PID神经网络自适应控制在恒流系统中的应用

本文在总结国内外相关文献的基础上,对目前神经网络自适应PID控制进行了理论研究,以目前运用较广泛的恒流系统为对象,对之进行仿真,通过将其仿真结果与传统PI控制进行比较,证明PID神经网络自适应控制的优越性.     

GMDH神经网络在数据预测中的应用

利用ＧＭＤＨ（Ｇｒｏｕｐ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｄａｔａ Ｈａｎｄｉｎｇ）神经网络进行数据预测。与一般的前馈神经网络不同,ＧＭＤＨ网络的结构确定于训练过程之中,因而可大大提高神经网络性能,从而特别适用于数据预测。文中提供的两个实例表明,利用ＧＭＤＨ网络进行数据预测的结果与实际值符合得很好,特别在金融预测方面有很好的应用前景。     

GMDH神经网络在数据预测中的应用

利用GMDH(Group Method of Data Handing)神经网络进行数据预测。与一般的前馈神经网络不同,GMDH网络的结构确定于训练过程之中,因而可大大提高神经网络性能,从而特别适用于数据预测。文中提供的两个实例表明,利用GMDH网络进行数据预测的结果与实际值符合得很好,特别在金融预测方面有很好的应用前景.     

GMDH神经网络在数据预测中的应用

利用GMDH(Group Method of Data Handing)神经网络进行数据预测.与一般的前馈神经网络不同,GMDH网络的结构确定于训练过程之中,因而可大大提高神经网络性能,从而特别适用于数据预测.文中提供的两个实例表明,利用GMDH网络进行数据预测的结果与实际值符合得很好,特别在金融预测方面有很好的应用前景.     

神经网络在船舶操纵中的应用研究

该文对人工神经网络用于船舶操纵动态特性的在线学习进行了研究,并提出了基于神经网络预报的操舵控制算法。仿真试验的结果表明了该控制算法的有效性。     

RBF神经网络在船舶航向保持非线性控制中的应用

船舶航向保持在可控范围内,使得船舶航迹能够在规定精度的阀值内。随着航运业的发展,船舶的动力及体积越来越大,操纵控制系统复杂度也越来越高,在船舶航向控制中的非线性因素越来越多,传统的线性模型已经不能适应船舶控制系统性能要求。RBF神经网络与自适应控制相结合,能够很好匹配非线性系统的求解。本文研究船舶航迹控制模型,给出基于RBF神经网络船舶航向非线性控制系统解决方法,最后进行仿真实验。     

BP神经网络在深基坑位移预测中的应用

深基坑位移预测成了岩土工作者的一个关注点,文中对近些年BP神经网络在深基坑工程位移预测中的研究应用进行了总结分析,对后续的研究起到了积极的推动作用。     

SVM逆系统在航向广义预测和控制中的应用

船舶的航向控制是确保安全航行的关键,传统的控制方法有PID、自适应等。随着相关技术的不断发展和完善,出现大量的控制算法,如模糊控制、神经网络、广义预测控制等,为航向控制提供了更多选择的空间。船舶运动具有非线性的特征,行驶在水面上会受到风浪的影响,若是航向发生改变,运用线性模型无法准确描述系统的动态特性。对此,可以借助SVM逆系统,对船舶航向进行广义预测控制,使船舶保持稳定航行。     

基于神经网络的水下机器人运动预测控制方法

将神经网络和模糊理论应用于水下机器人运动规划和控制中,提出了能实现模拟控制规则的基于强化学习的自学习和自调整的规划算法,设计了水下机器人实时运动规划器结构以及规划器操作过程,提出了基于预测模糊控制进行水下机器人运动控制的方法。在计算机仿真状态下,实现了对水下机器人这一复杂非线性系统的预测控制,仿真实验结果验证了本文所提的方法的有效性。     

浅析钻井船空调和通风系统

目前钻井船已经越来越广泛地应用在石油勘探和深水钻井作业中,且极大地提高了深海钻井作业的安全性和灵活性。本文将结合在建的超深水船型钻井平台,分析阐述窄调通风系统在各个区域的应用以及设计思路。     

