搜索到1008篇“ 模糊径向基函数神经网络“的相关文章
- 基于模糊径向基函数神经网络的永磁同步电机滑模观测器设计被引量：6
- 2019年
- 针对传统滑模控制易导致系统出现抖振的问题,提出了一种模糊径向基函数(RBF)神经网络滑模观测器来实现永磁同步电机(PMSM)无传感器控制。为了减小观测器系统抖振,利用模糊RBF神经网络算法动态调整滑模增益,并采用李雅普诺夫稳定性定理证明了该模糊神经网络观测器的稳定性;利用锁相环(PLL)技术提高估算精度,并削弱计算噪声。基于MATLAB/Simulink软件平台搭建了仿真模型,将模糊RBF神经网络滑模观测器系统与传统滑模观测系统进行对比。结果表明,与传统的滑模观测器相比,新型滑模观测器能够快速、有效地跟踪转子位置,精确估算出转子速度,同时具有较好的动态特性。
- 陈李济应保胜马强伍娇
- 关键词：永磁同步电机滑模观测器神经网络锁相环
- 球磨机对象控制中模糊径向基函数神经网络的PID控制分析被引量：4
- 2015年
- 结合球磨机制粉系统的特点,提出球磨机对象控制中模糊径向基函数神经网络PID控制算法,结合混合优化算法,在混沌粒子群优化的同时实现粗线调,并应用BP算法做好在线细调,进而得到PID控制的最佳参数。通过Matla对算法进行仿真,结果表明,系统不仅有效解决了球磨机复杂对象的控制问题,同时也实现了算法的快速收敛,并有较快的跟踪速度以及较小的超调,解耦较好,适应性较强。
- 朱丽娟
- 关键词：神经网络球磨机PID控制
- 改进粒子群优化Takagi-Sugeno模糊径向基函数神经网络的非线性系统建模被引量：3
- 2014年
- 针对复杂非线性系统建模的难点问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法(PSO)优化的T-S模糊径向基函数(RBF)神经网络的新型系统建模算法。该算法将T-S模糊模型良好的可解释性及RBF神经网络的自学习能力相结合,构成T-S模糊RBF神经网络用于系统建模,并采用动态调整惯性权重的改进的PSO算法结合递推最小二乘算法实现网络参数的优化调整。首先,利用所提算法进行了非线性多维函数的逼近仿真,仿真结果均方差(MSE)为0.00017,绝对值误差不大于0.04,逼近精度较高;又将该算法用于建立动态流量软测量模型,并进行了相关的实验研究,动态流量测量结果平均绝对误差小于0.15 L/min,相对误差为1.97%,基本满足测量要求,并优于已有算法。上述仿真及实验研究结果表明,所提算法对于复杂非线性系统具有较高的建模精度和良好的自适应性。
- 李丽娜甘晓晔徐攀峰马俊
- 关键词：T-S模糊模型径向基函数神经网络
- 基于模糊径向基函数神经网络的PID控制算法仿真研究被引量：8
- 2014年
- 在传统的PID控制算法基础上,提出了一种基于模糊RBF神经网络的PID控制算法。该算法将RBF神经网络学习能力强与模糊理论的推理能力强的特点结合起来,在线调整比例、积分、微分三个控制参数,仿真结果表明,该算法的控制品质优于常规PID控制,具有较强的自适应能力和鲁棒性。
- 李岩苏学军
- 关键词：模糊控制RBF神经网络PID控制参数整定自适应
- 基于免疫遗传算法的模糊径向基函数神经网络在高速电主轴中的应用被引量：12
- 2013年
- 为满足高速高性能电主轴系统快、稳、准的控制要求,结合免疫遗传算法寻优速度快及模糊神经网络控制不依赖主轴系统模型的优点,设计了一种将模糊逻辑控制、径向基函数(Radical basis function,RBF)神经网络和免疫遗传算法进行有机结合的高速电主轴系统全局优化的控制策略,并将该智能控制策略成功应用于高速电主轴系统双闭环矢量控制系统的转速控制器中。通过免疫遗传算法对该智能控制器三类参数的同步优化取得了最佳控制效果,从而实现了对主轴输出转速的精确控制。试验和仿真结果验证了所设计的控制器能够精确控制主轴的输出转速,而且当高速电主轴受到突加负载冲击时,具有很好的抗干扰性能及较强的鲁棒性,使主轴系统具有优良的动、静态性能,实现了高品质驱动。
- 单文桃陈小安合烨周明红刘俊峰
- 关键词：免疫遗传算法电主轴模糊神经网络全局优化
- 基于模糊径向基函数神经网络地图匹配算法的研究
- 目前车辆导航系统的位置计算采用GPS定位系统，然而由于GPS各种未知干扰噪声的影响，GPS定位系统会产生定位数据往往偏离车辆运行路段。为解决这一问题，应用高精度数字道路数据来修正GPS定位误差是可能而有效的，本文提出了基...
