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自适应神经网络模糊技术的噪声抵消方法

船舶力学 2000年第4期4卷 62-67页

作者：张宝成徐雪仙中国船舶科学研究中心无锡214082

利用自适应神经网络模糊推断系统可以抑制噪声 ,即从信号和噪声混合中提取信号 ,这种方法适用于有参考噪声的情况。正好适用于水动力噪声试验设备 ,其中背景噪声强 ,而且可以得到比较纯净的背景噪声作为参考噪声。这里给出了噪声信号在... 详细信息

利用自适应神经网络模糊推断系统可以抑制噪声 ,即从信号和噪声混合中提取信号 ,这种方法适用于有参考噪声的情况。正好适用于水动力噪声试验设备 ,其中背景噪声强 ,而且可以得到比较纯净的背景噪声作为参考噪声。这里给出了噪声信号在背景噪声中提取噪声信号的模拟例子。

关键词：水下噪声自适应神经网络模糊技术噪声抑制

基于共生矩阵分析的自适应神经网络图像复原算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2006年第8期18卷 1205-1211页

作者：刘鹏张岩毛志刚哈尔滨工业大学深圳研究生院深圳518055

为了保护图像中的细节信息,提出了一种基于共生矩阵聚类分析的自适应Hopfield神经网络图像复原算法.通过计算图像局部区域的共生矩阵提取其纹理特征,对共生矩阵非零元素进行聚类分析.根据聚类数量和各聚类之间的距离,提出了图像局部区... 详细信息

为了保护图像中的细节信息,提出了一种基于共生矩阵聚类分析的自适应Hopfield神经网络图像复原算法.通过计算图像局部区域的共生矩阵提取其纹理特征,对共生矩阵非零元素进行聚类分析.根据聚类数量和各聚类之间的距离,提出了图像局部区域细节强度的定义及其计算方法.细节强度在准确地区分图像的平坦区域和细节区域基础上,通过非线性函数自适应地调整Hopfield网络的权系数矩阵,以使权系数适合图像的纹理特征,而且权系数的生成过程符合人的视觉特性.图像复原的迭代求解过程和神经网络权系数矩阵的更新过程交替进行.该算法能够在图像的平坦区域有效地抑制噪声,在包含细节的区域突出细节.对比实验结果显示,该算法获得的复原图像的信噪比明显提高,视觉效果明显改善.

关键词：图像复原共生矩阵分类自适应神经网络规整化

基于自适应神经网络观测的无电压传感器PWM整流器功率预测控制

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中国电机工程学报 2021年第3期41卷 1135-1145页

作者：肖雄武玉娟孙广达李静张勇军北京科技大学高效轧制国家工程研究中心北京市海淀区100083

模型预测控制在脉宽调制(pulse width modulation,PWM)整流器上的应用既降低了直接功率控制中的脉振又提高了动态响应速度,但是传统的模型预测功率控制(model predictive power control,MPDPC)中对未来时刻状态量的预测仅依靠模型,对模... 详细信息

模型预测控制在脉宽调制(pulse width modulation,PWM)整流器上的应用既降低了直接功率控制中的脉振又提高了动态响应速度,但是传统的模型预测功率控制(model predictive power control,MPDPC)中对未来时刻状态量的预测仅依靠模型,对模型参数变化较为敏感,功率预测精度受电压传感器的测量精度和网侧谐波变化的影响明显。为实现整流侧参数的实时辨识和提高整体的预测精度,以实现对功率的精准控制,文中在模型预测功率控制(model predictive power control,MPDPC)的基础上引入自适应神经网络电压观测器,提出基于自适应神经网络观测的无电压传感器PWM整流器功率预测控制(adaptive neural model predictive power control,ANMPDPC)策略。通过构建包含自适应神经网络辨识器和自适应神经网络滤波器的自适应电压观测器,实现网侧电压估计的同时滤除电压高次谐波对其的影响,并将电压观测器与功率二步预测相结合,进一步降低功率脉振,提高系统的响应速度和控制精度。仿真和实验结果表明,所提出的改进策略既实现了无电压传感器下的模型预测控制,又有效抑制了网侧谐波的高频干扰及参数变化对预测精度的影响。

