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关于采用间歇控制策略稳定和同步时滞神经网络的研究

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简介：
本研究探讨了运用间歇控制方法对具有时间延迟特性的神经网络进行稳定性与同步性分析的有效性，为复杂系统控制提供了新思路。 本研究探讨了基于间歇控制策略的时滞神经网络的镇定与同步问题，并提出了一些结论。

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  • 关于采用间歇控制策略稳定和同步时滞神经网络的研究
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    本研究探讨了运用间歇控制方法对具有时间延迟特性的神经网络进行稳定性与同步性分析的有效性，为复杂系统控制提供了新思路。 本研究探讨了基于间歇控制策略的时滞神经网络的镇定与同步问题，并提出了一些结论。
     
  • 关于采用神经网络补偿技术的机械臂轨迹控制策略研究
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    本研究探索了利用神经网络补偿技术提升机械臂轨迹控制精度的方法，旨在克服传统控制策略中的误差问题，实现更高效、精确的运动控制。 本段落建立了二维机械臂的动力学方程，并分析了控制其轨迹时需要考虑的不确定因素。鉴于机械臂动力学模型的非线性和参数不确定性，提出了一种使用神经网络作为补偿器的新型机械臂轨迹控制策略。该策略结构简洁，利用标称值确定初始权值，便于工业应用。仿真研究证明了所提控制方法的有效性以及神经网络补偿器的强大泛化能力和自适应能力。
     
  • 关于基于神经网络PID的AUV控制策略的研究（2007年）
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    本研究针对自主无人水下航行器(AUV)开发了一种基于神经网络优化的PID控制策略，旨在提高其导航精度与稳定性。该方法通过自适应调整PID参数，有效应对复杂海洋环境中的动态变化挑战，实现更为智能和高效的AUV控制系统设计。 针对水下机器人各自由度之间存在较强耦合和非线性特征的问题，难以获得其精确的数学模型。为此，建立了描述水下机器人空间运动的数学模型，并根据实际需要及控制器设计需求进行了简化处理，得到了适用于各个自由度的独立运动模型。在此基础上，采用了基于神经网络技术优化的传统PID控制方法。结合六自由度水动力学特性，构建了基于BP（Back Propagation）神经网络改进的PID控制系统，并在仿真环境中进行了测试验证。实验结果表明，该控制策略能够有效提升水下机器人的运动性能和稳定性。
     
  • 关于时滞系统LM-Smith神经网络控制的论文研究.pdf
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    本论文聚焦于时滞系统的LM-Smith神经网络控制策略的研究与优化，探讨了该方法在解决非线性时滞系统中的应用潜力及有效性。 为了克服Smith控制在处理时滞系统抗干扰性较差的问题，本段落提出了一种基于神经网络辨识的LM-Smith控制器。该控制器通过在经典Smith控制中引入神经元模型，能够实时地对变化中的被控对象进行识别，使得预估模型可以准确跟踪实际被控对象，并实现对时滞环节的完全补偿。仿真结果表明，此方法构造简单、准确性高且具有较强的鲁棒性，从而显著提升了经典Smith控制器的效果。
     
  • 关于双电机偏差耦合同步控制策略的研究
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    本研究聚焦于分析和优化双电机系统中由于元件差异导致的同步控制问题，提出了一种高效的偏差耦合控制策略以实现系统的稳定运行。 摘要：为解决双电机转速同步的问题，本段落提出了一种偏差耦合同步控制策略。该方法采用svpwm变频调速技术对电机进行控制，并通过建立系统仿真模型，在负载干扰的情况下进行了双电机转速的同步仿真实验。使用MATLAB软件完成了系统的仿真实验，结果显示，利用偏差耦合转速补偿的方法能够有效减少两台电机之间的速度差异，从而实现双电机的速度同步控制。 1. 引言 随着工业技术的进步与发展，越来越多的应用场景需要多个电机协同工作来驱动一个或多个工件进行协调控制。传统的控制系统通常依赖单一的电机完成单轴控制任务，而此类系统的输出扭矩受到限制，在传动系统需求大功率时，则需定制与之相匹配的大功率驱动电机和控制器，这不仅增加了成本问题，还带来了其他挑战。
     
  • 关于双电机偏差耦合同步控制策略的研究
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    本研究聚焦于开发和分析一种新型双电机系统同步控制策略，特别关注电机间的偏差调节与协同工作，以提高系统的稳定性和效率。 针对双电机转速同步的问题，提出了一种偏差耦合同步控制策略。该方法采用svpwm变频调速技术，并建立了系统仿真模型，在负载干扰情况下进行了双电机转速同步仿真实验。通过使用MATLAB软件进行仿真测试，结果表明，利用偏差耦合的转速补偿方式可以显著降低两台电机之间的速度差异，从而实现有效的双电机转速同步控制。
     
