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《海军工程大学学报》2016,(3)
针对柴油机是一个具有不确定性因素的强非线性系统,首先将RBF网络的参数编码成粒子群优化算法中的粒子个体进行优化;然后,利用粒子群算法的全局寻优能力优化RBF神经网络的关键参数;最后,建立了柴油机转速的预测模型。仿真结果表明:该算法使得柴油机转速的预测速度和精度都得到了提高。 相似文献
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建立了充分考虑液压装置动力学特性的车辆半侧非线性主动悬挂模型,并提出了线性二次型最优控制与非线性逐步后退法相结合的内外环控制方案。首先根据目标需求在外环设计二次型指标下的最优控制器;然后在内环利用逐步后退法处理因液压装置引入的非线性项。仿真结果表明,使用该设计方案的主动悬挂可以获得比被动悬挂优越的车辆性能。 相似文献
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基于EASY5软件平台,利用模块化的建模手段,建立了履带车辆动力传动系统动力学模型,并进行了加速过程仿真.通过实车试验验证了模型的有效性和仿真结果的正确性.结果表明,该建模手段可有效的应用于车辆性能分析及预测. 相似文献
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一种基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断方法研究 总被引:4,自引:2,他引:2
提出了一种基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断方法.利用模糊C 均值聚类法对测量空间进行分割,再利用模糊规则对分割后的子空间分别采用BP网络进行逼近,从而获得不同子空间故障输出与测量输入的非线性动力学特性.计算机仿真表明该网络具有良好的泛化性能,方案可行. 相似文献
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针对涡轮增压器转速实车测量中存在安装困难、精度低的问题,提出了利用RBF神经网络和BP神经网络估算涡轮增压器转速的方法。分别建立了基于RBF神经网络和BP神经网络增压器转速估算模型,通过与台架试验测试样本比较,模型误差分别2.25%和2.27%。同时,RBF神经网络较BP神经网络,具有训练次数少,收敛速度快、结果稳定的优点,更适合实车涡轮增压器转速估算。 相似文献
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基于RBF网络的滑模变结构控制在无刷直流电机伺服系统中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
安树 《军械工程学院学报》2010,22(2):61-64
无刷直流电动机的参数强耦合、高度非线性特性增加了对其速度控制的难度,针对这一特点,设计了一种神经网络滑模变结构速度控制器。将无刷直流电机速度伺服系统分成名义模型和不确定模型,采用状态反馈方法对名义模型进行控制,以RBF神经网络为滑模动态补偿器对不确定系统进行控制。该方法不仪具有变结构控制的抗参数摄动、抗干扰以及速度快等优点,神经网络控制的加入还有效地减弱了单纯滑模变结构控制所带来的“抖振”现象。Matlab仿真结果表明,该控制器具有良好的控制性能和鲁棒性能。 相似文献
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针对传感器偏置故障及漂移故障,提出了一种基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断方法.该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立RBF神经网络预测器,通过将RBF神经网络的预测输出值与传感器实际输出相比较获取残差序列,根据残差首先判断传感器是否发生故障,然后用定性趋势分析方法获得传感器偏置故障和漂移故障的辨识... 相似文献
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三关节机器人广泛用于工业生产、轮式或履带式排爆机器人,为了补偿由于机器人结构参数、作业环境干扰等不确定性因素造成的机器人动力学模型的不确定性,将机器人动力学模型分解为名义模型和误差模型两部分,其误差模型采用RBF神经网络进行补偿,得到其估计信息,神经网络的输出权值根据Lyapunov稳定性理论采用自适应算法进行调整。所设计的神经网络补偿自适应控制器解决了不确定性机器人动力学系统控制器设计的不确定性问题,同时,通过定义Lyapunov函数,证明了控制器能渐近、稳定地跟踪期望轨迹。机器人的3个关节在控制器的作用下,约在5 s时达到期望轨迹,神经网络约在5 s时逼近机器人动力学模型的误差模型,实验结果表明了机器人关节对期望轨迹具有良好的轨迹跟踪性能。 相似文献
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钟斌 《武警工程学院学报》2014,(6):31-34
为了控制起重机吊重摆动幅度在最短时间内衰减到规定范围或平衡点附近,同时考虑到由于外界不确定性因素导致的系统模型的不确定性,设计了自适应径向基函数Radial Basis Function(RBF)神经网络补偿控制器。RBF神经网络对系统模型的未知函数进行辨识,并将辨识信息提供给控制器。实验结果表明:吊重摆角约在5s时跟踪给定幅度的正弦信号,并在参考信号发生突变时,摆角仍在给定的范围内;RBF神经网络约在5s后几乎以零误差辨识未知函数。所设计的控制器对不确定性因素具有较强的鲁棒性,这也验证了控制系统稳定性证明结论。 相似文献
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针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题,提出了一种基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立多级神经网络集成观测器模型。将输出与传感器实际输出相比较获取残差序列,获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略,实现控制系统传感器故障在线诊断。将三容水箱液位控制系统作为仿真对象,仿真结果表明该方法不仅可以提高单一神经网络的运算精度,而且采用RBF神经网络集成方式还要优于其他集成方式,可以快速准确地检测和分离传感器故障,辨识传感器故障类型、故障大小以及故障发生的时间。 相似文献
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为使大口径舰炮制导炮弹在打击近岸机动目标的末制导段满足落角约束,现考虑自动驾驶仪动态特性,基于自适应RBF逼近网络与动态面滑模提出一种空间末制导律。构建空间弹目相对运动模型,通过带改进微分跟踪器的扩张状态观测器估计目标加速度。为零化视线角跟踪误差与视线角速率,采用自适应指数趋近律设计非奇异终端滑模动态面,并运用自适应RBF逼近网络削弱控制指令抖振。通过Lyapunov第二法证明了全系统中视线角跟踪误差与视线角速率均最终一致有界。仿真实验表明:该末制导律使制导炮弹在空间中打击具有不同机动形式的近岸目标时,均具备良好的末制导性能。 相似文献