神经网络用于机器手臂的控制机械手是一种高度非线性强耦合时变的系统对它的控制基本为两种:基于精确数学模型的传统控制和与模型无关的智能控制由于机械手系统的复杂性其精确的数学模型难以建立使应用传统的控制手段对其进行的控制效果欠佳常用的智能控制手段如模糊控制人工神经网络等又有各自的局限性一般说来模糊逻辑方法虽然长于表达近似与定性的知识却通常无学习能力神经网络具有学习能力但内部知识的表达方式又是不清楚的这样
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第 33 卷第 04 期
中文摘要经典PID控制算法作为一般工业过程控制方法应用范围相当广泛原则上讲它并不依赖于被控对象的具体数学模型但算法参数的整定却是一件很困难的工作更为重要的是即使参数整定完成由于参数不具有自适应能力因环境的变化PID控制对系统偏差的响应变差参数需重新整定针对上述问题人们一直采用模糊神经网络等各种调整PID参数的自适应方法力图克服这一难题一般情况下一个自适应控制系统能够运行其相应的参数要适应现场状况的
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万方数据
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
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College of Electrical and Information Engineering Hunan Univ.神经网络在控制中的应用 神经网络在控制中的应用神经网络辨识技术神经网络控制技术5.1 神经网络辨识系统辨识是自适应控制的关键所在它通过测量对象的输入输出状态来估计对象的数学模型使建立的数学模型和对象具有相同
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College of Electrical and Information Engineering Hunan Univ.神经网络在控制中的应用 神经网络在控制中的应用神经网络辨识技术神经网络控制技术5.1 神经网络辨识系统辨识是自适应控制的关键所在它通过测量对象的输入输出状态来估计对象的数学模型使建立的数学模型和对象具有相同
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