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软体机械臂的建模与神经网络控制

工程科学学报 2023年第3期45卷 454-464页

作者：杨妍刘运鹏韩江涛刘志杰韩志冀北京科技大学智能科学与技术学院北京100083 北京航天自动控制研究所北京100070 北京科技大学自动化学院北京100083

软体机械臂因其出色的环境适应能力以及安全的人机交互使其在医疗、航天航空等领域有着广阔的应用前景.但由于软体机械臂是一类连续体装置,不能采用传统的刚体机械臂的建模和控制方法,需要一种新的建模方法.针对一类线驱动软体机械臂,... 详细信息

软体机械臂因其出色的环境适应能力以及安全的人机交互使其在医疗、航天航空等领域有着广阔的应用前景.但由于软体机械臂是一类连续体装置,不能采用传统的刚体机械臂的建模和控制方法,需要一种新的建模方法.针对一类线驱动软体机械臂,本文提出一种基于应变参数化方法的软体机械臂建模方法,能够描述软体机械臂在三维空间下在不同布线方式下的运动.首先把整个软体机械臂当作一个Cosserat梁,利用成熟的Cosserat梁理论进行建模,其核心思想是利用Ritz方法对软体机械臂应变场进行离散化,得到一组常微分方程组,其次利用反向传播(Back propagation,BP)神经网络完成形状空间与驱动器空间的驱动力转换.针对软体机械臂模型中存在的未知动态,利用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络进行逼近和补偿.然后基于Lyapunov稳定理论证明了引入自适应神经网络控制器后闭环系统的稳定性.最后,针对模型与自适应神经网络控制器进行了一系列的仿真实验,验证了模型和控制算法的有效性.因此,可以实现对一类软体机械臂的建模控制.

关键词：软体机械臂 Ritz方法神经网络控制 Cosserat梁理论 Lyapunov稳定理论

永磁同步电动机位置伺服系统的自适应神经网络控制

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工程数学学报 2022年第4期39卷 559-570页

作者：于洋吴峰王巍辽宁工业大学电气工程学院锦州121001

针对需要考虑参数不确定和负载扰动的永磁同步电动机位置伺服系统,提出了一种新型的自适应神经网络控制方法。首先,利用神经网络建立永磁同步电动机的智能模型。其次,针对模型特点,在反步递推设计框架下,应用神经网络基函数的本质特征,... 详细信息

针对需要考虑参数不确定和负载扰动的永磁同步电动机位置伺服系统,提出了一种新型的自适应神经网络控制方法。首先,利用神经网络建立永磁同步电动机的智能模型。其次,针对模型特点,在反步递推设计框架下,应用神经网络基函数的本质特征,并引入动态面控制技术克服控制设计中存在的“复杂性爆炸”问题,设计基于自适应神经网络动态面控制的位置跟踪算法。最后,仿真结果表明该控制方案是有效可行的,与反步递推控制方案相比,基于神经网络动态面控制的位置伺服系统的跟踪误差具有更快的收敛速度。通过设计新的神经网络自适应律,提出的自适应神经网络控制方法可以避免现有反步递推控制设计中存在的代数环问题。此外,提出的控制算法不仅能够克服不确定性因素对系统性能的影响,而且算法结构简单,易于实现。

关键词：永磁同步电动机神经网络控制动态面控制位置跟踪

神经网络控制、无模型控制PID控制仿真比较

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系统仿真学报 2005年第3期17卷 751-754,766页

作者：朱娟萍侯忠生熊丹云南大学数学系昆明650091 北京交通大学电子与信息工程学院北京100044

在同一条件下,对三种仅用受控系统 I/O 数据来设计控制器的方法进行了控制性能仿真比较,三个受控系统分别取自文[1]和[5]。三种不同的控制方法各有其优缺点,仿真结果表明:无模型自适应控制具有其他两种方法所不具备的优点,适合处理结构... 详细信息

在同一条件下,对三种仅用受控系统 I/O 数据来设计控制器的方法进行了控制性能仿真比较,三个受控系统分别取自文[1]和[5]。三种不同的控制方法各有其优缺点,仿真结果表明:无模型自适应控制具有其他两种方法所不具备的优点,适合处理结构时变、参数时变、阶数时变非线性离散时间系统的控制问题。

关键词：神经网络控制 NARMA 无模型自适应控制 PID控制非线性系统

基于自组织递归小波神经网络的污水处理过程多变量控制

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自动化学报 2024年第6期50卷 1199-1209页

