一种FCMAC及在Wiener模型辨识中的应用研究 被引量：10

1

作者 徐德 谭民 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2002年第2期159-163,共5页

本文将模糊算法和小脑模型神经网络有机地结合在一起 ,提出了一种单输入单输出 (SISO)的模糊小脑模型神经网络 (FCMAC) .它在对输入进行分级量化的同时进行模糊量化 ,利用 Takagi- Sugeno模糊算法进行推理 ,并将模糊算法引入 CMAC的权... 本文将模糊算法和小脑模型神经网络有机地结合在一起 ,提出了一种单输入单输出 (SISO)的模糊小脑模型神经网络 (FCMAC) .它在对输入进行分级量化的同时进行模糊量化 ,利用 Takagi- Sugeno模糊算法进行推理 ,并将模糊算法引入 CMAC的权值训练 ,具有输入量化级数少、函数逼近精度高等特点 .这种FCMAC用于 Wiener模型辨识具有结构确定、计算量小、训练速度快、辩识效果好等特点 . 展开更多

关键词 模糊小脑模型神经网络 参数辨识 学习算法 非线性系统 系统辨识 fcmac WIENER模型

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FCMAC在蒸汽发生器水位控制中的仿真研究 被引量：1

2

作者 陈登科 张大发 《计算机仿真》 CSCD 2007年第1期151-153,共3页

蒸汽发生器是一个高度复杂的非线性时变系统,在其工况变化时具有逆动力学效应,使得蒸汽发生器的水位控制变得复杂。而其工作性能直接影响反应堆的安全运行。采用传统PID控制方案难以达到控制要求。针对蒸汽发生器的水位控制提出一种基... 蒸汽发生器是一个高度复杂的非线性时变系统,在其工况变化时具有逆动力学效应,使得蒸汽发生器的水位控制变得复杂。而其工作性能直接影响反应堆的安全运行。采用传统PID控制方案难以达到控制要求。针对蒸汽发生器的水位控制提出一种基于模糊小脑模型连接控制(FCMAC)与PID联合的控制方案。方案中,将传统的CMAC神经网络和模糊控制原理相结合,形成的FCMAC神经网络实现前馈控制,实现被控对象的逆动态模型;PID实现反馈控制,保证系统稳定性,且抑制扰动。仿真结果表明,该方案具有响应快,超调量小,较强抑制干扰能力等良好性能。 展开更多

关键词 模糊小脑模型连接控制 蒸汽发生器 水位控制

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SFCMAC及其在仿人手臂控制中的应用

3

作者 刘珊 王永骥 +1 位作者 方慧娟 徐琦 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期1-4,共4页

将滑模控制(SMC)引入模糊小脑模型关节控制器(FCMAC),提出了一种多变量滑模FCMAC(SFCMAC).该控制器采用滑模函数转换输入信号,减小输入空间以降低网络存储空间,分粗调和微调两阶段训练网络参数,以保证控制系统的稳定性.将所提出的SFCMA... 将滑模控制(SMC)引入模糊小脑模型关节控制器(FCMAC),提出了一种多变量滑模FCMAC(SFCMAC).该控制器采用滑模函数转换输入信号,减小输入空间以降低网络存储空间,分粗调和微调两阶段训练网络参数,以保证控制系统的稳定性.将所提出的SFCMAC用于仿人手臂的轨迹跟踪控制,并与SMC,MLP和FCMAC比较,仿真结果表明该控制器能克服系统非线性和不确定因素的影响,控制效果良好. 展开更多

关键词 仿人手臂控制 模糊小脑模型关节控制器 滑模控制 轨迹跟踪控制 李雅普诺大稳定性

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FCMAC控制在基于图像的机器人视觉伺服中的应用

4

作者 唐润宏 陈文楷 +1 位作者 余跃庆 陈炜 《自动化技术与应用》 2007年第4期55-59,32,共6页

以二自由度平面机器人为研究对象,将FCMAC控制方法应用到基于图像的机器人视觉伺服系统中。建立了系统的数学模型,并在Matlab平台上对该系统进行仿真实验。仿真结果表明,本文的控制系统对静态目标定位、对直线运动目标及曲线运动目标进... 以二自由度平面机器人为研究对象,将FCMAC控制方法应用到基于图像的机器人视觉伺服系统中。建立了系统的数学模型,并在Matlab平台上对该系统进行仿真实验。仿真结果表明,本文的控制系统对静态目标定位、对直线运动目标及曲线运动目标进行跟踪,可以获得较快的响应速度和较高的控制精度。 展开更多

