自适应滑模控制器及其应用研究     

崔立超  刘学忠 《德州学院学报》2008,24(2):53-56

针对传统滑模变结构控制器（SMC）的抖振现象,提出了一种模糊自适应滑模控制方法．该方法采用模糊逻辑系统来逼近传统SMC中不连续的控制信号,以削弱其由于不连续切换引起的抖振．另外,为了补偿实际应用中系统的不确定性,给出了相应的自适应算法,以调节模糊系统的参数,并给出了算法的Lyapunov稳定性证明．最后,通过对一个感应电机位置控制的数值仿真计算,验证了方法的有效性．  相似文献   

基于神经网络的非线性系统自适应控制综述     

张健欣  郭宁 《内蒙古电大学刊》2007,(12):49-50

从控制结构的角度总结神经网络自适应在非线性系统中的应用,对神经网络自校正、模型参考自适应控制和内模控制,并对其构成与特点进行了分析.指出了神经网络自适应控制研究中存在的一些问题.  相似文献   

不确定混沌系统的滤波反演自适应滑模控制     

崔明月  刘红钊  赵金姬  屈重年  刘伟 《实验室研究与探索》2019,(8):25-30

提出一种基于扩张状态观测器的反演自适应滑模控制方法,通过非线性坐标变换,将标准混沌系统模型变为更适于反演设计策略的严格参数反馈形式。设计线性扩张状态观测器估计系统状态及不确定部分,基于反演策略设计滑模控制律,并设计切换增益的自适应更新律以保证系统跟踪误差快速稳定收敛至零点。为了避免虚拟控制量的解析求导,简化控制器设计过程,虚拟控制量的导数通过一个滤波器获得。最后,将所设计方法与常规反演滑模控制器及PID控制做仿真实验比对,验证了所设计控制器能够改善滑模控制信号的抖振问题,提高了被控系统的动态性能。  相似文献   

基于Backstepping的双臂空间机器人惯性空间轨迹的鲁棒神经网络跟踪控制     

唐晓腾 《闽江学院学报》2010,31(2):35-40

讨论了基于BackStepping方法,载体位置与姿态均不受控制的双臂空间机器人跟踪惯性空间期望轨迹的控制问题．首先基于拉格朗日第二类方法,结合系统动量（动量矩）守恒关系,推导得到了系统动力学方程,并转化为系统状态方程．基于Backstepping方法,针对具有不确定性的双臂空间机器人系统,设计了鲁棒自适应神经网络控制规律,保证了具有不确定性的双臂空间机器人系统末端手爪在惯性空间跟踪期望轨迹的控制．仿真实验证明了该方法的有效性．  相似文献   

基于粒子群算法优化的城市供水量预测模型研究     

陈攀  杜坤  周明  毛润康  雷雨晴  丁榕艺 《教育技术导刊》2019,18(7):19-23

鉴于BP神经网络、RBF神经网络在城市供水量预测精度上的不足,利用粒子群算法优化两者相关参数,实现更高预测精度,并通过建立BP神经网络、RBF神经网络、PSO-BP神经网络、PSO-RBF神经网络分别对城市供水量数据进行仿真预测。最终测试样本统计结果显示：RBF神经网络比BP神经网络平均相对误差（MRE）低约1%,在拟合度（R2）上高约0.014;PSO-BP神经网络比BP神经网络在MRE上降低约1.25%,在R2上提高约0.05;PSO-RBF神经网络比RBF神经网络在MRE上降低约0.3%,在R2上提高约0.072。由此说明RBF神经网络比BP神经网络在城市供水量预测方面更有优势,并且利用粒子群算法优化神经网络模型参数可有效提升神经网络预测精度。  相似文献   

基于蚁群算法的仿生模式识别神经网络构造方法     

邱立达  刘天键 《闽江学院学报》2013,34(2):88-91

仿生模式识别神经网络（BPRNN）同传统BP、RBF神经网络相比具有更好的模式识别能力;训练样本库变更后网络的重新训练时间更小,但该网络构造过程中样本覆盖几何体参数的选择对网络识别率和复杂度有很大影响.本文通过引入蚁群算法来构造并优化网络参数,实验证明该算法法能较好的平衡网络性能和复杂度.  相似文献   

