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关于神经网络在MIMO非仿射系统自适应输出反馈控制中的应用研究.pdf

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简介：
本文探讨了利用神经网络技术提升多输入多输出（MIMO）非仿射系统的自适应输出反馈控制性能的方法和效果，旨在解决传统控制算法的局限性。 针对一类多输入多输出（MIMO）非仿射非线性系统，设计了一种基于神经网络的自适应输出反馈控制方案，使输出信号能够跟踪给定的目标信号。

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  • 关于神经网络在MIMO非仿射系统自适应输出反馈控制中的应用研究.pdf
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    本文探讨了利用神经网络技术提升多输入多输出（MIMO）非仿射系统的自适应输出反馈控制性能的方法和效果，旨在解决传统控制算法的局限性。 针对一类多输入多输出（MIMO）非仿射非线性系统，设计了一种基于神经网络的自适应输出反馈控制方案，使输出信号能够跟踪给定的目标信号。
     
  • 关于RBF神经网络在并网逆变器自适应控制中的应用研究
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    本研究探讨了径向基函数(RBF)神经网络在并网逆变器控制系统中实现自适应调节的应用潜力，通过模拟实验验证其性能优势。 并网逆变器控制系统通常是一种非线性离散系统，其核心作用在于将太阳能、风能等新能源发电系统产生的直流电转换为与电网兼容的交流电，并确保电力品质满足并网标准。传统的控制方法主要采用PID（比例-积分-微分）控制器实现。然而，由于并网逆变器系统的非线性、时变性和不确定性，传统PID控制方法往往无法实现自适应调节，在控制精度和响应速度上存在不足。 针对这一问题，本段落提出了一种基于RBF（径向基函数）神经网络的自适应控制算法来改进传统的PID控制器。通过动态调整PID参数以提升系统的性能。自适应控制算法利用反馈信息不断调整控制器参数，从而应对系统动态变化及外部干扰，并达到预期效果。 径向基函数神经网络是一种采用径向基函数作为激活函数的人工神经网络，具有任意精度近似非线性函数的能力，在控制系统中可用于识别系统动态并调节PID控制器参数。然而，RBF神经网络在训练和应用过程中可能会因迭代初值、速度等参数影响而出现收敛慢甚至不收敛的问题。 为解决这些问题，本段落提出的方法通过设定合理的学习过程调整参数，并根据系统的输出误差大小来优化迭代参数设置，从而克服传统RBF神经网络的稳定性问题并进一步提高控制系统的自适应性能。作者何传燕和黄琦来自电子科技大学电力系统广域测量与控制四川省重点实验室，他们采用仿真模型验证了所提出的基于RBF的PID控制策略，并表明该方法在稳态精度及抗扰动性方面优于传统PID控制系统。 新能源发电因其可持续性和环保特性，在能源领域备受关注。尤其在日本大地震导致核电站事故后，这一趋势更加明显。作为核心设备的并网逆变器对电网质量和规模有着直接影响；然而，现有的基于PID的传统控制方法往往性能欠佳且易造成谐波污染。因此，需要一种更优的算法来满足实际应用需求。 研究中提出的数值仿真模型和结果证明了RBF自适应PID算法的有效性。这不仅改进了并网逆变器的控制系统策略，也对其他非线性系统的控制提供了参考价值。 关键词包括电气工程、并网逆变器、神经网络、RBF自适应PID及迭代参数等，表明研究重点在于利用RBF神经网络特性进行精确调节以实现高精度和稳定性。作者所在的实验室是该领域的学术机构之一，为深入研究提供支持平台；同时，黄琦教授的研究方向也显示了他们在电力系统控制方面的专业性和深度。 本段落提出的基于RBF的并网逆变器自适应控制算法不仅在电气工程领域带来新的思路和技术突破，并对实际应用中的控制系统技术具有重要指导意义。
     
  • 直接自适应输出反馈监督模糊控制在非线性系统中的应用
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    本文探讨了直接自适应输出反馈监督模糊控制技术，并分析其在解决非线性系统的复杂控制问题上的有效性和优势。 针对一类单输入单输出的非线性不确定系统，提出了一种稳定的直接自适应模糊输出反馈监督控制算法。该算法不依赖于系统的状态完全可测的前提条件，并且能够确保系统的状态保持在指定范围内。当模糊自适应控制系统运行良好时，此监督控制可以自动关闭。证明表明整个模糊自适应输出反馈控制策略能使闭环系统达到稳定的状态。
     