关键词：脉宽调制整流器自适应神经网络模型预测控制直接功率控制

一种基于自适应神经网络的航空发动机故障诊断方法

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中国科学：技术科学 2018年第3期48卷 326-335页

作者：艾剑良杨曦中复旦大学航空航天系上海200433 中国航空无线电电子研究所上海200233

航空发动机在使用过程中,气路部件的性能不可避免地发生了蜕化,相应的故障诊断技术对发动机的健康管理系统具有重要意义.本文针对发动机在设计点的非线性部件级模型,借助PCC(Pearson correlation coefficient)相关分析方法,对神经网络... 详细信息

航空发动机在使用过程中,气路部件的性能不可避免地发生了蜕化,相应的故障诊断技术对发动机的健康管理系统具有重要意义.本文针对发动机在设计点的非线性部件级模型,借助PCC(Pearson correlation coefficient)相关分析方法,对神经网络的输入参数和输出参数的选取方式进行了优化.以前馈型神经网络为基础,针对常规BP(back propagation)神经网络收敛速度不稳定、且容易陷入极小值的缺陷,设计了一种新的自适应神经网络,准确估计了发动机部件的蜕化情况.这种算法融合了比例因子和动量因子,改善了网络的学习速率,提高了神经网络置信度和对发动机模型参数的泛化能力.结果表明,本文设计的自适应神经网络的精度优于常规BP神经网络,并且在训练样本数较少时,依然能够通过训练得到理想的网络,保证发动机健康参数的故障检测具有较高精度.

关键词：航空发动机健康参数故障诊断自适应神经网络相关分析

非仿射纯反馈系统自适应神经网络快速预设性能控制

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控制理论与应用 2020年第10期37卷 2218-2230页

作者：胡剑波王应洋刘炳琪宋仕元空军工程大学装备管理与无人机工程学院陕西西安710051

鉴于在纯反馈系统控制器设计过程中广泛采用的反推法需要逐级设计虚拟控制律,设计过程复杂,本文通过变量替换将一类未知非仿射纯反馈系统变换为等效的积分链式系统.利用有限时间收敛的微分器对转换系统的状态进行估计,并构造时变的误差... 详细信息

鉴于在纯反馈系统控制器设计过程中广泛采用的反推法需要逐级设计虚拟控制律,设计过程复杂,本文通过变量替换将一类未知非仿射纯反馈系统变换为等效的积分链式系统.利用有限时间收敛的微分器对转换系统的状态进行估计,并构造时变的误差面.通过对误差面的瞬态与稳态值进行性能约束并设计自适应预设性能控制器,实现了对跟踪误差的预设性能控制.最后,基于Lyapunov理论进行了稳定性分析,证明了闭环系统所有信号半全局最终一致有界.仿真算例表明了控制方法的有效性.

关键词：非仿射系统预设性能自适应神经网络微分器

混合动力汽车动力电池自适应神经网络优化控制

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吉林大学学报（工学版） 2022年第9期52卷 2063-2068页

作者：李永明裴小轩伊曙东辽宁工业大学理学院辽宁锦州121001 辽宁航天凌河汽车有限公司辽宁朝阳122500

针对二阶(RC)等效电路模型所建立的动力电池非线性系统,研究了自适应神经网络(NN)输出反馈优化控制的设计问题并进行了稳定性分析。首先,利用神经网络逼近系统未知不确定,并设计了时变增益非线性状态观测器,解决了电池阻容电压和电荷量(... 详细信息

