模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器在ROV機械手上的應(yīng)用研究

變風量空調(diào)系統(tǒng)末端的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制研究——針對目前傳統(tǒng)pid控制對模型依賴性強，難以在線調(diào)整，有非線性和不確定性的變風量(vav)空調(diào)系統(tǒng)的控制動態(tài)性能差的特點，提出將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于該系統(tǒng)．建立了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器．基于變風量空調(diào)系統(tǒng)末端裝置的...

針對目前傳統(tǒng)pid控制對模型依賴性強,難以在線調(diào)整,對具有非線性和不確定性的變風量(vav)空調(diào)系統(tǒng)的控制動態(tài)性能差的特點,提出將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于該系統(tǒng).建立了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,基于變風量空調(diào)系統(tǒng)末端裝置的數(shù)學模型進行了仿真研究.結(jié)果表明,該控制策略比傳統(tǒng)pid控制更適合于vav系統(tǒng),控制系統(tǒng)具有更好的魯棒性和自適應(yīng)能力,可以取得更優(yōu)的動態(tài)性能.

引入動量因子對常規(guī)bp學習算法進行了改進。在分析模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型的基礎(chǔ)上,針對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則多、訓練時間長的缺點,采用了給模糊控制規(guī)則增加閾值,減少網(wǎng)絡(luò)訓練運算量的優(yōu)化方法。最后將此優(yōu)化方法和改進的訓練算法應(yīng)用到逆變點焊電源模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(fnn)恒電流控制系統(tǒng)中,通過使用matlab語言編程,對該系統(tǒng)進行了仿真分析。仿真結(jié)果表明,動量因子的引入不但減小了bp算法學習過程的振蕩趨勢,加快了收斂速度,而且較好解決了bp網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小點的缺陷。模糊規(guī)則閾值的引入,有效減少了網(wǎng)絡(luò)的訓練時間。

根據(jù)我國當前智能建筑中央空調(diào)控制系統(tǒng)傳統(tǒng)pid控制存在的問題,依據(jù)控制對象為一大滯后大慣性環(huán)節(jié)的特點,對一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器進行了仿真研究,以期改善空調(diào)控制系統(tǒng)的動靜態(tài)特性,并能達到節(jié)能的效果。

中央空調(diào)作為廣泛使用的高能耗系統(tǒng),其節(jié)能問題受普遍關(guān)注。針對傳統(tǒng)的定流量方法存在的問題,本文提出采用改進的負荷隨動跟蹤方法,實時監(jiān)測中央空調(diào)的負荷,并由計算機控制水泵電機,降低主機能耗。利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,建立符合隨動跟蹤的模型,并利用實際數(shù)據(jù)進行系統(tǒng)仿真。仿真結(jié)果表明,此方法提高中央空調(diào)的工作效率,實現(xiàn)良好的節(jié)能效果。

針對模糊邏輯在co2焊接逆變電源控制中存在響應(yīng)速度慢、精確性不高的問題,嘗試采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法,對焊接電弧電壓進行控制。闡述了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計過程,并對所設(shè)計的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和模糊邏輯控制器進行仿真對比研究,結(jié)果表明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更快的響應(yīng)速度和更高的穩(wěn)定性;整體仿真研究也表明所設(shè)計的控制系統(tǒng)可以更加快速準確地控制弧長的穩(wěn)定。

在鋁包鋼絲生產(chǎn)過程中,采用在線中頻感應(yīng)加熱方式。基于中頻感應(yīng)加熱條件,針對鋼絲直徑、鋼絲運行速度、加熱溫度、中頻頻率、中頻電壓、中頻電流、中頻功率、加熱爐長度之間的函數(shù)關(guān)系,建立了連續(xù)包覆過程的多變量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法。經(jīng)過多次實驗和篩選,選出有效數(shù)據(jù),多個模式反復學習,直至網(wǎng)絡(luò)全局誤差函數(shù)e小于預先設(shè)定的一個極小值。通過網(wǎng)絡(luò)訓練和仿真分析得到較佳的解決方法,該方法應(yīng)用在鋁包鋼絲連續(xù)包覆生產(chǎn)線上,較好地解決了鋼絲加熱控制難的問題。

介紹了第3代結(jié)構(gòu)風振控制基準問題的定義。通過觀測部分樓層加速度和控制力輸出,建立了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,解決了傳統(tǒng)控制中有限的傳感器數(shù)目對系統(tǒng)振動狀態(tài)估計的困難;利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測結(jié)構(gòu)的控制行為,消除了閉環(huán)控制系統(tǒng)中存在的時滯;通過模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的學習功能,解決了土木工程復雜結(jié)構(gòu)模糊控制中難以依據(jù)專家的主觀經(jīng)驗來確定模糊控制規(guī)則和語言變量隸屬函數(shù)等困難。以風振控制的基準問題為研究對象,編制了程序?qū)κ芸叵到y(tǒng)進行數(shù)值仿真分析。分析表明,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略能有效地抑制高層建筑的風振反應(yīng)。

為提高電阻點焊的控制精度和焊接質(zhì)量,根據(jù)電阻點焊過程的特點和要求,通過集成變論域、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制技術(shù),提出了基于變論域電阻點焊模糊人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案,開發(fā)了四層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),分析了計算過程,推導了四層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層的計算方法和計算公式,研究了輸入輸出變論域伸縮因子的確定方法,定義了輸入變量的7個模糊子集和輸出變量的13個模糊子集,確定了49條模糊控制規(guī)則,研究開發(fā)了一種電阻點焊變論域模糊人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,結(jié)合實際產(chǎn)品的設(shè)計開發(fā)進行了試驗研究與分析,證明了變論域電阻點焊模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法的優(yōu)越性.

