分数阶神经网络控制器自顶向下优化方法

研究了分数阶PIλ控制器中自顶向下优化BP神经网络的方法.介绍分数阶PIλ控制器的设计,提出自顶向下优化BP神经网络的算法,实现对控制器中相关参数的调节.实验结果表明,自顶向下的优化方法通过合并、删除某些隐节点达到了简化网络结构的目的.     

基于MATLAB GUI的分数阶控制器设计与分析平台

建立一个基于MATLAB的分数阶PI^α D^β控制器设计与分析平台,该平台主要包括分数阶微积分算子有理逼近函数生成模块和分数阶PI^αD^β控制器设计模块.在该平台上可获得分数阶微积分算子最佳有理逼近表达式、频率特性曲线、零极点分布,完成分数阶PIα Dβ控制器设计与分析.通过分数阶微积分算子有理逼近及控制器设计实例表明,该平台能够方便地实现分数阶微积分算子的有理逼近及其性能分析,交互界面友好、使用方便,为分数阶PI^α D^β控制器的便捷设计提供了条件.     

交流电机调速系统的分数阶PIλ控制

主要讨论了分数阶PIλ控制方法并将其应用到交流电机调速系统中.介绍了分数阶PI控制器的设计,并利用Tustin算子生成函数将分数阶微积分由S域变换到Z域,利用连分式方法展开,实现了分数阶PIλ控制器的离散化.将其应用到交流电机调速系统,对分数阶控制器和传统整数阶PID控制器控制特性进行实验对比,研究结果表明:分数阶PIλ控制器相比传统整数阶PID控制器具有更好的控制效果.     

基于遗传算法的分数阶PI^λD^μ控制器参数分级整定

针对交流电机振动抑制问题,提出基于遗传算法的分数阶PIλDμ控制器参数分级整定策略. 通过遗传算法对整数阶PID控制器整定,获得一组控制参数;固定这组控制参数,再利用遗传算法对分数阶PIλDμ控制器进行阶次寻优. 仿真结果表明,在PID控制器三系数不变的条件下,通过调整控制器的积分与微分阶次,分数阶PIλDμ控制器与整数阶PID控制器相比,动态性能指标均有所改善;所提出的分级整定策略对分数阶PIλDμ控制器参数确定是有效的. 在不增加任何系统结构复杂性的前提下,改善了交流电机的振动抑制特性.     

基于遗传算法的分数阶PI~λD~μ控制器参数分级整定

针对交流电机振动抑制问题,提出基于遗传算法的分数阶PIλDμ控制器参数分级整定策略.通过遗传算法对整数阶PID控制器整定,获得一组控制参数;固定这组控制参数,再利用遗传算法对分数阶PIλDμ控制器进行阶次寻优.仿真结果表明,在PID控制器三系数不变的条件下,通过调整控制器的积分与微分阶次,分数阶PIλDμ控制器与整数阶PID控制器相比,动态性能指标均有所改善;所提出的分级整定策略对分数阶PIλDμ控制器参数确定是有效的.在不增加任何系统结构复杂性的前提下,改善了交流电机的振动抑制特性.     

分数阶系统极点分布与时间响应

与传统线性定常控制系统相比,分数阶线性定常系统极点分布与时间响应关系有所不同.本文通过分析多值函数特性在黎曼平面中的表达以及s-平面与w-平面的映射关系,给出了分数阶线性定常系统极点分布与时域响应的定性关系.对位于第二黎曼平面的极点更加远离s-平面的右半平面给出了形象化解释,并称其对应的时间响应为"超阻尼"响应.最后介绍了一种分数阶线性定常系统的稳定性判据.     

分数阶系统极点分布与时间响应

与传统线性定常控制系统相比,分数阶线性定常系统极点分布与时间响应关系有所不同.本文通过分析多值函数特性在黎曼平面中的表达以及s-平面与w-平面的映射关系,给出了分数阶线性定常系统极点分布与时域响应的定性关系.对位于第二黎曼平面的极点更加远离s-平面的右半平面给出了形象化解释,并称其对应的时间响应为“超阻尼”响应.最后介绍了一种分数阶线性定常系统的稳定性判据.     

