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搜索到3285篇“ 神经网络逆系统“的相关文章

基于ICPSO优化的PMa-BSynRM神经网络逆系统解耦控制: 2024年; 针对永磁辅助式无轴承同步磁阻电动机(PMa-BSynRM)存在的强耦合和非线性问题,以及神经网络逆系统解耦控制收敛速度慢和易陷入局部极值的问题,提出了一种将BP神经网络与改进混沌粒子群优化(ICPSO)算法相结合的PMa-BSynRM解耦控制方法。基于PMa-BSynRM的结构和工作原理建立转矩和悬浮力的数学模型并进行可逆性分析,再建立BP神经网络作为逆系统,利用ICPSO算法优化其初始连接权值,通过仿真验证优化效果,经过充分训练后,将BP神经网络与原系统串联形成伪线性系统,从而实现PMa-BSynRM的解耦控制。仿真及试验结果表明,采用ICPSO算法优化的BP神经网络逆系统收敛速度和解耦性能均优于传统神经网络逆系统,改善了PMa-BSynRM的动态与静态性能。; 刘奕辰朱熀秋杨泽斌; 关键词：磁力轴承解耦控制神经网络逆系统

机载LiDAR姿态角稳定装置的神经网络逆系统解耦控制研究: 2024年; 机载激光雷达(LiDAR)工作过程中,机载平台姿态角波动会造成激光扫描点云的密度分布不均匀,导致后续数字表面模型重建时精度降低,因此设计了一种推转式姿态角稳定装置,可实现机载平台姿态角波动的实时补偿。设计的姿态角稳定装置具有非线性和强耦合的运动控制特点,为消除其运动耦合关系、提高运动控制精度,基于神经网络逆系统解耦控制策略对姿态角稳定装置进行解耦处理,取得了满意的控制效果。首先,建立了姿态角稳定装置动力学系统的多变量神经网络逆系统模型;其次,采用PID闭环反馈控制器与神经网络逆系统前馈补偿器组合的前馈-反馈复合控制器,实现控制系统的实时解耦,改善动态控制性能;最后,进行了实验验证。结果表明,设计的神经网络逆系统解耦控制方法可有效提高姿态角稳定装置控制精度,并对误差干扰具有优良鲁棒性。; 李旭辉李旭东王建军程霄霄聂栋栋王光彬; 关键词：机载激光雷达三轴转台解耦控制神经网络逆系统

基于神经网络逆系统的车辆动力学模型解耦法: 2024年; 为了消除车辆各系统纵横向之间的耦合影响,对车辆动力学模型进行了神经网络逆系统解耦控制。选用的研究对象为四轮驱动、前轮转向的无人驾驶车辆。首先,将包含侧向运动和横摆运动两个自由度的车辆动力学模型通过Interactor算法进行可逆性分析;其次,搭建卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)逆系统结构构建逆系统,并验证该方法的可行性;将该解耦方法应用于无人驾驶车辆的轨迹跟踪控制设计中,通过CarSim和Matlab/Simulink联合仿真试验证明,设计的CNN+LSTM神经网络逆系统解耦控制在多种工况下都具较好的跟踪特性及稳定性。; 常亚妮郭红戈张春美; 关键词：无人驾驶车辆

基于神经网络逆系统的市政清淤机器人避障路径研究: 2024年; 在市政管道清淤工作中,机器人技术可以提高工作效率,减少人力成本,提高清淤质量。然而,在清淤机器人工作过程中,经常会遇到各种障碍物,需要进行避障路径规划,以提高机器人的安全性、工作效率和适应性。该文在介绍清淤机器人的总体结构设计、控制系统、传感器系统设计以及人机交互系统设计的基础上,阐述神经网络逆系统的基本原理和方法,以及清淤机器人的设计和实现,探讨神经网络逆系统在清淤机器人避障路径规划中的应用。通过仿真验证证明,基于神经网络逆系统能有效地控制非线性时变对象,不需要建立精确的数学模型,其鲁棒性强、适应性良好。针对清淤机器人运动和控制特点,搭建和训练基于神经网络逆系统深度学习的目标障碍物检测模型,应用于实际问题的模型求解,通过人工势场图中梯度信息的随机树新增节点,结合路径规划与缺陷或障碍物等目标的时空信息,优化机器人的避障路径,可以提高避障路径规划算法的运行效率。; 王峰娄明山; 关键词：机器人避障路径神经网络逆系统

