履带式车辆半主动悬架的模糊神经网络控制

在1/2车体振动模型的基础上,引入了模糊神经网络控制器,模糊控制用来对付系统的非线性,神经网络用来辨识路面的变化情况,实时调节模糊控制器的量化因子,使模糊控制器对路面的变化具有自适应能力。仿真和台架实验结果表明,模糊控制器能有效地控制半主动悬架系统,半主动悬架在减少振动,提高乘坐舒适性方面优于传统的被动悬架。     

基于模糊神经网络的伺服系统PID控制

针对某装备伺服系统具有复杂的非线性和时变性,传统的PID控制存在自适应能力差的缺点,设计了一种模糊神经网络PID控制器。利用神经网络对模糊控制的控制规则进行优化,根据偏差E和偏差变化EC在线调整PID控制器的3个参数。通过与传统的PID控制器仿真实验对比,可以看出模糊神经网络PID控制器能够有效地提高该伺服系统的性能。     

基于模糊神经网络的储运发箱吊装PID控制

针对火箭炮储运发箱自动吊装系统中存在的非线性因素,如电液伺服系统中存在的摩擦和间隙以及吊装过程中受到的扰动,传统PID控制难以实现高精度控制。对自动吊装系统中的各部件建模,提出一种通过模糊神经网络整定PID参数的控制方法。将偏差、偏差变化量和偏差累计量作为输入,利用RBF神经网络优化模糊规则,对PID的3个参数:K_p、K_i、K_d进行整定。根据仿真结果,采用RBF模糊神经网络调整后,能有效提高抗干扰能力和吊装的定位精度。     

潜艇定深运动的自适应模糊控制研究

针对潜艇定深运动过程中存在非线性、时变参数、复杂干扰的特点,提出了一种基于神经网络的自适应模糊控制器,并采用学习速率自调整的EBP算法对模糊控制器进行了在线调整.仿真结果表明,该控制器能辨别出潜艇的平衡舵角,与常规的PID控制相比,具有抗干扰能力强、响应速度快、精度高等优点.     

非线性系统的神经网络广义预测控制

研究了神经网络广义预测控制方法在非线性系统中的应用，基于BP网络构造神经网络预测器，利用非线性系统的开环输入输出数据离线训练神经网络，根据拟牛顿BFGS优化算法使得二次型性能指标函数达到最小，得到了最优的控制序列。同时给出了神经网络广义预测控制算法的步骤，讨论了提高系统鲁棒性的措施。仿真结果表明，这种神经网络预测控制算法具有响应速度快、控制效果好和跟踪精度高等特点。     

电液伺服系统的模糊神经网络自适应控制

针对电液伺服控制系统中存在的非线性影响,常规PID控制难以取得良好的控制效果,采用模糊神经网络自适应控制,通过BP算法改变模糊隶属函数的形状及模糊规则的中心值,实验结果表明该方法能有效地跟踪电液位置伺服系统。     

基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测研究

BP神经网络就是指采用反向传播学习算法的前向多层人工神经网络，它具有分布式存储信息、高强的容错性、并行处理信息、自学习性和非线性映射逼近能力等运行特点。基于BP神经网络的后勤装备资产寿命周期费用预测模型的构建，通常按照初始化、构建网络、导入输入输出层和训练网络、决策、结论的步骤来完成。     

弹药自动装填机器人免疫遗传模糊神经滑模控制

提出了一种基于改进免疫遗传算法的弹药自动装填机器人自适应模糊神经滑模控制器(IIGAAFNSMC)。用径向基神经网络来近似等效滑模控制中的不确定参数,通过自适应免疫遗传算法在线调整径向基神经网络非线性隐含层的结构和参数。利用最小二乘法计算线性输出层的权值,自适应模糊系统调节滑模控制的增益,减小了网络逼近误差和外部干扰并消除了传统滑模控制中的抖振问题。仿真结果表明,该方法比传统的神经网络滑模控制器具有更高的逼近精度和速度。     

某扫雷犁电液伺服系统的模糊神经网络控制

针对某扫雷犁电液伺服系统这一典型的非线性系统,使用基于减法聚类的模糊神经网络(FNN)自学习算法设计了控制器,其中减法聚类用于确定模糊神经网络的初始结构。在网络的学习过程中,对结论参数采用最小二乘法进行辨识,对前提参数采用误差反传算法进行调整;并使用AMESim软件搭建了扫雷犁的液压系统模型,利用其接口技术实现了与Simulink的联合仿真。实验结果表明模糊神经网络控制器的控制效果要优于传统的PID控制器。     

模糊推理与多重结构神经网络在信息系统安全风险评估中的应用

针对信息系统安全风险评估中风险因素的模糊不确定性及风险因素闻的潜在关联性,提出了一种结合模糊理论与神经网络的评估方法.利用模糊聚类的方法将因素的评价集分为5类,运用三角模糊数对评价集语言变量进行模糊化处理;基于历史经验,借助模糊神经网络强大的自适应能力与非线性映射能力.对信息系统进行安全风险评估,有效降低了评估的随机性...     