关键词 视觉伺服 fcmac控制 MATLAB 机器人

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基于FCMAC的鲁棒自适应迭代学习控制算法

5

作者 孙开林 王宪 杨坤 《计算机系统应用》 2011年第11期86-90,共5页

工业机器人在改变运动轨迹时往往伴随着系统噪声、干扰的引入以及自身的惯量参数发生变化,采用传统的迭代控制算法难以达到高精度、高速控制的要求。将自适应与鲁棒控制与迭代控制相结合,提高迭代算法的控制精度;给定任务发生改变时,引... 工业机器人在改变运动轨迹时往往伴随着系统噪声、干扰的引入以及自身的惯量参数发生变化,采用传统的迭代控制算法难以达到高精度、高速控制的要求。将自适应与鲁棒控制与迭代控制相结合,提高迭代算法的控制精度;给定任务发生改变时,引入模糊小脑关节控制器作为前馈控制,经历史控制经验训练后估算出变化后系统的期望估计输入,作为迭代控制器的初始输入,避免了在新任务产生时盲目的选择初始量,达到高速控制目的。对机器人系统的仿真结果验证了本算法的有效性和合理性。 展开更多

关键词 fcmac 迭代学习控制 鲁棒自适应

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基于FCMAC与PID复合温控器在DMK-240真空烧结炉中的应用

6

作者 周建华 谢永芳 《机电产品开发与创新》 2012年第3期116-118,共3页

针对国内某大型硬质合金企业的DMK-240真空脱蜡烧结一体炉控制系统研发项目,设计出了一种基于PLC和工控机构成的控制系统。该控制系统以温度为主要控制参数,采用基于模糊小脑模型神经网络(FCMAC)与PID控制算法相结合的复合温度控制器对... 针对国内某大型硬质合金企业的DMK-240真空脱蜡烧结一体炉控制系统研发项目,设计出了一种基于PLC和工控机构成的控制系统。该控制系统以温度为主要控制参数,采用基于模糊小脑模型神经网络(FCMAC)与PID控制算法相结合的复合温度控制器对温度进行控制。实际运行结果表明,控制方案控制精度高,动态特性好,满足现代硬质合金生产工艺要求。 展开更多

关键词 真空烧结炉 模糊小脑模型神经网络(fcmac) PID 温度控制

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高精度伺服系统的模糊CMAC补偿控制 被引量：4

7

作者 刘士荣 周国成 +1 位作者 吴秋轩 史先鹏 《控制工程》 CSCD 北大核心 2010年第6期836-840,共5页

针对伺服系统存在非线性和参数不确定性,PID等常规控制器几乎无法获得高精度控制性能的问题,提出了一种基于FCMAC的补偿控制器,将其应用于伺服系统的速度闭环控制。FCMAC补偿控制器能够实时在线学习系统的非线性,对参数变化及扰动等因... 针对伺服系统存在非线性和参数不确定性,PID等常规控制器几乎无法获得高精度控制性能的问题,提出了一种基于FCMAC的补偿控制器,将其应用于伺服系统的速度闭环控制。FCMAC补偿控制器能够实时在线学习系统的非线性,对参数变化及扰动等因素进行实时补偿。将FCMAC补偿控制器与模型参考跟踪控制结合,能有效地改善伺服系统的鲁棒性。仿真结果进一步表明,该控制策略能降低系统对参数变化和外界扰动等不确定性的灵敏度,即使在持续正弦信号干扰下也具有良好的性能。 展开更多

关键词 模糊小脑模型 补偿控制 高精度伺服控制

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基于模糊CMAC网络的非线性自适应逆控制 被引量：6

8

作者 侯海军 雷勇 叶小勇 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期2039-2043,共5页

针对非线性自适应逆控制中非线性对象的建模和逆建模的精确性这一问题,提出一种基于模糊小脑模型关节控制器(Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller,FCMAC)网络的非线性自适应逆控制方案。将模糊逻辑思想嵌入到CMAC中构成FCMA... 针对非线性自适应逆控制中非线性对象的建模和逆建模的精确性这一问题,提出一种基于模糊小脑模型关节控制器(Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller,FCMAC)网络的非线性自适应逆控制方案。将模糊逻辑思想嵌入到CMAC中构成FCMAC来对非线性对象进行较精确的逆建模,从而构建逆控制系统。在对象特性未知的情况下,选用BP网络来对象进行正建模,并由BP网络的辩识结果来对FCMAC的参数进行调整。仿真实验表明了该方案的有效性,且验证了其控制效果较单纯的CMAC网络逆控制更理想。 展开更多

