神经网络控制部分大作业已知分别设计PID控制与神经网络控制器使系统达到较好性能并比较两种方法的结果具体要求:1采用编程实现神经网络控制器2分析神经网络层数和神经元个数对神经网络控制器控制性能的影响3分析系统在神经网络控制和PID控制作用下的抗干扰能力(加噪声干扰)抗非线性能力(加死区和饱和特性)以及抗时滞的能力(对时滞大小加以改变)4为系统设计神经网络PID控制器首先设计PID控制器实现对已
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第9章 神经网络控制9.1 概述 神经网络一种具有高度非线性的连续时间动力系统它有着很强的自学习功能和对非线性系统的强大映射能力已广泛应用于复杂对象的控制中 神经网络所具有的大规模并行性冗余性容错性本质的非线性及自组织自学习自适应能力给不断面临挑
第3章 神经网络控制(1) 神经网络监督控制神经网络控制器是前馈控制器建立被控对象的逆模型神经网络控制器基于传统控制器的输出在线学习调整网络的权值使反馈控制输入趋近于零从而使神经网络控制器逐渐在控制作用中占据主导地位最终取消反馈控制器的作用一旦系统出现干扰反馈控制器重新起作用可确保控制系统的稳定性和鲁棒性有效提高系统的精度和自适应能力?期望输出神经网络控制器1-???-神经网络控制器-???神经网
神经网络PID控制传统的PID控制最主要的问题是参数整定问题一旦整定计算好后在整个控制过程中都是固定不变的而在实际系统中由于系统状态和参数等发生变化时过程中会出现状态和参数的不确定性系统很难达到最佳的控制效果因此在现代工业过程控制中采用传统的PID控制器难以获得满意的控制效果它的优点是直观简单鲁棒性好 神经网络系统亦称为人工神经网络﹐就是将人工神经元按某种方式联结组成的网络﹐用于模拟人脑神
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第三章神经网络控制 (1)——概论主讲:罗健旭华东理工大学自动化系本节内容 3.1 概述3.1.1 生物神经元及生物神经网络3.1.2 人工神经元及人工神经网络(ANN)人工神经元模型人工神经网络结构人工神经网络的学习3.1.3 ANN的发展 3.1.4 ANN与控制3.1.1 生物神经元及生物神经网络生物神经元生物神
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级基于单元模型的神经网络预测控制 在过热蒸汽温度控制中的应用电气工程学院:何一文 火电厂锅炉的过热蒸汽温度是其运行质量的重要指标之一过热蒸汽温度过高或过低都 会影响电厂的安全经济运行但汽温调节对象是一个多容环节它的纯延迟时间和时间常数都比较大干扰因素多对象模型不确定在锅炉自动调节系统中属于可控性最差的一个调节系统 一.引
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第五章神经网络控制 第五章神经网络控制 51神经网络概述 52人工神经网络的基本概念 53前馈网络 54反馈网络 55神经网络控制 56NN与GA的系统思维特性 51 概述人工神经网络是由许多处理单元,即神经元,按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计算能力的网络系统。人脑共有1010-1012个神经元人工神经网络试图通过模拟人脑神经网络处理信息的方式,从另一角度,来获得具有人脑那样的信息处
西南交通大学
人工神经网络在材料领域的应用引言长期以来对材料研究采用的是依赖大量试验并进行大面积筛选的方法这需要消耗大量人力和物理资源及时间由于大量尚未理论化的经验和试验规律的存在在相当一段时间内还不可以完全脱离经验和试验来进行研究于是人们将目光转向理论付诸的材料研究将先进的计算机技术应用于现代材料研究中通过较少的实验获得较为理想的材料达到事半功倍的效果材料设计的自由度大 影响因素多利用传统的数学建模方法来研究
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