两自由度并联机器人的RBF神经网络辨识自适应控制

针对平面两自由度五杆并联机器人的轨迹跟踪问题,提出了一种基于RBF神经网络的自适应PID控制方法.该控制方案利用RBF神经网络自适应学习辨识并联机器人系统的未知非线性动态,可以在线调整PID控制参数以实现高精度控制.仿真结果显示该控制策略可以精确实现对于并联五杆机器人的轨迹跟踪控制,该方法的自适应性和跟踪性能均优于传统的PID控制.     

基于神经网络实现的交叉口可变相序公交优先模糊逻辑控制

针对城市交通信号控制及公交优先问题,提出了一种交叉口自适应可变相序的多相位控制算法,利用多层BP神经网络实现了公交优先的交通信号多层模糊控制。仿真结果表明,与定时公交优先控制模型相比,模糊神经网络控制器能有效地减少公交车辆延误,具有较强的学习和泛化能力,可用于未来的信号控制系统中。     

模糊逻辑与神经网络技术协作系统的研究

分析了模糊系统与神经网络系统的相同及相异性。在此基础上研究了模糊逻辑与神经网络技术协作系统的结构和实现技术，并着重研究了模糊控制器的神经网络实现技术及改善神经网络学习特性的模糊控制技术。     

基于RBF神经网络的复杂场景人群目标的识别

大型公共建筑内人群数目及分布的在线监测是有效控制和疏散客流、保障人员安全的重要依据之一．利用公共建筑内现有的闭路电视监视系统,通过计算机视觉技术实现人群数目的自动识别是目前国外普遍采用的一种方式．文中提出了一种基于RBF神经网络的复杂场景人群目标的识别算法,利用包含行人数目信息的前景图像的投影曲线等特征数据,通过训练好的RBF神经网络直接得到该前景图像中包含的人群数目．与其他算法相比,该算法具有较高的识别准确率,在一定误差范围内可以达到较好的效果．     

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.     

模糊神经网络的控制原理研究

针对模糊控制系统存在的缺陷,讨论了模糊神经网络的基本组成,重点分析了神经网络控制系统的控制原理,这对神经网络控制系统的应用研究具有十分重要的意义。     

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。     

基于模糊变步长神经网络的自适应PID控制

本文针对具有非线性和不确定性的控制对象，提出了一种基于前向神经网络的自适应PID控制系统算法。并根据其特点，提出学习步长模糊校正的方案.这种控制系统综合了神经网络、模糊决策和PID控制的优点，易于实现，仿真结果表明该控制系统对非线性被控对象具有比较好的控制效果。     

基于BP算法的中密度纤维板热压机压力控制研究

在中密度纤维板生产过程中,针对热压压力控制存在的大惯性、纯滞后和非线性问题,提出具体的解决方法.建立中密度纤维板热压机压力模型,运用基于BP(back propagation)神经网络的经典增量式PID控制方式,实现对热压过程的优化控制.通过仿真实验和结果分析得出:BP神经网络优化控制具有稳定性好、超调量少、震荡现象少等优势特点,改善了被控过程的动态性能和稳态性能,在提高系统抗干扰性能及参数时变的鲁棒性等方面优越于常规PID调节器     

基于神经网络PID的连挤连轧速度控制系统

根据连挤连轧速度控制的特点,将改进BP神经网络与PID控制算法相结合,采用西门子S7-200型PLC实现连挤连轧机的变频调速控制.通过与传统PID和BP神经网络PID算法比较,改进BP神经网络PID控制器具有较短的动态响应时间和良好的跟随性,表明该方法在连挤连轧速度控制中有良好的应用价值.