无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制关键技术发展被引量：1: 2024年; 无轴承电动机利用一套新的悬浮力绕组产生悬浮力,使无轴承电动机成为一种多变量、强耦合的非线性系统,如何实现转速与径向位移以及径向位移之间的动态解耦控制是无轴承电动机稳定运行的关键要素之一。神经网络逆系统具有以任意精度逼近非线性函数的能力,可以有效实现无轴承电动机的解耦控制。阐述了无轴承电动机悬浮力产生的原理以及神经网络逆系统解耦原理,从纯神经网络逆系统、神经网络逆系统结合智能控制器等方面分析了国内外无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制策略的研究现状,归纳了无轴承电动机在使用神经网络逆系统进行解耦控制时的共同和不足之处,总结了无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制的一般设计方法,并对神经网络优化、在线训练、抗干扰能力等关键技术发展趋势进行了展望。; 刘奕辰朱熀秋杨泽斌; 关键词：滑动轴承磁力轴承神经网络逆系统解耦控制

基于神经网络逆系统方法的汽车底盘解耦控制: 2022年; 现阶段,神经网络逆系统方法的智能化设计是认知电力智能化设计技术的重要特征,智能化设计技术在传统神经网络逆系统方法的智能化设计和自适应电力设备的智能化设计技术的基础上得到了发展。神经网络逆系统方法的智能化设计是为了保证不同网络间的兼容性,其功能是以软件、软件与网络之间的知识连接为基础,通过无线应用规则和用户需求自动处理,对变电应用进行更好的管理。以此为基础,运用优化算法分析双方的功能参数,通过通道统计得到最优工作参数,并将结果传递给双方,以优化神经网络逆系统方法的智能化设计传输系统和解耦控制物理层,改变汽车底盘解耦控制集成测试环境和适应自身应用方式也是一个过程。该文介绍汽车底盘解耦控制的概念和发展,介绍神经网络逆系统方法的智能化设计技术在汽车底盘解耦控制中的应用,通过模拟汽车底盘解耦控制算法的性能,说明神经网络逆系统方法的智能化设计技术具有学习机器的能力,可以很好地提高系统的应用性能。; 周鹤高振鑫; 关键词：神经网络逆系统汽车底盘解耦控制

基于神经网络逆系统的冷连轧厚度与张力解耦控制: 冷连轧是将热轧板带采用冷轧方法进行的生产环节，其生产的产品具有高延展性、高可塑性、超薄等特性，因此厚度是衡量板带材轧制精度的重要指标。冷连轧生产要求大张力轧制以维持机架间张力恒定，但冷轧板带厚度和其张力间存在耦合现象，控...; 商颖; 关键词：神经网络逆系统粒子群优化 PID参数整定

基于神经网络逆系统的超临界流体色谱系统控制: 2022年; 针对超临界流体色谱系统具有多变量、非线性、强耦合的特点,提出一种基于神经网络逆系统的超临界流体色谱系统控制方案。通过RBF神经网络在线逆辨识建立了超临界流体色谱系统的神经网络逆系统模型,并将辨识得到的逆模型作为控制器模型与超临界流体色谱系统进行串联,构成一个伪线性复合系统。并将本方案应用于SFC-SEP600超临界流体色谱系统上进行了梯度洗脱流量控制实验,实验结果表明该模型梯度流量控制精度完全符合技术指标要求,实验结果验证了方案的有效性和可行性。; 刘根水沈健增张大兵; 关键词：神经网络逆系统超临界流体色谱解耦

基于神经网络逆系统的稳压器水位与压力解耦控制探析: 2022年; 压水堆稳压器的压力、水位在变化过程中存在明显的相互影响,控制上具有强烈的耦合性。相比于大型压水堆,小型压水堆稳压器体积较小,压力和水位之间的耦合作用更强,实现两者之间的解耦控制极具实用意义。本文基于神经网络逆系统的解耦方法,将稳压器的多变量控制系统转化成独立的单变量控制系统,消除压力控制和水位控制之间的耦合作用。; 杨钊方华伟陈爽; 关键词：稳压器神经网络逆系统解耦控制

基于RBF神经网络逆系统的机械手轨迹跟踪控制被引量：2: 2021年; 目的:针对机械手系统的高度耦合、非线性等动力学特性,系统结构和参数在实际工作中存在诸多不可预知因素,研究机械手的轨迹跟踪问题。方法:利用神经网络来构建机械手的逆系统模型,将其与被控对象串联构成伪线性系统,从而将非线性问题转化为线性问题,实现了机械手的在线建模、解耦控制。结果:仿真实验结果表明,迅速的跟踪给定的期望轨迹,脉冲干扰并未系统带来明显影响。结论:方案对控制系统有较强的适应性、稳定性以及抗干扰性能,有效地解决了机械手的轨迹跟踪问题。; 缸明义陈立辛乔印虎夏兴国; 关键词：机械手 RBF神经网络逆控制

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