模糊神经网络在发电机励磁控制中的应用

采用含有惯性项学习算法的BP神经网络代替模糊PID控制器，对同步发电机励磁控制系统进行仿真。仿真结果表明，在系统遭受扰动或突加减载时，所设计的模糊神经网络励磁控制器具有良好的控制效果。     

基于TS模糊神经网络的液压伺服系统研究

在飞机地面模拟试验台台架控制的液压伺服系统中,由于其系统存在强非线性,传统PID控制难以使液压马达转角达到精准良好的控制效果.针对这个问题,同时为提高控制系统性能,将基于TS模糊神经网络PID控制的智能控制算法应用于液压马达伺服控制系统中.在建立飞机台架液压伺服模型的基础上,利用基于TS模糊模型的神经网络对PID参数进行自适应整定,并基于MATLAB/Simulink平台进行相应的仿真实验.仿真结果表明,TS模糊神经网络PID控制器相比于传统PID控制器和普通模糊PID有着更好的响应特性,呈现出更佳的控制效果,使飞机台架控制系统的综合性能得到了提高.     

三种RBF网络函数逼近性能对比及应用研究

非线性函数逼近问题是神经网络数据处理的具体应用之一,在相同误差指标和目标参数的情况下,以具体的非线性函数为例,仿真对比了径向基神经网络(Radical Basis Function,RBF)、模糊RBF和基于遗传算法的模糊RBF网络的逼近性能。结果表明,3种RBF网络结构都能够较好的逼近目标函数,但模糊RBF与GA-RBF网络结构较基本RBF网络结构而言能够更早达到较小的逼近误差范围。在此基础上,仿真验证了模糊GA-RBF网络应用于间接型自校正控制的有效性。     

一种新型模糊神经网络及其在故障诊断中的应用

提出了一种基于模块化模糊神经网络的非线性系统故障诊断新方法.该方法先使用模糊c-均值聚类算法(FCM)实现测量空间的模决分割以决定模糊规则的个数,再使用模糊IF-THEN规则对分割后的各区域分别采用局部BP模型去进行逼近,最后再通过离线学习以获得不同区域故障输出与测量输入的非线性动力学特性.应用表明,提出的模糊神经网络结构、原理及实现方法是合理可行的,经过离线学习后的网络可实现对非线性系统的在线实时状态跟踪和诊断,可提高故障检测的正确率和快速性,并具有较好的泛化性能.     

发动机油泵状态监测与故障诊断系统研究

构建了一种状态监测与故障诊断系统，它的主要对象是发动机油泵，研制该系统的目的是为了实时掌握泵机组的运行状态，并能对泵机组实现一定的自动工况调节。它能及时准确的对泵机组的各种异常状态或故障状态作出判断，并实时的生成各种数据报表，为故障的趋势分析提供依据。     

组合式空调机组状态监测与故障诊断系统设计

组合式空调机组具有功能段组合灵活、技术参数可选范围大以及对目标环境指标操控性强等优点，广泛应用于导弹和卫星测试环境调控等军事领域。但是机组在运行过程中常出现风机风量不足、加热器加热不均以及除湿能力下降等问题，直接影响着机组性能的发挥。针对上述问题，以某基地某型空调机组为研究对象，设计了一套具有实时监测、在线评估、分段报警和故障诊断等功能的空调机组运行的状态监测与故障诊断系统，重点阐述了该系统的设计思路、硬件组成及软件框架。该系统在提高空调机组的性能监控、故障报警、故障诊断与隔离的能力及故障类型确定、故障部件的快速定位，为相关部门提供维修决策措施等方面具有实际意义。     

神经网络模型预测函数控制方法

在建立基于神经网络模型的非线性预测函数控制系统结构和基于BP网络非线性预测模型的基础上,提出了基于神经网络模型的非线性预测函数控制方法,并对其优化法等进行了讨论。通过与PID方法的仿真比较表明,预测函数控制方法具有抑制干扰能力强、跟踪性能好的特点,能够满足一些非线性系统的控制要求。     

基于FNNs的闭式循环柴油机配氧前馈控制策略研究

配氧控制是闭式循环柴油机(CCD)系统的关键技术之一,为改善其动态特性,在 PID反馈控制的基础上,设计了基于模糊神经网络(FNNs)模型的前馈控制器,并采用 PID反馈控制输出信号作为网络训练的误差信号,使模糊神经网络逐步具有前馈补偿能力,从而能够有效对负荷扰动进行及时补偿.仿真结果表明,采用FNNs前馈控制器后,可以有效改善氧气控制的动态特性,并且具有快速的学习速度和很强的适应能力.     

基于磁流变液的舰载机拦阻过程模糊PID控制

针对舰载机拦阻过程的运动特性分析,建立了舰载机拦阻缓冲过程的力学模型与状态方程,通过对基于磁流变阻尼拦阻缓冲过程的分析,引入了位移和速度矢量作为磁流变缓冲拦阻控制系统的输入,完成基于模糊控制的舰载机拦阻缓冲过程控制。应用模糊PID控制器非线性拟合能力来适应舰载机着舰情况变化,并仿真验证建立的磁流变缓冲拦阻模糊PID算法具有较好的预测精度和应用范围。     

基于自适应小波正交基神经网络的参数辨识

提出了一种基于小波正交基神经网络的非线性在线辨识方法.小波变换具有良好的收敛速度和逼近精度,神经网络具有强大的非线性映射能力、自学习、自适应等优势,采用正交基小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数和神经网络的优点;制导航弹数字仿真结果表明, 该方法对含噪声数据进行处理效果好,能很好地满足非线性在线辨识的需求.