检索结果-南通市图书馆

rbf神经元网络在热力系统执行机构故障诊断中的应用

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电站系统工程 2003年第1期19卷 58-60页

作者：王志强徐向东清华大学

针对热力系统中的执行机构的结构特性,分析了热力系统执行机构的解析冗余,首次提出了在确定准静态子系统的基础上,利用rbf神经元网络构造控制器输出估计器,实现执行机构本身和其反馈传感器的故障诊断。本故障诊断方案已经应用在开原热电... 详细信息

针对热力系统中的执行机构的结构特性,分析了热力系统执行机构的解析冗余,首次提出了在确定准静态子系统的基础上,利用rbf神经元网络构造控制器输出估计器,实现执行机构本身和其反馈传感器的故障诊断。本故障诊断方案已经应用在开原热电厂130 t/h煤粉炉的控制系统中,通过现场试验,证明本方法是有效的。

关键词： rbf神经元网络热力系统执行机构故障诊断锅炉送风机

自由漂浮双臂空间机器人基于rbf神经元网络的关节运动自适应控制

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系统仿真学报 2009年第10期21卷 3051-3055,3061页

作者：郭益深陈力福州大学机械工程及自动化学院福州350002

讨论了自由漂浮双臂空间机器人关节运动的控制问题。由拉格朗日第二类方法及系统动量、动量矩守恒关系,建立了自由漂浮双臂空间机器人完全能控形式的系统动力学方程。以此为基础,借助于rbf神经网络技术、Ge-Lee(GL)矩阵及其乘积算子定义... 详细信息

讨论了自由漂浮双臂空间机器人关节运动的控制问题。由拉格朗日第二类方法及系统动量、动量矩守恒关系,建立了自由漂浮双臂空间机器人完全能控形式的系统动力学方程。以此为基础,借助于rbf神经网络技术、Ge-Lee(GL)矩阵及其乘积算子定义,对自由漂浮双臂空间机器人进行了神经网络系统建模;之后针对双臂空间机器人系统所有惯性参数均未知的情况,设计了自由漂浮双臂空间机器人基于rbf神经元网络的关节运动自适应控制方案。提出的控制方案不要求系统动力学方程具有惯常的关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息,也无需对神经网络进行离线训练、学习,所以更适于实时、在线应用。系统数值仿真证实了该控制方案的有效性。

关键词：自由漂浮双臂空间机器人 rbf神经元网络 GL矩阵及其乘积算子关节运动自适应控制

基于递阶遗传算法的rbf神经元网络板形板厚综合控制

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计算机仿真 2003年第2期20卷 82-85页

作者：王莉孙一康北京科技大学信息工程学院北京100083

该文首先用递阶遗传算法 (HGA)设计rbf神经网络 ,不仅可以同时确定网络参数 (连接权、隐节点中心和宽度 ) ,而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题 ;而后针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程 ,板形控制 (AFC)和板厚控制 (AGC)又是相... 详细信息

该文首先用递阶遗传算法 (HGA)设计rbf神经网络 ,不仅可以同时确定网络参数 (连接权、隐节点中心和宽度 ) ,而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题 ;而后针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程 ,板形控制 (AFC)和板厚控制 (AGC)又是相互耦合的一个综合系统等特点 ,建立了基于过程最优的权值在线自学习算法的rbf神经元网络的板形板厚多变量综合控制系统。仿真结果证明了此AFC -AGC控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能 ,其控制效果优于传统的解耦PID控制。

关键词：递阶遗传算法 rbf神经元网络板形板厚综合控制板形控制板厚控制板材轧制

基于神经元网络的动态电压恢复器控制策略的研究

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基于神经元网络的动态电压恢复器控制策略的研究

作者：张斌河北工业大学

学位级别：硕士

随着工业化程度越来越高,具有高度智能化的用电设备和电力电子设备大量投入使用,这些设备对干扰较为敏感,对供电质量要求较高,同时这些非线性设备加剧了电能质量的恶化。在诸多电能质量问题中,电压跌落发生的概率最大,造成的损害也较为... 详细信息

随着工业化程度越来越高,具有高度智能化的用电设备和电力电子设备大量投入使用,这些设备对干扰较为敏感,对供电质量要求较高,同时这些非线性设备加剧了电能质量的恶化。在诸多电能质量问题中,电压跌落发生的概率最大,造成的损害也较为严重。动态电压恢复器(Dynamic Voltage Restorer,DVR)目前被公认为是解决电压跌落问题最有效、最具性价比的补偿装置。针对我国中低压电网采用三相四线制结构,不平衡情况较多,三单相逆变桥结构DVR可提供零序电压来解决不平衡问题。本文主要研究对象为三单相逆变桥结构DVR。快速、准确的对电网电压进行检测是DVR解决电压跌落问题的前提。本文讨论了几种常用的电压跌落检测方法,分析了各自的优缺点。对应用广泛的单相dq变换检测方法进行研究,并提出改进方法。仿真结果表明改进方法提高了跌落电压检测的速度。本文对三单相逆变桥结构DVR建立数学模型,在此基础上分析了前馈控制和反馈控制等传统线性控制策略的优缺点。针对DVR中的逆变单元是非线性器件,在复杂多变的工作环境中控制效果不佳,负载适应性差的缺点,在分析逆变器原理的基础上建立逆变器神经元网络模型,并将该模型应用于DVR控制中,提出一种基于径向基(rbf)神经元网络DVR控制策略。设计了rbf神经元网络控制器并采用梯度下降算法在线调整rbf网络参数,保证DVR能很好的补偿负载电压。最后,在Matlab/Simulink仿真环境下搭建DVR系统仿真模型,采用S-Function模块编程实现rbf网络运算。对DVR模型进行仿真分析,仿真结果验证了提出方案的可行性及有效性。

关键词：电压跌落三单相逆变桥结构DVR rbf神经元网络梯度下降法控制策略