工作环境中的语音烦躁情绪检测方法     

王青云  赵力  梁瑞宇  张潇丹 《东南大学学报》2013,(4):366-371

为了检测工作人员的烦躁情绪,实现情感状态的评价,通过在工作环境中诱发情感语音,获取了足够的测试样本,建立了2000条样本的工作环境情感语音数据库．在检测烦躁情绪过程中,首先提取语音的韵律特征和音质特征参数,然后利用基于蛙跳算法的改进的BP神经网络进行烦躁情绪识别．实验比较了BP,RBF和sFLA神经网络的性能,结果显示SFLA神经网络的识别率比BP神经网络高4．7％,比RBF神经网络高4.3％．实验结果表明,使用蛙跳算法训练随机初始数据可以优化神经网络的连接权重和阈值,加快收敛速度,提高识别率．  相似文献   

基于神经网络预报的动态矩阵预测控制     

禹柳飞  王辉 《茂名学院学报》2003,13(1):23-26

提出了一种基于径向基神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法，在该算法中，先用RBF神经网络辨识对象模型，同时预测对象的未来输出，然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模的问题，仿真结果验证了这一新型算法的可行性。  相似文献   

具有饱和非线性输入的一类混沌系统自适应神经网络控制     

梅建东  赵婷婷  钱荣华 《扬州职业大学学报》2013,17(1):35-38

针对一类具有饱和非线性输入的混沌系统,基于RBF神经网络的逼近能力提出一种控制方案。该方法利用自适应控制和鲁棒控制,使系统可在模型函数和外扰未知下,设计出结构简单有效的控制器,有效消除了现实中由于饱和非线性输入的存在而引起的控制器抖动的不良控制效果。仿真结果表明了所提控制方法的可行性。  相似文献   

基于RBF神经网络辨识的直接甲醇燃料电池电堆非成性建模与自适应模糊控制     

苗青  曹广益  朱新坚 《上海大学学报(英文版)》2006,10(4):346-351

1 Introduction Direct methanol fuel cell ( DMFC) is desirable toserve as the power systemfor portable devices such ascellular phones , portable computers ,etc. due to thetheoretically high energy density and the liquid fuelused that can be stored and tran…  相似文献   

Nonlinear modelling of a SOFC stack by improved neural networks identification     

WU Xiao-juan ZHU Xin-jian CAO Guang-yi TU Heng-yong 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(9):1505-1509

The solid oxide fuel cell (SOFC) is a nonlinear system that is hard to model by conventional methods. So far,most existing models are based on conversion laws,which are too complicated to be applied to design a control system. To facilitate a valid control strategy design,this paper tries to avoid the internal complexities and presents a modelling study of SOFC per-formance by using a radial basis function (RBF) neural network based on a genetic algorithm (GA). During the process of mod-elling,the GA aims to optimize the parameters of RBF neural networks and the optimum values are regarded as the initial values of the RBF neural network parameters. The validity and accuracy of modelling are tested by simulations,whose results reveal that it is feasible to establish the model of SOFC stack by using RBF neural networks identification based on the GA. Furthermore,it is possible to design an online controller of a SOFC stack based on this GA-RBF neural network identification model.  相似文献   

基于黄金分割法的RBF神经网络预测控制     

张雨虹  刘玉民  张一杨 《唐山学院学报》2007,20(4):77-78,82

针对非线性系统的控制问题,提出了一种基于黄金分割法的RBF神经网络预测控制算法。该算法以神经网络作为预测模型,用黄金分割法优化控制器,其中以控制变量的约束条件作为优化的初始区间。针对化工过程蒸馏塔控制系统,通过仿真计算验证了该方法的有效性。  相似文献   

基于VCN模糊数值算法的FPGA技术     

叶球孙 《南平师专学报》2008,27(5):35-38

领域或现场的可编程门阵列是一种新型可编程逻辑器件,它具有大容量、小时延、易改进和灵活性等特点,基于神经模糊系统原理,本文提出了一种基于VCN模糊数值算法的FPGA技术方案。该算法采用了一种VCR运算路径可重复使用技术、中间结果可变形处理及存放于RAM中实现的方法。经深入研究和试验分析,该算法是切实可行的。  相似文献