- 苏海滨卞晶晶王继东
- 关键词：车辆导航系统地图匹配模糊径向基函数神经网络GPS定位
- 文献传递
- 基于模糊径向基函数神经网络地图匹配算法的研究
- 目前车辆导航系统的位置计算采用GPS定位系统,然而由于GPS各种未知干扰噪声的影响,GPS定位系统会产生定位数据往往偏离车辆运行路段。为解决这一问题,应用高精度数字道路数据来修正GPS定位误差是可能而有效的,本文提出了基...
- 苏海滨卞晶晶王继东
- 关键词：车辆导航系统地图匹配模糊径向基函数神经网络
- 文献传递
- 基于模糊径向基函数神经网络的PID算法球磨机控制系统研究被引量：23
- 2009年
- 针对球磨机制粉系统的多变量、强耦合、非线性和时变性等特点,提出应用于球磨机对象控制的基于模糊径向基函数神经网络的PID控制算法。在这种控制系统中,PID控制器的控制参数采用模糊径向基函数神经网络进行自适应整定,系统控制参数采用混合优化算法,即首先采用混沌粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行离线粗调,再采用BP算法进行在线细调,从而快速全局收敛得到最佳的PID控制参数。Matlab仿真结果表明,该控制系统有效地解决了球磨机这种复杂对象的控制问题,该系统控制参数的优化算法收敛快、不易陷入局部极小点,系统控制跟踪快、超调小、解耦好、鲁棒性和适应性强,控制品质优于传统PID解耦控制方法。
- 程启明程尹曼郑勇汪明媚
- 关键词：球磨机模糊径向基函数神经网络混合优化算法PID控制
- 基于模糊径向基函数神经网络的模糊数据建模研究被引量：5
- 2004年
- 提出将模糊径向基函数神经网络(FRBFN)用于模糊数据的建模,并提出融和圆锥模糊向量的聚类方法和模糊线性回归的学习算法。仿真研究表明,FRBFN及其算法在模糊数据建模方面有一定的优势。
- 邓洛凤张栋蔡开元
- 关键词：模糊径向基函数神经网络模糊线性回归遗传算法
- 一种基于模糊径向基函数神经网络的自学习控制器被引量：3
- 2004年
- 提出了一种新型的基于模糊径向基函数 (RBF)的神经网络学习控制器 ,并应用于电液伺服系统 .由于RBF网络和模糊推理系统具有函数等价性 ,采用模糊经验值方法选取网络中心值和基函数数目 .与一般的神经网络自学习控制器不同 ,以系统动态误差作为网络输入量 ,RBF神经网络控制器学习的是整个系统的动态逆过程 ,因而控制性能明显提高 .对电液位置伺服系统的仿真和实验结果表明 。
- 党开放董霞林廷圻
- 关键词：径向基函数网络电液位置伺服系统