作者：苏尹杨翠丽乔俊飞北京工业大学信息学部计算智能与智能系统北京重点实验室北京100124 嘉兴大学信息科学与工程学院嘉兴314001

污水处理过程(Wastewater treatment process,WWTP)是一个包含多个生化反应的复杂过程,具有非线性和动态特性.因此,实现污水处理过程的精准控制是一项挑战.为解决这个问题,提出一种基于自组织递归小波神经网络(Selforganized recurrent ... 详细信息

污水处理过程(Wastewater treatment process,WWTP)是一个包含多个生化反应的复杂过程,具有非线性和动态特性.因此,实现污水处理过程的精准控制是一项挑战.为解决这个问题,提出一种基于自组织递归小波神经网络(Selforganized recurrent wavelet neural network,SRWNN)的污水处理过程多变量控制.首先,针对污水处理过程的动态特性,根据小波基的激活强度设计一种自组织机制来动态调整递归小波神经网络控制器的结构,提高控制的性能.然后,采用结合自适应学习率的在线学习算法,实现控制器的参数学习.此外,通过李雅普诺夫稳定性定理证明此控制器的稳定性.最后,采用基准仿真平台进行仿真验证,实验结果表明,此控制方法可以有效提高污水处理过程的控制绝对误差积分(Integral of absolute error,IAE)和积分平方误差(Integral of squared error,ISE)的精度.

关键词：神经网络控制污水处理过程自组织机制多变量控制

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基于观测器和事件触发的分数阶非线性系统神经网络控制

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控制理论与应用 2023年

作者：游星星陶栩郭斌向国菲刘凯佃松宜四川三联新材料有限公司四川大学电气工程学院

针对一类分数阶非线性系统的跟踪控制问题,本文提出了一种自适应神经网络事件触发控制方案.首先,利用径向基函数神经网络来逼近未知的非线性函数,构造了基于神经网络的状态观测器估计原系统状态.然后,在控制器设计中引入了事件触发策略... 详细信息

针对一类分数阶非线性系统的跟踪控制问题,本文提出了一种自适应神经网络事件触发控制方案.首先,利用径向基函数神经网络来逼近未知的非线性函数,构造了基于神经网络的状态观测器估计原系统状态.然后,在控制器设计中引入了事件触发策略,通过Lyapunov方法分析了闭环系统的稳定性.本文提出了一个新条件来估计事件触发条件的时间间隔下限,避免了Zeno现象.理论分析表明,提出的控制方案不仅能确保跟踪误差收敛到原点附近的邻域内,而且保证了闭环系统中所有信号的有界性.最后,分数阶互联电力系统仿真展示了方案的有效性.

关键词：分数阶非线性系统观测器神经网络控制事件触发控制动态面控制

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神经网络控制

自动化技术：英文版 2005年第1期 45-47页

[ 篇名 ] A Hamilton-Jacobi Setup for Constrained Neural Network Control，[ 篇名 ] A NEURAL NETWORK CONTROL BASED OBSERVER FOR ROBOT MANIPULATORS，[ 篇名] A neuro-controller with guaranteed stability，[篇名 ] A new RBF neural network control strategy based on new object function，[ 篇名 ] A Novel Neural Network Controller and Its Efficient DSP Implementation for Vector-Controlled Induction Motor Drives，[ 篇名 ] A singe-phase active power filter with neural network-based controller，[ 篇名 ] A Study on Neural Network Control of Explosion-Proof 2-Link Pneumatic Manipulator，[ 篇名 ] Active power line conditioner with a neural network control scheme。

关键词：神经网络控制稳定性 DSP 功率滤波器

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神经网络控制在柴油机主动隔振中的应用

振动工程学报 2003年第3期16卷 311-315页

作者：孙承顺任少云张建武黄金娥上海交通大学机械工程学院上海200030 哈尔滨工程大学动力工程学院哈尔滨150001

将神经网络技术应用于柴油机双层隔振系统,构造了一种AVC(Active Vibration Control)系统。将实际柴油机信号作为系统输入,运用三层BP网络进行离线系统辨识,采用神经网络控制器,在双层隔振模拟试验台架上进行试验研究,实时控制结果表明... 详细信息

将神经网络技术应用于柴油机双层隔振系统,构造了一种AVC(Active Vibration Control)系统。将实际柴油机信号作为系统输入,运用三层BP网络进行离线系统辨识,采用神经网络控制器,在双层隔振模拟试验台架上进行试验研究,实时控制结果表明神经网络控制在柴油机主动隔振中的应用具有一定的可行性。

关键词：神经网络控制柴油机主动控制隔振

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神经网络控制

自动化技术：英文版 2005年第5期 42-44页

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神经网络控制

计算机应用：英文版 2005年第5期 37-39页