关键词 神经网络 模糊小脑模型关节控制器 自适应逆控制 BP算法

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飞行模拟机电动操纵负荷系统控制与仿真 被引量：8

9

作者 石旭东 张发 +1 位作者 荆涛 李大勇 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第5期73-78,共6页

针对单一PID方法控制飞行模拟机电动操纵负荷系统时存在非线性、外力干扰、多余力及外环震荡等问题,根据FCMAC可学习任意多维非线性映射,FCMAC与PID并行控制器鲁棒性强和BP神经网络前馈补偿器具有自适应性、可有效降低多余力影响的特点... 针对单一PID方法控制飞行模拟机电动操纵负荷系统时存在非线性、外力干扰、多余力及外环震荡等问题,根据FCMAC可学习任意多维非线性映射,FCMAC与PID并行控制器鲁棒性强和BP神经网络前馈补偿器具有自适应性、可有效降低多余力影响的特点,采用了由FCMAC与PID并行控制器和BP神经网络前馈补偿器组成的复合神经网络控制方法,解决了单一PID控制方法中存在的问题。对基于复合神经网络控制方法的系统进行了建模与仿真,仿真结果表明该方法使模型力与输出力偏差由1.1N降低到0.1N,干扰信号作用下力偏差保持在1.5%以内,将超调量由35%降低到2%,稳定时间由0.7s缩短到0.05s。 展开更多

关键词 飞行模拟机 电动操纵负荷系统 复合神经网络 fcmac与PID并行控制器 BP自适应补偿器

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基于铝电解氧化铝浓度辨识的智能加料控制策略 被引量：5

10

作者 李界家 冯丹丹 《轻金属》 北大核心 2019年第2期31-36,共6页

针对目前铝电解的加料控制,提出了一种基于设定值优化的控制策略及智能加料控制方法。根据铝电解过程特性,采用了广义回归神经网络(GRNN)来辨识氧化铝浓度模型,并利用遗传算法优化寻找最佳光滑因子σ,当所辨识的实际氧化铝浓度模型的输... 针对目前铝电解的加料控制,提出了一种基于设定值优化的控制策略及智能加料控制方法。根据铝电解过程特性,采用了广义回归神经网络(GRNN)来辨识氧化铝浓度模型,并利用遗传算法优化寻找最佳光滑因子σ,当所辨识的实际氧化铝浓度模型的输出量误差最小化时,获得最佳的平滑因子。设计了模糊小脑模型神经网络(FCMAC)控制器,将氧化铝的浓度控制在理想区域内,提高了铝电解过程的控制性能。 展开更多

关键词 铝电解 氧化铝浓度 加料控制 系统辨识 fcmac控制器

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基于模糊神经网络的导弹直接力/气动力复合控制系统设计 被引量：6

11

作者 陈旿 贾晓洪 +1 位作者 李友年 刘忠 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期423-426,共4页

为了提高导弹的机动性、敏捷性和导引精度,新型导弹大多采用直接力/气动力复合控制方案。由于神经网络对于系统非线性变化具有较强的适应能力,因而在解决直接力/气动力复合控制中的时变非线性问题时有较明显的优点。在建立导弹非线性模... 为了提高导弹的机动性、敏捷性和导引精度,新型导弹大多采用直接力/气动力复合控制方案。由于神经网络对于系统非线性变化具有较强的适应能力,因而在解决直接力/气动力复合控制中的时变非线性问题时有较明显的优点。在建立导弹非线性模型的基础上,采用模糊小脑模型神经网络(FCMAC)与动态逆相结合的方法设计导弹控制器,该方法结构简单,收敛速度快,易于硬件实现。数字仿真结果表明该方法对导弹系统参数的非线性变化具有很强的适应性。 展开更多

关键词 动态逆 神经网络fcmac 直接力控制 非线性

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基于模糊CMAC神经网络的XY平台交叉耦合控制 被引量：5

12

作者 王丽梅 孙伟 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2015年第2期121-125,共5页

针对永磁直线同步电机(PMLSM)驱动的XY平台系统的负载扰动、任意加工曲线轮廓误差模型复杂及双轴参数不匹配等会影响加工精度的问题,XY平台单轴采用了能反映人脑认知模糊性和连续性的模糊小脑模型关节控制器(FCMAC)设计速度控制器,在两... 针对永磁直线同步电机(PMLSM)驱动的XY平台系统的负载扰动、任意加工曲线轮廓误差模型复杂及双轴参数不匹配等会影响加工精度的问题,XY平台单轴采用了能反映人脑认知模糊性和连续性的模糊小脑模型关节控制器(FCMAC)设计速度控制器,在两轴之间采用实时轮廓误差估计模型和交叉耦合控制(CCC)进行轮廓控制器的设计,可同时减小跟踪误差和轮廓误差.FCMAC可准确及时地抑制负载扰动,交叉耦合控制削弱了双轴参数不匹配的影响.仿真结果表明,所设计的XY平台控制系统具有较高的轮廓精度和较强的鲁棒性. 展开更多