一类分数阶非线性微分方程组的显式算法

讨论了一类分数阶微分方程组的一种数值算法,根据Caputo导数的性质,将分数阶微分方程组转化为Volterra积分方程组,再利用求解普通积分方程的Adams技巧,建立了分数阶微分方程组的一种显式数值算法,证明了该算法的收敛性与稳定性,并给出了数值仿真实例,证实了算法的有效性.     

基于分数阶微分的医学图像边缘检测方法

医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的关键步骤,它的清晰程度直接影响到医生诊断的速度以及准确性.传统边缘检测算子对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图片边缘有可能模糊不清,为了克服传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,给出了一种改进的基于分数阶微分算法的医学图像边缘检测方法,实验结果表明:该方法不仅有效的提取了图像边缘特征,而且对噪声具有较好的抑制作用.是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

基于分数阶微分的医学图像边缘检测方法

医学图像边缘检测是医学图像处理和分析的关键步骤,它的清晰程度直接影响到医生诊断的速度以及准确性.传统边缘检测算子对噪声敏感,检测到的图像边缘效果不够理想,得到的图片边缘有可能模糊不清,为了克服传统边缘检测算子对噪声敏感的缺点,给出了一种改进的基于分数阶微分算法的医学图像边缘检测方法,实验结果表明:该方法不仅有效的提取了图像边缘特征,而且对噪声具有较好的抑制作用.是一种有效的医学图像边缘检测方法.     

基于神经网络的多变量模糊自整定PID控制器

针对脉冲ＴＩＧ焊动态过程控制提出了一种基于ＢＰ神经网络的多变量模糊自整定ＰＩＤ控制器。该控制器利用神经网络在线学习具有多变量耦合，非线性及不确定性的复杂的焊接动态过程的控制规则，实现ＰＩＤ参数的自动整定。仿真实验结果表明该控制器不仅具有模糊控制的简单，有效的非线性控制作用。还具备了神经网络的学习与适应能力，以及ＰＩＤ控制的普遍适用性。     

一种神经网络自适应PID控制器

采用神经网络与模糊逻辑相结合的方式，构造了一种自适应ＰＩＤ控制器。该控制器用具有改进学习算法的神经网络作ＰＩＤ参数调节器，用模糊神经网络对被控对象进行模型辨识，综合了神经网络，模糊控制和ＰＩＤ控制的优点。结构简单，易于实现，且适应环境能力强。     

基于异构模糊神经网络集成算法的自主车导向控制

设计了基于神经网络的自主车导向控制器,建立了异构模糊神经网络控制器的结构,并由实验数据产生训练样本和验证样本集.该控制器通过精确控制2个驱动轮的差动转速实现路径跟踪.实验结果表明,采用异构模糊神经网络集成算法的导向控制器能够稳定地实现跟踪导向路径的控制功能.     

基于人工神经网络的FGM数据库设计

采用数据库管理技术和人工神经网络技术建立了FGM数据库,开发了管理和操纵该数据库的应用程序.利用该数据库可以查询编辑已知FGM材料组分、分布和性能之间的关系,预测未知FGM在给定材料组分和分布条件下的材料性能.作为应用实例,预测了SiC /C FGM的弯曲强度,并计算了预测误差,分析结果表明预测值与实验值较为吻合.     

基于人工神经网络的FGM数据库设计

采用数据库管理技术和人工神经网络技术建立了FGM数据库,开发了管理和操纵该数据库的应用程序.利用该数据库可以查询编辑已知FGM材料组分、分布和性能之间的关系,预测未知FGM在给定材料组分和分布条件下的材料性能.作为应用实例,预测了SiC/C FGM的弯曲强度,并计算了预测误差,分析结果表明预测值与实验值较为吻合.     

网络入侵检测系统的设计与实现

针对异常发现技术和模式匹配技术各有利弊的特点，设计了将这两种技术综合运用的网络入侵检测系统．通过将模式匹配技术与基于统计各类状态的异常发现技术相结合，达到增强系统准确性、完整性的目的．实验表明，在一定的网络流量下，本系统具有良好的检测及发现入侵数据的功能，并对通过异常手段入侵的数据也有着较完善的发现与防范机制．     

基于神经网络的肝脏B超图像自动诊断系统设计

通过灰度共生矩阵对肝脏B超图像的纹理描述和相关分类技术进行较全面的分析比较,将BP神经网络技术应用于纹理组织的分类处理中,并对B超图像自动诊断识别系统的软件设计技术进行了探讨．