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基于DRNN的多变量解耦控制系统 总被引:5,自引:0,他引:5
本文针对一类有强耦合带时延的多变量系统,采用对角递归神经网络(DRNN)与带动量项的PID梯度优化算法(PIDGDM),自适应调整PID控制器的二项参数,并行完成系统的解耦与控制工作。仿真结果表明,系统具有很好的静态和动态性能。 相似文献
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何成平 《自动化与仪器仪表》2014,(8):63-65
在分析摆式电容倾角传感器原理及传感器力学模型的基础上,导出传感器动态特性方程和传递函数.理论分析表明,通过适当选取摆的敏感材料及阻尼介质可明显改善其动态性能,采用软件补偿算法同样可提高传感器的动态性能,减少动态误差,从而提高传感器的测量效果.Matlab仿真及实验结果证实了优化方案的可行性,从而满足实际测量对传感器的动态性能要求. 相似文献
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黄旭 《计算机工程与科学》2015,37(4):711-718
提出了一种适用于无线传感器网络WSN的故障检测方法,该方法运用改进的递归神经网络MRNN为WSN的节点、节点的动态特性以及节点间的关系建立相关模型,对WSN节点进行识别和故障检测。MRNN的输入选择建模节点的先前输出值及其邻居节点的当前及先前输出值,模型基于一种新的改进的反向传播型神经网络,该神经网络的输入以及传感器网络的拓扑结构基于通用的非线性传感器模型。仿真实验将MRNN方法与卡尔曼滤波法进行了全面的比较。实验表明,MRNN在置信因子较小的情况下与卡尔曼滤波方法相比有较高的故障检测精度。 相似文献
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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
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LM算法在传感器数据融合中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
针对压力传感器对温度存在交叉灵敏度这一具体问题,采用LM算法对其进行数据融合,消除温度对压力传感器的影响,大大提高传感器的稳定性及其准确度;针对传感器存在测量误差问题,提出了增加一个噪声来训练网络,增强了网络的容错性。对所提方法进行了仿真研究和简单分析,并与非线性插值(三次多项式插值)作了比较,粗浅地指出:神经网络在数据融合过程中的实现机理。 相似文献
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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
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The use of a new Recurrent Neural Network (RNN) for controlling a robot manipulator is presented in this paper. The RNN is
a modification of Elman network. In order to solve load uncertainties, a fast-load adaptive identification is also employed
in a control system. The weight parameters of the network are updated using the standard Back-Propagation (BP) learning algorithm.
The proposed control system is consisted of a NN controller, fast-load adaptation and PID-Robust controller. A general feedforward
neural network (FNN) and a Diagonal Recurrent Network (DRN) are utilised for comparison with the proposed RNN. A two-link
planar robot manipulator is used to evaluate and compare performance of the proposed NN and the control scheme. The convergence
and accuracy of the proposed control scheme is proved. 相似文献
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对一种递归神经网络算法的修正 总被引:1,自引:0,他引:1
本文指出了Chao-chee Ku等人提出的对角递归神经网络算法中存在的不足,并给出了修正算法,数学分析及仿真结果表明,本文所做的修正是合理的。 相似文献
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基于回归神经网络自适应快速BP算法 总被引:3,自引:0,他引:3
动态递归网络Elman网络结构简单,运算量少,适合于实时系统辨识。以Elman网络结构推导了在线学习算法。针对于传统BP算法会产生局部收敛和收敛速度慢等缺点,提出了一种改进的自适应BP算法,运用到回归神经网络,提高了在线学习的速度与收敛速度,仿真实验表明了此算法的有效性和快速性。 相似文献
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制糖过程中递归模糊神经网络软测量技术 总被引:1,自引:0,他引:1
糖厂澄清工段过程包含复杂的物理和化学反应,具有非线性、大滞后和不确定性的特点,难以建立精确的机理模型.常规神经网络建模是静态映射,实际应用中,权值的调节不能充分利用工业生产现场的动态数据信息,效果不理想.为此,提出了含有递归环节的T-S模糊神经网络(TSRFNN)结构,采用混沌BP学习算法引入非线性自反馈项获得复杂系统的动力学特征,通过与常规T-S模糊神经网络(TSFNN)在糖厂澄清工段过程的建模与仿真试验中进行比较,结果表明,在处理这类时变复杂系统建模方面TSRFNN表现出更加优越的性能,获得了非线性系统的全局最优模型. 相似文献