关键词 永磁同步直线电机 XY平台 负载扰动 实时轮廓误差估计模型 模糊小脑模型关节控制器 交叉耦合控制 跟踪误差 轮廓精度

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基于模糊小脑模型神经网络的直线伺服跟踪控制 被引量：3

13

作者 赵希梅 郭庆鼎 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2005年第6期637-640,共4页

以永磁直线同步电动机为被控对象,在高精度直线伺服跟踪控制系统中,为使输出响应快速地跟踪输入指令,需要克服系统滞后、未建模动态、不确定性以及负载的变化因素等的影响.为此,提出了一种模糊小脑模型(FCMAC)神经网络直接逆控制的方案... 以永磁直线同步电动机为被控对象,在高精度直线伺服跟踪控制系统中,为使输出响应快速地跟踪输入指令,需要克服系统滞后、未建模动态、不确定性以及负载的变化因素等的影响.为此,提出了一种模糊小脑模型(FCMAC)神经网络直接逆控制的方案,可动态地克服上述这些因素的影响.同时,还给出了较详细的原理分析及实现过程.仿真结果表明,此控制方案是十分有效的,能够明显地提高伺服系统的快速跟踪能力,并使系统具有较强的适应性和鲁棒性. 展开更多

关键词 永磁直线同步电动机 模糊小脑模型神经网络 逆模型 前馈控制 跟踪控制

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带有资格迹的模糊CMAC控制仿真研究

14

作者 沈智鹏 郭晨 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第11期2604-2607,共4页

提出一种带有资格迹的模糊CMAC控制器(FCE),资格迹的引入可以对控制系统进行超前预测,提高系统的稳定性。研究了FCE系统的构成,并推导其学习算法。为适用于在线控制,给出了高效的FCE算法实现方案。应用于船舶航向控制的仿真结果表明,当... 提出一种带有资格迹的模糊CMAC控制器(FCE),资格迹的引入可以对控制系统进行超前预测,提高系统的稳定性。研究了FCE系统的构成,并推导其学习算法。为适用于在线控制,给出了高效的FCE算法实现方案。应用于船舶航向控制的仿真结果表明,当存在风浪干扰海况下,船舶航向的控制仍能取得令人满意的效果。 展开更多

关键词 资格迹 模糊CMAC FCE控制器 船舶航向控制

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模糊小脑模型与PID的复合控制器设计

15

作者 冯超 李兵 《控制工程》 CSCD 北大核心 2009年第S3期179-181,共3页

实际工业控制过程往往具有非线性、时变不确定性、难以建立精确的数学模型,在实际生产现场中,由于受到参数整定方法烦杂的困扰,常规PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳,对运行工况的适应性很差。为改善这种情况,提出了模糊小脑模型与... 实际工业控制过程往往具有非线性、时变不确定性、难以建立精确的数学模型,在实际生产现场中,由于受到参数整定方法烦杂的困扰,常规PID控制器参数往往整定不良、性能欠佳,对运行工况的适应性很差。为改善这种情况,提出了模糊小脑模型与传统PID结合的控制方式,能够有效地对未知的非线性模型系统进行实时控制。将CMAC神经网络和模糊控制原理相结合,形成的FCMAC神经网络实现前馈控制,PID实现反馈控制,保证系统稳定性,且抑制扰动。仿真结果表明,该复合控制器具有响应快、超调量小、较强抑制干扰能力等良好特性。 展开更多

关键词 模糊小脑模型 PID控制 非线性系统

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基于GA学习的模糊小脑模型控制器 被引量：3

16

作者 王琳 郭晨 李晖 《大连海事大学学报》 CAS CSCD 2000年第1期65-69,共5页

提出一种基于遗传算法学习的模糊小脑模型神经网络控制器 ,即利用遗传算法学习和优化 FCMAC控制器的连接权重 ,构成一个 GA-FCMAC控制器 ,该算法适用于多输入 -多输出系统 ,对于倒立摆非线性系统的仿真结果证明 。

关键词 遗传算法 模糊化 小脑模型关节控制器 GA学习

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