  • 关于一般双重时变时滞复杂网络的同步研究 (2012年)
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    本论文聚焦于具有时间延迟的复杂网络系统的同步问题，特别探讨了一般双重时变时滞对系统动态特性的影响。通过理论分析和数学建模，提出了新的控制策略来实现网络节点间的有效同步。研究成果对于理解并优化大规模动态网络（如电力网、交通网及生物神经网络）具有重要意义。 本段落探讨了一般双重时变时滞复杂网络的同步问题，并假设外部耦合矩阵是非对称且可约的情况，以便处理复数特征根及在复数域上的向量。通过应用Lyapunov稳定性理论以及线性矩阵不等式方法，构建了适当的Lyapunov泛函，从而得出了实现复杂网络同步的充分条件。最后进行了数值仿真来验证该同步策略的有效性和可行性。
     
  • 关于变时滞复杂网络同步牵制保性能控制器设计的论文研究.pdf
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    本文探讨了在具有变时滞的复杂网络中如何设计有效的牵制控制策略以实现系统同步，并保证系统的性能不受严重影响。通过理论分析与仿真验证，提出了一种新的保性能控制器设计方案，为复杂网络的应用提供了新思路。 本段落研究了具有可变时滞的复杂网络系统的同步保性能控制问题。为了确保系统能够实现同步并保持良好的性能，设计了一种动态反馈控制器，并考虑到复杂网络中节点数量较多的情况，进一步探讨了利用牵制控制方法来简化控制系统的设计难度。主要采用了Lyapunov稳定性理论和矩阵不等式处理技术，得出了在存在可变时滞的情况下使复杂网络系统实现同步保性能的充分条件。所设计的动态反馈控制器不仅保证了系统的渐近稳定，还满足特定的性能指标要求。通过两个数值仿真实验验证了该方法的有效性。
     
  • 永磁同步电机单神经元PID控制策略的高性能研究与应用
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    本研究聚焦于永磁同步电机控制系统优化，提出了一种结合单神经元和PID控制技术的创新策略，旨在提高系统性能、稳定性和响应速度。 在工业自动化控制领域，永磁同步电机（PMSM）因其高效率、高功率密度及良好的动态性能而被广泛应用到各种精密控制系统中。随着现代工业的快速发展，对电机控制系统的要求越来越高，传统的控制方法已难以满足高性能应用的需求。因此，研究人员和工程师们一直在探索新的控制策略来提高电机的精度与适应性。 单神经元PID控制是一种新型控制策略，其核心在于利用单神经元自学习及自适应能力调整PID控制器参数。在PMSM控制系统中采用这种技术可以在运行过程中根据负载和环境变化自动调节PID参数，从而实现高精度快速响应的目标。 本研究将深入探讨单神经元PID控制策略应用于永磁同步电机中的方法。主要内容包括单神经元模型的构建、基于该模型的PID参数优化算法设计以及如何将其应用到实际系统中。通过分析PMSM的工作原理和数学模型，深入了解其动力学特性和电磁特性，并研究单神经元自适应学习机制在PID控制器中的应用及相应的学习算法设计，确保控制系统能够在各种条件下快速准确地调整参数。 此外，在面对电机非线性因素、负载变化以及温度影响等实际问题时，还需探讨如何保持控制系统的稳定和精确。研究人员需要开发相关的算法与软件程序，并通过实验测试单神经元PID控制器的性能，比较其与其他传统方法在不同工况下的表现差异并进行优化。 研究成果预期将展示单神经元PID控制技术对提高永磁同步电机性能的优势，为未来高精度控制系统的设计提供理论依据和技术指导。同时，这项研究也将推动相关领域的发展，在智能制造、新能源汽车及航空航天等行业中提升电机控制水平方面具有重要意义。
     
  • 时滞离散动态网络的控制同步
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    时滞离散动态网络的控制同步研究涉及在存在时间延迟的情况下，如何有效地通过外部干预实现和维持复杂网络系统的同步行为。该领域探讨了各种算法与策略的应用及其理论基础，对于理解和管理电信、生物系统和社会网络等领域的复杂现象具有重要意义。 在当今网络数字化迅速发展的背景下，计算机模拟与计算技术使得离散动力系统在众多科学及工程领域得到广泛应用，例如图像处理、系统识别等领域。因此，研究离散系统的同步问题依然是当前科研的重点之一。本段落通过牵制控制法、Lyapunov稳定性定理以及线性矩阵不等式等手段探讨了具有时滞的非线性耦合离散时间复杂系统在受到牵制控制下的同步现象，并提出了相应的同步标准。此外，还借助Rulkov混沌系统验证了所提准则的有效性和可靠性。