基于神经网络与专家系统的火控系统故障诊断

为了能在火控系统发生故障时，更快更好地诊断和排除，分析了人工神经网络和专家系统各自特点及其局限性，采用人工神经网络技术与专家系统相结合的方法，建立基于人工神经网络与专家系统故障诊断机制，对火控系统的故障进行智能诊断。克服了传统的诊断专家系统缺少有效的自学习、自适应机制，难以解决非线性系统故障问题的不足。这对于解决火控系统多征兆、多原因的复杂故障问题，是一条方便快捷的途径。     

基于神经网络的舰艇指控系统故障诊断专家系统

针对舰艇指控系统设备故障的复杂性、多样性,采用神经网络和专家系统相结合的方法,构建了舰艇指控系统故障诊断系统,阐述了该系统的基本结构,以及知识库、推理机和解释机的实现方法。较好地解决了舰艇指控系统故障诊断问题。为舰艇指控系统故障诊断提出了一种新的途径。     

基于神经网络的柴油机遥控系统故障智能诊断研究

为了克服传统模拟电路故障诊断方法的不足,通过对船舶柴油机遥控系统工作原理的分析,提出采用BP神经网络诊断船舶主机遥控系统的智能诊断方法。介绍BP神经网络结构确定方法及其数值优化技术,并以具体电路模块为例探讨神经网络在船舶柴油机遥控系统故障诊断中的应用。通过Matlab仿真可以发现基于BP神经网络的电路故障诊断方法具有自适应性好、训练时间短、准确性高等特点。     

高阶CMAC神经网络及其在水下机器人运动控制中的应用

对高阶ＣＭＡＣ神经网络的结构和工作原理进行了研究,提出了中间层作用函数地址的计算方法,给出了计算高阶基函数的不同方法,利用高阶ＭＣＡＣ神经网络对水下机器人模糊深度控制器进行了学习,仿真结果显示了不同高阶基函数ＭＣＡＣ网络的不同建模能力,证明了中间层作用函数地址的计算方法正确。     

神经网络-PID在船舶核动力装置蒸汽发生器水位控制中的应用

利用BP神经网络的学习功能来调整蒸汽发生器水位控制器PID的参数,使其跟随功率的变化,从而跟踪模型的变化.以典型的五种工况下的蒸汽发生器模型为基础,按照给定的要求,分别设计得到相应的PID水位控制器.以功率和相应的PID控制器增益作为神经网络的输入、输出变量来设计和训练BP神经网络,并以训练好的神经网络和PID控制器组成神经网络-PID控制器应用到蒸汽发生器水位控制系统中,并利用MATLAB进行仿真.仿真结果表面神经网络-PID具有非常好的适应性.     

基于RBF神经网络补偿的动力定位PD控制

动力定位控制系统在实际工况中会受到外部风、浪、流等环境力的扰动,本文主要研究PD+RBF控制算法以提高动力定位系统的抗干扰性和稳定性.RBF神经网络用来补偿外界环境扰动,其权值自适应律通过Lyapunov稳定性证明得到,通过稳定性的分析能够保证整个系统全局渐进稳定.在一艘平台供应船的仿真结果对比中显示了所提出控制器的有效性.     

网络遥操作机器人系统神经网络预测控制仿真研究

为了改善网络随机时延影响网络遥操作机器人系统稳定运行的问题,采用RBF神经网络对网络实测时延进行预测,取得较好的预测效果。结合Smith预估控制,提出了一种基于网络实测时延的遥操作机器人系统神经网络预测控制新方法,仿真实验结果表明了该方案的有效性和鲁棒性。     

模糊神经网络在船舶电力推进系统状态评估中的应用

船舶电力推进系统状态评估是状态检修的前提和基础,建立科学、全面、合理的评估指标体系,选择合适的评估方法,并最终开发切实可行的状态评估系统是船舶电力推进系统状态评估的必要步骤。提出船舶电力推进系统状态评估的流程、基于模糊神经网络的船舶电力推进系统状态评估模型和具体评估步骤,结合船舶电力推进系统的实船运行数据进行状态评估模型仿真试验。仿真试验结果表明,模糊神经网络方法应用于船舶电力推进系统的状态评估具有一定的准确性。     

人工神经网络理论在煤炭海运系统优化中的应用研究

本文应用人工神经网络方法，以经济指标为衡准，在考虑了航线的船型，港口装卸效率等因素后，对我国煤炭海运系统中的主要航线运量分配方案最优化进行讨论，为国家有关决策部门制订合理发展我国煤炭海运计划提供了理论依据。