共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
曾文华 《计算机测量与控制》2001,9(2):50-51
针对常压塔航煤比重在线质量仪表存在滞后大、易出现故障的缺点 ,提出了运用动态递归神经网络 ,根据实测的温度、流量、压力等过程参数 ,在线估计航煤比重 ,为比重质量闭环控制提供了基础 相似文献
2.
木材干燥是一个复杂的非线性系统,因此利用传统的系统辨识方法难以建立其准确的模型。本文利用动态递归神经网络的特点,提出了基于动态递归神经网络的木材干燥模型辨识方法,仿真结果表明,利用动态递归神经网络所建立的模型是有效的。 相似文献
3.
提出了一种基于递归神经网络的热电偶测温滞后的动态补偿方法,利用神经网络良好的非线性映射能力,建立传感器的动态逆模型,实现对传感器的动态补偿。实验结果表明:检测信号经过动态补偿后,能够克服传感器的测量滞后,达到稳态的时间从补偿前的26 s缩短到大约5 s,传感器的动态性能得到较大的提高。 相似文献
4.
基于进化策略的动态递归神经网络建模与辨识 总被引:3,自引:1,他引:3
提出一种采用进化策略实现动态递归神经网络结构、权重和自反馈增益同时进化的学习算法,以及自适应进化机制,与改进BP6算法相结合,各取所长,形成集成化动态递归神经网络建模辨识算法,实际应用结果表明,所提出算法不仅明显提高了动态递是 网络模型辨识自救的收敛速度格精度,而且实现了动态递归网络的全自动优化设计。 相似文献
5.
基于递归神经网络的加速度传感器动态特性补偿 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于递归神经网络的加速度传感器动态性能补偿方法,利用神经网络良好的非线性映射能力,建立传感器的动态逆模型,用实际工作参数训练神经网络,实现对加速度传感器动态特性的补偿。实验结果表明:经过动态补偿后,加速度传感器的系统工作频带得以拓宽,检测信号达到稳态的时间从补偿前的7m s缩短到大约1m s,传感器的动态性能得到明显的改善。 相似文献
6.
基于动态递归神经网络的自适应PID控制 总被引:1,自引:1,他引:0
提出一种基于动态递归神经网络的自适应PID控制方案,该控制系统由神经网络辨识器和神经网络控制器组成。辨识器采用单隐层的动态递归神经网络,网络结构为2-4-1;辨识算法为动态BP算法;控制器采用两层线性结构的神经网络,输入为系统偏差及其一阶、二阶微分,因此具有增量型PID控制结构。应用该控制系统对一非线性时变系统进行仿真研究,仿真结果表明该控制方案不仅具有良好的跟踪特性,而且对系统参数变化具有较强的鲁棒性。 相似文献
7.
针对水轮发电机组的复杂动态特征,提出一种新的动态递归模糊神经网络结构,并将其应用于解决水轮发电机组的建模问题.通过在网络规则层引入乘积运算,使得复杂模糊规则容易提取,模糊推理功能易于实现.在网络隐层中引入局部递归单元,该方法能克服基于反向误差传播的静态网络辨识动态系统的局限性,提高辨识水轮发电机组动态特性的准确性.通过与其他智能方法的仿真比较,验证了所提出方法的有效性. 相似文献
8.
针对无人机非线性、强耦合等特点,提出了基于该自结构动态递归模糊神经网络的姿态控制系统,给出了基于Lyapunov函数的系统稳定性证明。对四层模糊神经网络进行了优化和改进,设计了自结构动态递归模糊神经网络,该网络可以根据系统状态在线更新权值、创建/删除节点、优化网络结构。仿真表明:该控制方法的突出优点是,在兼顾考虑了系统中的不确定性因素、非线性因素及外部干扰并存的情况下,保证系统的稳定性和跟踪性能;同时此网络结构比固定结构的模糊神经网络响应速度快,因此更具优越性。 相似文献
9.
10.
11.
酒精发酵的pH值具有非线性、时变性和动态性。利用常规辩识方法对pH值进行辩识,一方面,无法准确描述其动态特性;另一方面,由于常规神经网络的权值学习是梯度下降法,在训练过程易陷入局部极小,并且训练速度慢。针对这些问题,将改进的动态递归神经网络应用于pH值的辩识研究。通过实验验证了该算法不但能体现出发酵过程的动态特性,而且通过在动态递归神经网络的权值学习中引入滤波项,能有效地克服常规网络在权值学习过程中的问题。表明该算法对pH值辩识的有效性。 相似文献
12.
13.
应用神经网络实现延迟焦化分馏塔产品干点的在线估计 总被引:2,自引:0,他引:2
0 引言石油化工企业中有许多分馏塔 ,其产品质量信息能否及时获得是实现优化操作和控制的重要前提。大型分馏塔若能实现产品质量卡边操作或控制 ,则可取得每年数以百万计的经济效益。 2 0世纪 6 0年代初期 ,国外就有人研究根据多层塔板温度、汽相速率和分压 ,计算馏出产品的质量。最近 10多年来 ,国内外相继发表了各种针对原油蒸馏塔和催化裂化分馏塔的油品干点在线估计模型和应用成果。但是 ,对于延迟焦化装置的分馏塔则很少见到其产品质量估计模型在线应用实例。主要原因是由于该装置焦炭塔间歇操作 ,导致分馏塔进料组成、流量、热量的周… 相似文献
15.
直接自适应动态递归模糊神经网络控制及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对某些仿射非线性系统中各状态变量间呈微分关系的特点,本文提出仅取某些可测状态变量
作为动态递归模糊神经网络(dynamic recurrent fuzzy neural network, DRFNN) 的输入,而由DRFNN 的反馈矩阵
描述系统内部动态关系的直接自适应DRFNN 控制算法,克服了将系统所有变量作为输入的传统模糊神经网
络(traditioanl fuzzy neural network, TFNN) 因某些不可测状态变量所导致的不可实现问题.在电液伺服系统中的
应用结果表明:直接自适应DRFNN 控制算法相对于TFNN 控制算法对系统稳态特性的改善具有较大的优越
性. 相似文献
16.
17.
18.
19.
基于状态延迟动态递归神经网络的机器人动态自适应跟踪辨识 总被引:2,自引:0,他引:2
对一种在Elman动态递归网络基础上发展而来的复合输入动态递归网络(CIDRNN)作了改进,提出一种新的动态递归神经网络结构,称为状态延迟动态递归神经网络(State DelayInput Dynamical Recurrent Neural Network).具有这种新的拓扑结构和学习规则的动态递归网络,不仅明确了各权值矩阵的意义,而且使权值的训练过程更为简洁,意义更为明确.仿真实验表明,这种结构的网络由于增加了网络输入输出的前一步信息,提高了收敛速度,增强了实时控制的可能性.然后将该网络用于机器人未知非线性动力学的辨识中,使用辨识实际输出与机理模型输出之间的偏差,来识别机理模型或简化模型所丢失的信息,既利用了机器人现有的建模方法,又可以减小网络运算量,提高辨识速度.仿真结果表明了这种改进的有效性. 相似文献