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双臂空间机器人协调运动的模糊函数网络控制被引量:3
2012年
该文研究了在本体位置不受控、姿态受控的情况下,漂浮双臂空间机器人系统惯性空间协调运动的轨迹跟踪问题。针对存在外部扰动和未知系统惯性参数的情况,设计了一种模糊函数网络的自适应调节控制方案。用模糊函数网络对双臂空间机器人系统建模,利用鲁棒技术处理建模误差和外部扰动在内的不确定性。所提控制方案的特点是:不需要动力学方程中的惯性参数符合线性规律,也无需预知系统的惯性参数;同时可以利用学习规则在线自适应调节模糊函数网络的所有权值和参数,因此控制方案是灵活的。该文稳定性分析证明了控制方案的全局稳定性和良好的轨迹跟踪性能。仿真算例表明了该方案能有效地控制双臂空间机器人的本体姿态和末端爪手协调地跟踪期望的运动轨迹。
黄登峰陈力
被控对象和控制器的模糊函数不一致的T-S模糊系统的控制设计
本论文主要研究了随机T-S模糊非线性系统以及离散T-S模糊系统的分析与控制器设计问题,研究内容主要包括三部分:  第一部分:考虑一类随机连续T-S模糊非线性系统,研究其稳定性能以及镇定等问题,其中模糊控制器与T-S模糊系...
张亮亮
关键词:T-S模糊系统控制器设计模糊基函数
文献传递
卫星姿控系统模糊函数网络与自回归模型的故障预测被引量:3
2011年
针对卫星姿态控制系统的故障预测问题,给出了模糊函数网络(FBFN)与自回归模型(AR)相结合的故障预测方法,并提出了预测置信因子的概念,对故障预测的准确性进行评价.首先利用卫星正常运行时的姿态数据训练FBFN,将训练好的FBFN作为卫星姿控系统的标准输出模型;然后把卫星实时姿态数据与FBFN输出数据之间的差值作为残差,利用AR模型对残差序列进行建模,进而对未来的残差进行预测;最后依据预测残差的统计分布给出了故障发生概率,利用故障预测置信因子来描述预测步长不同时故障预测结果的可信性.
张茂林宋华朱新宇
关键词:故障预测卫星姿态控制系统自回归模型
模糊函数网络的机械臂免模型输出反馈PD控制被引量:5
2010年
针对无速度信息的机械臂轨迹跟踪控制问题,提出了一种带观测器的机械臂免模型模糊函数网络输出反馈PD控制。所设计的模糊函数网络被用来估计关节速度,并同时用来补偿系统的未知不确定。网络的权值及参数调整采用混合算法,且能够在线自适应实时调整,不需要离线学习阶段。所提出的观测器及控制器均不需要任何的机械臂动态模型(包括惯性矩阵逆),并通过引入PD控制使整个方案更易工程实现。于Lyapunov理论证明了整个闭环系统一致最终有界。两关节机械臂试验结果进一步证明了这种于观测器的反馈控制算法的有效性。
张文辉齐乃明李运迁
关键词:机械臂观测器输出反馈控制模糊基函数自适应控制
于改进模糊函数网络的BTT导弹自适应控制
针对一类非线性系统,提出了一种于改进模糊函数网络的非线性控制器。由于非线性函数的存在以及外部的不确定性,理想的控制器是难以获得的。为此,把改进的模糊函数用于逼近非线性部分,并设计了自适应律以调整参数的变化,最后根据...
郑文达刘刚郝路瑶邓卫强
关键词:BTT导弹自适应控制反馈线性化
文献传递
模糊函数变换的PLS及其在软测量中的应用被引量:1
2009年
针对以往非线性偏最小二乘法(PLS)的局限性,提出了一种模糊函数变换的PLS算法,用以解决非线性系统的建模问题.该方法首先通过模糊函数变换将自变量与因变量之间的非线性关系转化为线性关系,再利用PLS算法进行回归求参,从而有效克服由于模糊函数变换所引发的维数增加以及多重共线性,使得模型在具有较高拟合精度的同时还能有效地抑制噪声.通过仿真实验进一步验证了该方法的有效性,并将其应用于湿法冶金萃取过程组分含量软测量建模问题,得到了满意的效果.
贾润达毛志忠常玉清
关键词:模糊基函数偏最小二乘法软测量
模糊函数的一类非线性系统自适应H_∞控制
2009年
针对一类单入单出非线性系统,应用线性矩阵不等式技术,提出了一种模糊函数的鲁棒间接模糊自适应H∞控制策略.设计鲁棒控制补偿器以消除系统不确定性带来的影响,对给定的干扰抑制水平,控制系统达到了H∞跟踪控制性能指标.理论证明,利用在线调整算法改变模糊规则使控制系统达到了全局稳定,实现了跟踪控制.
邓玮
关键词:自适应控制跟踪控制
模糊函数神经网络在线跟踪自学习算法研究被引量:3
2007年
提出了一种用于分类的模糊函数(FBF)神经网络在线跟踪自学习算法,通过带有遗忘因子的样本均值和样本协方差矩阵,保存了原始样本所包含的类可能性分布信息,并在此础上产生新增样本的目标输出用于训练FBF网络,以实现分类边界的在线跟踪;给出了带有遗忘因子的样本均值和样本协方差矩阵的递推算法,以克服传统方法需要保存大量以往训练样本带来的困难。所提出的方法用于旋转机械的故障识别,结果表明是可行的和有效的。
许飞云钟秉林黄仁
关键词:模糊基函数自学习故障诊断
模糊函数网络和自适应最小二乘算法的外圆纵向磨削表面粗糙度的预测被引量:7
2006年
建立了外圆纵向磨削表面粗糙度的模糊函数网络(FBFN)预测模型,网络的训练采用自适应最小二乘算法(ALS)。ALS将最小二乘算法和遗传算法相结合,能够自主学习,不用人为干预,FBFN和粗糙度的分析模型相结合,只需少量实验数据便可完成网络的训练,自动产生模糊规则,确定隐含层的节点数。仿真和实验结果表明,FBFN网络结构非常适合粗糙度的预测和控制,采用ALS学习方法比BP算法、传统的遗传算法和正交二乘法等能产生更好的结果。
王家忠王龙山周桂红李国发
关键词:表面粗糙度预测外圆纵向磨削遗传算法
模糊函数网络在磨削过程建模中的应用
2006年
本文提出了一种新的于自适应最小二乘(ALS)算法的模糊函数网络(FBFN),并用磨削表面粗糙度模型来测试于ALS的FBFN的性能,结果证明它在逼进复杂非线性磨削过程中有着很好的效果。
蒋群
关键词:ALS粗糙度

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作品数:294被引量:884H指数:15
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