  • 关于神经网络在列车自动驾驶控制系统中的应用研究.pdf
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    本论文深入探讨了神经网络技术在现代列车自动驾驶系统中的应用潜力与实现方式，旨在提高系统的安全性和运行效率。通过分析和实验验证，提出了一种基于深度学习算法优化列车控制策略的新方法。 基于神经网络的列车自动驾驶控制算法研究这一论文探讨了如何利用先进的神经网络技术来提升列车自动控制系统的表现与安全性。通过深入分析现有的技术和方法，并结合实际应用案例，该研究提出了一种创新性的解决方案，旨在优化列车运行效率、提高乘客舒适度并确保行车安全。
     
  • 基于自适应神经网络的非线性系统控制方法研究
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    本研究聚焦于开发和应用自适应神经网络技术，以优化非线性系统的控制性能。通过构建智能控制系统，探索其在复杂环境下的适用性和有效性。 针对一类具有非仿射函数及下三角结构的受干扰未知非线性系统，本段落提出了一种新的自适应神经网络控制方法。该方法适用于严格反馈不确定系统和纯反馈系统的更广泛情况。基于Backstepping设计思想，证明了闭环信号在半全局范围内的最终一致有界性，并解决了控制方向及奇异问题。通过仿真验证了此方法的有效性。
     
  • 自适应神经网络在连续搅拌反应釜控制中的应用.docx
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    本文探讨了自适应神经网络技术在连续搅拌反应釜控制系统中的应用，通过实例分析展示了该方法的有效性和优越性。 ### 连续搅拌反应釜的自适应神经网络控制 #### 摘要解析与扩展 本段落探讨了一种针对含有未知函数的串级连续搅拌釜式反应系统（Continuous Stirred Tank Reactor, CSTR）设计自适应控制算法的方法，利用了神经网络的强大逼近能力。CSTR在化工生产中广泛应用，但由于其非线性特性和模型中的未知参数导致控制系统的设计较为复杂。为解决这一问题，作者提出了一种新颖方法：通过神经网络来逼近系统中的未知函数，以减少不确定因素并提高控制性能；采用递归设计方法消除内部互联项简化控制系统结构；定义一组特定的被逼近非线性函数进一步增强控制效果。 #### 关键技术与方法 **神经网络逼近** 本段落利用了模仿人脑神经元结构的计算模型——神经网络，它能够逼近任何复杂的非线性函数。在研究中，通过训练使神经网络学习到CSTR系统的动态行为特性，并实现有效控制。 **自适应控制算法** 为了应对CSTR系统中的非线性和不确定性问题，文章设计了一种能够在运行过程中自动调整控制器参数的自适应控制算法。该方法利用了神经网络的强大逼近能力和李雅普诺夫稳定性理论确保闭环系统的稳定性和输出误差收敛性。 **李雅普诺夫稳定性分析** 通过构造合适的李雅普诺夫函数，并证明其导数非正，作者使用李雅普诺夫稳定性分析来验证所提出自适应控制算法的有效性。这种方法能够保证系统状态变量的有界性，即系统的稳定性和鲁棒性的提高。 #### 应用实例 文中提供了一组仿真例子以展示新方法的效果，在不同工况下CSTR系统的输出能快速收敛到期望值附近，证明了所提出的自适应神经网络控制算法的有效性和鲁棒性。 #### 结论与展望 本段落通过将神经网络和自适应控制技术结合成功解决了含有未知函数的CSTR系统控制问题。这种方法不仅提高了控制系统精度还增强了其鲁棒性。未来的研究方向可能包括探索更高效的训练方法、进一步优化控制策略以提高适用范围等，为复杂系统的智能控制提供新的思路和技术支持。
     
  • 关于RBF与BP神经网络在PID控制中的应用对比研究.pdf
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    本文探讨了径向基函数（RBF）神经网络和反向传播（BP）神经网络在PID控制系统优化中的应用效果，并进行了详细的性能比较分析。 张文霞和袁健的研究比较了基于BP神经网络和RBF（径向基函数）神经网络的PID控制整定效果。研究在MATLAB仿真软件中进行，针对相同的被控对象及其近似数学模型进行了测试，以评估这两种神经网络算法各自的优劣。
     
  • 关于模糊神经网络PID在串级温度控制中的应用研究.pdf
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    本文探讨了将模糊神经网络PID控制器应用于串级温度控制系统中，通过仿真实验验证其有效性和优越性，为工业过程控制提供了一种新的解决方案。 基于模糊神经网络PID的串级温度控制系统的研究主要探讨了如何利用模糊逻辑与神经网络技术优化传统的比例-积分-微分（PID）控制器，以提高温度控制系统的性能。该研究通过结合这两种方法的优势，旨在实现更精确、响应更快且鲁棒性更强的温度调节机制。