针对二阶(RC)等效电路模型所建立的动力电池非线性系统,研究了自适应神经网络(NN)输出反馈优化控制的设计问题并进行了稳定性分析。首先,利用神经网络逼近系统未知不确定,并设计了时变增益非线性状态观测器,解决了电池阻容电压和电荷量(SOC)不可测的问题。然后,在Actor-Critic网络框架下,提出了一种基于观测器的自适应神经网络优化控制设计算法。基于Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统所有信号半全局一致最终有界(SGUUB)。最后,通过仿真验证了本文优化控制理论的有效性。

关键词：自适应优化控制二阶阻容(RC)等效模型电荷量估计自适应神经网络

不确定轮式移动机器人统一自适应神经网络H_∞控制

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中国机械工程 2017年第2期28卷 150-155页

作者：叶锦华吴海彬福州大学机械工程及自动化学院福州350116

提出了一种基于自适应神经网络控制和H_∞控制的轮式移动机器人光滑全局跟踪和镇定统一的控制器。首先采用横截函数方法,扩展系统控制输入,建立与原系统等价的、输入输出完全解耦的无奇异全驱动系统,再对新系统设计自适应神经网络H_∞... 详细信息

提出了一种基于自适应神经网络控制和H_∞控制的轮式移动机器人光滑全局跟踪和镇定统一的控制器。首先采用横截函数方法,扩展系统控制输入,建立与原系统等价的、输入输出完全解耦的无奇异全驱动系统,再对新系统设计自适应神经网络H_∞控制器。自适应神经网络控制可有效补偿系统的复杂不确定项。H_∞控制器可同时对系统扰动和神经网络逼近误差进行预定水平抑制,进一步提高控制器的适应性,优化系统的控制性能。仿真结果验证了算法的有效性。

关键词：轮式移动机器人轨迹跟踪与镇定统一控制自适应神经网络 H∞控制横截函数

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自适应神经网络的有限时间一致性控制

控制工程 2022年第3期29卷 455-463页

作者：吴承妍范玲玲吉鸿海刘世达北京信息科技大学自动化学院北京100192 北方工业大学电气与控制工程学院北京100093

多智能体系统的有限时间一致性控制问题是指通过设计有效的一致性控制协议,使得多智能体系统中每个智能体的状态趋于一致。针对这一问题,提出一种结合自适应神经网络和滑模控制方法的有限时间一致性控制协议,自适应地在线逼近系统存在... 详细信息

多智能体系统的有限时间一致性控制问题是指通过设计有效的一致性控制协议,使得多智能体系统中每个智能体的状态趋于一致。针对这一问题,提出一种结合自适应神经网络和滑模控制方法的有限时间一致性控制协议,自适应地在线逼近系统存在的非线性,消除抖振,提高了系统的收敛速度。此外,收敛时间取决于控制器参数,可离线获取。最后通过MATLAB数值仿真,对比验证了所设计协议的有效性。

关键词：有限时间控制一致性跟踪多智能体系统自适应神经网络

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自适应神经网络在水质预测建模中的应用

系统工程 2001年第1期19卷 89-93页

作者：李莹邹经湘张宇羽蔡楠张新政广东工业大学自动化学院广东广州510080 哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150001 华南环境科学研究所广东广州510620

东江惠州段水质直接影响着香港和深圳的淡水供应质量 ,本文根据东江水质自动监测系统的分布情况 ,提出了由上游水质预测下游水质和当前水质预测未来水质的两种基于自适应神经网络的东江惠州段水质预测建模方法 ,给出了基于误差梯度信息... 详细信息

东江惠州段水质直接影响着香港和深圳的淡水供应质量 ,本文根据东江水质自动监测系统的分布情况 ,提出了由上游水质预测下游水质和当前水质预测未来水质的两种基于自适应神经网络的东江惠州段水质预测建模方法 ,给出了基于误差梯度信息的离散神经网络自适应学习算法 ,用李亚普诺夫方法证明了该自适应神经网络算法的收敛性 ,仿真结果证明了该方法具有较高的预测精度 ,且方法简便、适用对象广泛。

关键词：自适应神经网络水质预测河流建模环境问题水污染