目的介紹一種新的復合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的結(jié)構(gòu)。方法結(jié)合傳統(tǒng)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制的優(yōu)點提出復合控制器方案,建立用它控制水箱系統(tǒng)的水位和溫度的仿真模型,并進行計算機仿真。結(jié)果仿真實驗表明,復合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器中的pd控制器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督控制器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制器,可以協(xié)同工作,也可以在某種程度上單獨工作。結(jié)論復合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)的魯棒性和抗干擾性得到提高。

運用線性二次型經(jīng)典最優(yōu)控制算法獲得學習樣本,由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法訓練產(chǎn)生模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù),設(shè)計模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,通過某結(jié)構(gòu)地震波作用下振動控制的數(shù)字仿真,表明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效地應(yīng)用到結(jié)構(gòu)控制中。

針對目前對高壓電纜的溫度測量方法大都是只能測量當前的溫度,滯后控制,不能進行提前辨識的問題,對傳統(tǒng)電纜測溫方法進行研究,提出用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器對高壓電纜溫度進行測量的方法.在3種常規(guī)控制器的基礎(chǔ)上設(shè)計了3種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器:神經(jīng)自校正控制器、神經(jīng)pid(proportionintegrationdifferentiation)控制器和神經(jīng)自適應(yīng)控制器,不僅對它們進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練,而且用matlab軟件進行仿真.通過仿真結(jié)果最終選用神經(jīng)pid控制器,并將其應(yīng)用于實際高壓電纜測溫系統(tǒng)當中,經(jīng)在新疆供電系統(tǒng)檢驗,效果良好.

用可逼近任意非線性函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造了辨識器和控制器，通過ｂｐ算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學習訓練，修正其權(quán)系數(shù)及閾值，使學習訓練誤差趨于零．將該方案應(yīng)用于紡織廠羊絨生產(chǎn)車間的空調(diào)系統(tǒng)，并給出了仿真實驗結(jié)果．

本文設(shè)計了一種模糊cmac(flcmac)控制器,這種控制器將傳統(tǒng)的cmac神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯控制原理相結(jié)合,同時具備了cmac的快速學習能力和模糊邏輯的將專家經(jīng)驗融入系統(tǒng)利用模糊規(guī)則處理信息的優(yōu)點,又克服了cmac的精度低和模糊邏輯的缺乏學習能力的缺點,將其應(yīng)用于空調(diào)控制器的設(shè)計中,仿真結(jié)構(gòu)驗證了其有效性。

針對變頻空調(diào)常規(guī)模糊控制系統(tǒng)的隸屬函數(shù)和控制規(guī)則的獲取受限于專家經(jīng)驗的問題,根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學習能力強的特點,將模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,對空調(diào)的控制系統(tǒng)進行改進,并據(jù)此設(shè)計模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,在此基礎(chǔ)上進行了理論分析和模擬實驗,驗證了這一控制系統(tǒng)的有效性。

文章提出一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制算法應(yīng)用于ｉｂ系統(tǒng)的聯(lián)動控制，有效地解決了傳統(tǒng)單一閾值控制逄法難以達到的復雜控制問題。這種ｆｎｎｃ控制器可以根據(jù)實際需要進行學習，具有很強的適應(yīng)能力。

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深基坑變形預測——針對深基坑變形控制系統(tǒng)中的不確定性、模糊性因素多的問題，將模糊控制理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，采用非線性神經(jīng)元構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，把對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)輸入、輸出表達為輸入、輸出停息的模糊數(shù)隸屬度，建立了一種基于模糊神...

由于在非線性系統(tǒng)中采用傳統(tǒng)pid控制不易建立精確模型,導致難以整定系統(tǒng)參數(shù)的問題,本文提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pid控制算法,該算法融合了pid算法、模糊算法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)點,構(gòu)成了一種先進的智能控制算法,并應(yīng)用在plc溫度控制系統(tǒng)中,實驗結(jié)果表明,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制器提高了控制質(zhì)量,很好地克服對象變參數(shù)、非線性等問題,提高系統(tǒng)的魯棒性。

紅外圖像中的微弱目標檢測與跟蹤是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中的研究熱點。針對紅外圖像中微弱目標灰度的統(tǒng)計特點以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自適應(yīng)噪聲消除的應(yīng)用,提出一種基于增強型動態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于紅外圖像噪聲消除。經(jīng)過自適應(yīng)噪聲消除后,可有效的有自動閾值門限分割法進行微弱目標檢測。

建立了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳耦合頻率控制系統(tǒng)的模型,使得轉(zhuǎn)動軸狀態(tài)變化時,無線感應(yīng)電源的頻率被控為諧振頻率,從而保證能量傳輸過程處于最佳耦合狀態(tài)。設(shè)計了一套無線感應(yīng)電源的實驗裝置,包括可控頻率的電磁振蕩發(fā)生器,能量接收天線和軸上ac／dc裝置。

基于補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的制冷系統(tǒng)故障診斷研究——選擇反映制冷系統(tǒng)故障狀態(tài)的熱力參數(shù)集組成特征向量，并對其進行模糊化處理，利用補償模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立故障狀態(tài)與熱力參數(shù)特征向量之間的映射關(guān)系。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和補償模糊邏輯相結(jié)合，采用動態(tài)、全局優(yōu)化的運算，...

提出了一種基于神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的商品住宅價格評估模型,分析了影響商品住宅價格的因素,給出了商品住宅價格評估指標體系,探討了模型建立的原理及算法步驟。計算實例說明了該模型用于商品住宅價格準確評估的有效性和可行性,為房地產(chǎn)價格評估提供了科學的方法。