搜索到760篇“ 自校正控制器“的相关文章
- 对称NARMA-U模型及其神经网络自校正控制器
- 2024年
- 带预测误差补偿的改进NARMA-L2模型是由NARMA模型在自适应滤波动态工作点处一阶泰勒展开逼近得出的,在自适应滤波动态工作点处二阶泰勒展开逼近可得到对称NARMA-U模型,采用BP神经网络辨识对称NARMA-U模型参数,提出一广义目标函数,基于对称NARMA-U模型的非线性系统的神经网络自校正控制器,应用直接极小化指标函数自适应优化算法对BP神经网络连接权重值进行在线学习。仿真研究表明算法的响应优良。
- 侯小秋
- 关键词：非线性系统
- 多变量系统神经网络辨识的无模型自校正控制器研究
- 2024年
- 针对多变量NARMA模型,将其转化为具有耦合的子系统,采用具有辅助变量的多变量紧格式动态线性化方法逼近多变量NARMA模型,利用BP神经网络辨识其参数,基于多变量广义目标函数提出多变量NARMA模型的神经网络辨识的无模型自校正控制器,算法为关于控制输入的非线性方程组,通过非线性数值分析的牛顿法对其进行求解,根据非线性递推最小二乘法对BP神经网络的连接权重值进行在线学习。仿真研究表明系统的响应具有优良的性能。
- 侯小秋
- 关键词：无模型自适应控制自校正控制器多变量非线性系统
- 实用随机多变量NARMAX模型的无模型自校正控制器
- 2023年
- 针对实用随机多变量NARMAX模型的控制问题,基于改进多变量广义控制目标函数,提出了实用随机多变量NARMAX模型的无模型自校正控制器。使用具有辅助向量的多变量全格式动态线性化方法逼近实用随机多变量NARMAX模型,由其构建多变量预测模型,采用BP神经网络辨识泛模型参数函数,增加了泛模型参数函数的信息含量,将多变量系统分离为具有耦合的多个子系统,通过非线性递推最小二乘法对BP神经网络的连接权重值进行学习,同时估计随机干扰模型的参数,给出了新的学习算法。仿真研究表明算法的响应性能优良。
- 侯小秋李丽华
- 关键词：神经网络控制无模型自适应控制自校正控制器
- 实用NARMAX-L2模型的神经网络自校正控制器
- 2023年
- 针对实用随机非线性NARMAX模型,参照改进的NARMA-L2模型,提出实用随机NARMAX-L2模型,采用BP神经网络逼近该模型,依据直接极小化指标函数自适应优化算法估计随机干扰模型的参数,并对BP神经网络的连接权进行学习,根据广义控制目标函数提出神经网络显式自校正控制器,仿真研究验证了上述研究的有效性,系统具有理想的控制效果。
- 侯小秋李丽华
- 关键词：神经网络控制
- 实用随机NARMAX模型的无模型自校正控制器被引量：2
- 2022年
- 针对实用随机NARMAX模型的控制问题,采用具有辅助变量的全格式动态线性化逼近,利用BP神经网络辨识其参数向量和辅助变量,使用直接极小化指标函数的自适应优化算法优化BP神经网络的连接权重值,并估计随机干扰模型的参数,依据广义目标函数提出非线性系统的神经网络辨识的无模型显式自校正控制器。仿真研究验证了上述研究的有效性,系统具有较好的控制效果。
- 侯小秋李丽华
- 关键词：无模型自适应控制自校正控制
- 神经网络辨识的无模型自适应自校正控制器被引量：2
- 2022年
- 在针对全格式动态线性化泛模型中引入辅助变量,提出了一种改进的全格式动态线性化泛模型,克服了其存在的问题。采用BP神经网络对其进行辨识,基于广义目标函数,提出神经网络辨识的无模型自适应隐式自校正控制器,其算法是关于当前控制输入的非线性方程,利用牛顿-拉夫逊算法求解,根据直接极小化指标函数的自适应优化算法对BP神经网络的连接权重值进行在线学习。仿真研究验证了所提出的隐式自校正控制器的有效性,系统具有良好的控制品质。
- 侯小秋
- 关键词：神经网络控制无模型自适应控制自校正控制
- 改进NARMA-L2模型的无模型自校正控制器被引量：1
- 2022年
- 针对改进NARMA-L2模型的控制问题,采用具有辅助变量的偏格式动态线性化泛模型逼近,通过直接极小化指标函数的自适应优化算法进行参数估计,基于广义目标函数提出适用于非线性系统的无模型自校正控制器算法,仿真研究验证了算法的有效性,使系统具有良好的控制效果。
- 侯小秋
- 关键词：无模型自适应控制非线性系统
- NARMA-L2模型的改进及其神经网络自校正控制器被引量：6
- 2021年
- 带预测误差补偿的NARMA-L2模型是由NARMA模型在零工作点处由一阶泰勒展开逼近的,其误差项取值较大。通过分析NARMA-L2模型存在误差项值较大的问题,利用自适应滤波动态工作点处由一阶泰勒展开逼近NARMA模型,构建改进的NARMA-L2模型,采用BP神经网络辨识改进NARMA-L2模型的参数,基于广义目标函数与改进的NARMA-L2模型给出了非线性系统的隐式自校正控制器算法,以直接极小化指标函数的自适应优化算法寻优BP神经网络的连接权重值,获得了一种新的在线学习算法。研究表明,改进模型误差值较传统NARMA-L2模型小,控制算法使系统具有优良的控制效果。
- 侯小秋李丽华
- 关键词：神经网络控制自校正控制非线性系统
- 发电机组一次调频在线自校正控制器、控制系统及方法
- 本发明公开了一种发电机组一次调频在线自校正控制器、控制系统及方法。其中，该控制器包括：电网频率偏差计算模块，其用于求取电网实时运行频率与电网基准频率的偏差，得到网频偏差；调频补偿指令函数F(x)模块，其用于根据网频偏差与...
- 韩英昆刘卫明赵岩孟祥荣杨朋威陈肖璐庞向坤李克雷宋洋苏鹏韩晋思杨皓
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相关作者
- 袁著祉
- 作品数：354被引量：2,471H指数：25
- 供职机构：南开大学计算机与控制工程学院
- 研究主题：预测控制 广义预测控制 神经网络 鲁棒性 混沌系统
- 陈增强
- 作品数：647被引量：3,744H指数：29
- 供职机构：中国矿业大学
- 研究主题：预测控制 广义预测控制 神经网络 鲁棒性 混沌系统
- 柴天佑
- 作品数：657被引量：6,570H指数：39
- 供职机构：东北大学
- 研究主题：自适应控制 神经网络 多变量 软测量 非线性系统
- 侯小秋
- 作品数：15被引量：29H指数：5
- 供职机构：黑龙江科技大学
- 研究主题：自校正控制器 非线性系统 自校正控制 PID控制 修正参数
- 王维民
- 作品数：13被引量：48H指数：1
- 供职机构：天津轻工业学院
- 研究主题：自校正控制器 自校正控制 LQG 控制器 鲁棒性分析
