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一种时变非线性系统的自适应逆控制仿真 总被引:3,自引:2,他引:3
对一种非线性时变系统提出了基于神经网络的自适应逆控制方案。该方案中用两个动态神经网络分别作为模型辨识器和自适应逆控制器,详细推导了在线训练自适应逆控制器的BPTM(backpropagationthroughmodel)和RTRL(realtimerecursivelearning)算法。根据大幅面喷墨打印机的结构特点,建立了打印头车架系统的时变非线性动力学模型作为仿真对象,在Matlab/Simulink平台下进行了算法仿真验证。结果表明了该方案收敛快,能有效控制该时变非线性对象。 相似文献
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一种非线性自适应逆噪声控制器设计及其仿真 总被引:2,自引:2,他引:2
基于模糊神经网络算法研究了非线性系统的噪声消除问题,设计了一类非线性自适应逆噪声消除控制器。该文利用模糊神经网络融合算法所具有的对任意函数的精确逼近性,对非线性系统进行建模和逆建模,从而为非线性自适应逆噪声控制器的有效性提供了保障。最后将所设计的控制器用于仿真实例,研究表明该噪声控制器能有效地消除非线性被控对象的噪声污染。说明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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针对飞机飞行中单侧机翼突然损伤问题,结合对损伤飞机的特性分析,提出基于神经网络自适应补偿的鲁棒非线性模型逆控制方法。利用未损伤飞机模型伪控制量中的单隐层神经网络自适应项和鲁棒项,并联合e modification自适应律对模型误差、外界扰动、神经网络近似误差进行补偿。除此之外,利用动态非线性阻尼技术对上述伪控制律进行扩展,从而适应损伤机体未建模舵动态。最后对上述算法进行严格的稳定性证明,并推导了逆过程的实现方法。仿真结果表明在单侧机翼突然损伤并伴随外部扰动和未建模舵动态下,该控制方法具有较强的稳定性和鲁棒性。 相似文献
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针对纵向运动模型,提出了一种采用神经网络自适应逆控制设计靶弹高度控制系统的方法。该方法利用神经网络经离线训练实现非线性系统的逆,通过基于变结构控制的方法得到控制律自适应的补偿逆误差和系统的动态特性变化引起的误差。通过对大空域靶弹的全弹道仿真表明,该控制方法具有较好的控制能力和较强的鲁棒性。 相似文献
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针对柔性航天器的姿态跟踪以及振动抑制问题,提出了一种自适应多层神经网络控制方法。利用自适应多层神经网络来补偿系统的非线性项,利用光滑变结构项来补偿神经网络逼近误差及外部干扰。柔性航天器为典型的一个中心刚体加柔性附件的结构,假设模型参数未知并且具有任意的有限维。控制器只利用姿态角和角速度信息进行反馈控制,不需柔性附件振动信息。最后,实验表明该方法可以有效地完成姿态跟踪和振动抑制。 相似文献
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对一类确定性Hammerstein系统,给出了基于神经网络的自适应控制算法。考虑到神经网络的非线性特点,特别是其自适应学习能力,控制系统采用两个神经网络分别作为估计器和控制器,通过在线训练网络的权重来获得模型参数和控制输入。神经网络的训练用Widrow-Hoff学习规则。对算法的全局收敛性进行分析表明系统具有总体收敛性,输入输出有界。 相似文献
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1.IWTaoDUCTIONInrecedeyears,therisingofneuralnetworkcolltrolsuppliesanovelandeffectivemeansforthecontrollingoftheplatwhichhasstrongnonlinearproperty.Thereillto,theneuralnetworkinversecoDtrollersucceededincolltrollingofrobotisasakindofAnportatcolltrolstructure.Battheinversecolltrolschemecannotbeusedincolltrollingofnon-~mumphasesystemduetothenon-stabilityofinversemodelofit.Inaddition,attheaspectofneuralnetworktrainalgorithm,thetraditionalbed-propagationalgoritlunconvergesveryslow.Thesefacto… 相似文献
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基于Davidon算法的神经元自适应控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
通常的神经网络逆元自适应控制器存在两个缺陷 ,一是训练算法收敛过慢 ;二是无法控制非最小相位系统 ,因而限制了其使用范围。利用Davidon最小二乘法训练多层前馈网络 ,用于逼近被控对象的逆模型 ,并利用构造伪系统的方法 ,构成一种对非最小相位系统仍然有效的神经网络逆元自适应控制器。仿真结果表明了该方法的有效性 相似文献
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The problem of direct adaptive neural network control for a class of uncertain nonlinear systems with unknown constant control gain is studied in this paper. Based on the supervisory control strategy and the approximation capability of multilayer neural networks (MNNs), a novel design scheme of direct adaptive neural network controller is proposed.The adaptive law of the adjustable parameter vector and the matrix of weights in the neural networks and the gain of sliding mode control term to adaptively compensate for the residual and the approximation error of MNNs is determined by using a Lyapunov method. The approach does not require the optimal approximation error to be square-integrable or the supremum of the optimal approximation error to be known. By theoretical analysis, the closed-loop control system is proven to be globally stable in the sense that all signals involved are bounded, with tracking error converging to zero.Simulation results demonstrate the effectiveness of the approach. 相似文献
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基于小波神经网络的自适应逆控制及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
神经网络控制特别适用于具有非线性和不确定性因素的系统。采用小波神经网络(WNN)对飞行仿真转台的直流伺服系统进行实时辨识,得到其逆模型。然后将这一训练后的网络作为前馈控制器与常规反馈控制器结合构成并行自适应逆控制器,控制转台跟踪指定的速度和位置轨线。仿真结果表明该方法的有效性。 相似文献
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Force control based on neural networks is presented. Under the framework of hybrid control, an RBF neural network is used to compensate for all the uncertainties from robot dynamics and unknown environment first. The technique will improve the adaptability to environment stiffness when the end-effector is in contact with the environment, and does not require any a priori knowledge on the upper bound of syste uncertainties. Moreover, it need not compute the inverse of inertia matrix. Learning algorithms for neural networks to minimize the force error directly are designed. Simulation results have shown a better force/position tracking when neural network is used. 相似文献
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大型轮式工程车辆转向系统的神经网络PID控制 总被引:6,自引:0,他引:6
根据大型轮式工程车辆转向系统的对象特点和操纵方式,提出采用基于RBF神经网络控制器来改进常规PID控制器实现系统控制性能。该控制系统结构中,RBF神经网络辨识器(RBFNNI)实现对被控对象的Jacobian矩阵信息的辨识,神经网络控制器(NNC)是基于RBF神经网络实现的单神经元的PID控制器。在对算法进行改进的基础上设计了神经网络结构,并进行了被控对象的仿真分析。实际结果表明该控制方法具有较好的实用性和鲁棒性,可以用于多操纵模式工程车辆转向系统的控制。 相似文献