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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetworks，簡(jiǎn)寫(xiě)為ANNs）也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（ConnectionModel），它是一種模仿動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過(guò)調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。[1]

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)自適應(yīng)控制研究.rar

    本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力，實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的無(wú)位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)可以逼近任意復(fù)雜非線性映射，具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能力，十分適合于解決復(fù)雜的非線性控制問(wèn)題。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，得到了較為深入的研究，其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強(qiáng)、逼近精度高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的調(diào)速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)自適應(yīng)調(diào)速控制策略，建立了一種包含辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)和控制網(wǎng)絡(luò)的雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)。辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)在線動(dòng)態(tài)辨識(shí)系統(tǒng)輸出并對(duì)控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，控制網(wǎng)絡(luò)與PI控制方法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)自適應(yīng)轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)快、實(shí)時(shí)性較強(qiáng)、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓(xùn)練算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)永磁同步電機(jī)無(wú)位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結(jié)合的混合算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練后，將其用于永磁同步電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置角在線估計(jì)。結(jié)果表明，該訓(xùn)練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度，且估計(jì)的轉(zhuǎn)子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機(jī)調(diào)速控制系統(tǒng)，并進(jìn)行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計(jì)，為實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的各種控制策略奠定了實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。DSP控制系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供樣本，為研究永磁同步電機(jī)的自適應(yīng)調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計(jì)創(chuàng)造了條件。

    標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 永磁同步電機(jī) 自適應(yīng)控制

    上傳時(shí)間： 2013-05-23

    上傳用戶：1101055045

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)刷直流電機(jī)PID控制方法的研究.rar

    無(wú)刷直流電機(jī)(BLDCM)是隨著電機(jī)控制技術(shù)、電力電子技術(shù)和微電子技術(shù)的發(fā)展而出現(xiàn)的一種新型電機(jī)。它是在有刷直流電機(jī)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的。無(wú)刷直流電機(jī)具有交流電機(jī)的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、運(yùn)行可靠、維護(hù)方便等一系列特點(diǎn)，又具有直流電機(jī)的運(yùn)行效率高、無(wú)勵(lì)磁損耗以及調(diào)速性能好等諸多優(yōu)點(diǎn)，在很多場(chǎng)合有廣泛的應(yīng)用前景，成為了國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。無(wú)刷直流電機(jī)傳統(tǒng)的理論部分分析和設(shè)計(jì)方法已經(jīng)比較成熟，因此對(duì)無(wú)刷直流電機(jī)控制策略的研究就顯得十分重要。 PID控制以其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可靠性高、易于工程實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)至今仍被廣泛應(yīng)用。在系統(tǒng)模型參數(shù)變化不大的情況下，PID控制性能優(yōu)良。但在工業(yè)上有許多無(wú)法建立精確數(shù)學(xué)模型的復(fù)雜控制對(duì)象和非線性控制對(duì)象，若采用傳統(tǒng)的PID進(jìn)行控制的話，那么很難獲得比較理想的控制效果。 對(duì)于無(wú)刷直流電機(jī)而言，它是一個(gè)多變量、強(qiáng)耦合的非線性系統(tǒng)，固定參數(shù)的PID調(diào)節(jié)器無(wú)法得到很理想的控制性能指標(biāo)。基于以上原因，本文以無(wú)刷直流電機(jī)為控制對(duì)象，通過(guò)分析無(wú)刷直流電機(jī)的數(shù)學(xué)模型，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)了應(yīng)用于無(wú)刷直流電機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器。 在MATLAB平臺(tái)上，先利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器，給出相應(yīng)的控制算法，對(duì)典型的參數(shù)時(shí)變非線性系統(tǒng)的控制進(jìn)行了仿真研究。仿真結(jié)果表明，同傳統(tǒng)PID控制器相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器對(duì)模型、環(huán)境具有較好的適應(yīng)能力與較強(qiáng)的魯棒性，有效的改善了系統(tǒng)的控制結(jié)果，達(dá)到了預(yù)期的目的。隨后利用SIMULNK建立了無(wú)刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)的仿真模型。分別采用普通PID控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器對(duì)電機(jī)的不同運(yùn)行狀況進(jìn)行了仿真分析。仿真結(jié)果驗(yàn)證了所建模型的正確性，并證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的優(yōu)越性。

    標(biāo)簽： PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 無(wú)刷直流電機(jī)

    上傳時(shí)間： 2013-08-04

    上傳用戶：YYRR

  • 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)速估計(jì)的異步電機(jī)矢量控制系統(tǒng).rar

    本文首先簡(jiǎn)述了交流調(diào)速系統(tǒng)的發(fā)展和研究重點(diǎn)，介紹了異步電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)的不同控制策略，詳細(xì)論述了異步電機(jī)矢量控制系統(tǒng)的基本原理：異步電機(jī)的數(shù)學(xué)模型和坐標(biāo)變換、矢量控制的基本方程式、轉(zhuǎn)子磁鏈的觀測(cè)方法、矢量控制的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)等，并重點(diǎn)分析了空間矢量脈寬調(diào)制(SVPWM)技術(shù)的基本原理、控制算法以及在TMS320LF2407中的實(shí)現(xiàn)方法。 從工程實(shí)際應(yīng)用出發(fā)，本文設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)了一套以DSP芯片TMS320LF2407為核心的有速度傳感器異步電機(jī)矢量控制系統(tǒng)，并給出了硬件和軟件的實(shí)現(xiàn)方法。該系統(tǒng)的功率電路采用電壓型的交-直-交變壓變頻結(jié)構(gòu)，由整流電路、濾波電路及智能功率模塊IPM(PM15RSH120)逆變電路構(gòu)成；控制電路以DSP芯片TMS320LF2407為核心，加上PWM信號(hào)發(fā)生電路、定子電流檢測(cè)電路、直流母線電壓檢測(cè)電路、智能功率模塊驅(qū)動(dòng)電路、速度檢測(cè)電路、系統(tǒng)保護(hù)電路等，構(gòu)成了功能齊全的異步電機(jī)全數(shù)字化矢量控制系統(tǒng)。 在此基礎(chǔ)上，本文對(duì)無(wú)速度傳感器異步電機(jī)矢量控制系統(tǒng)進(jìn)行了有益的探索。提出了改進(jìn)的電壓型轉(zhuǎn)子磁鏈估算模型，消除了電壓型轉(zhuǎn)子磁鏈估算模型中純積分環(huán)節(jié)所固有的漂移問(wèn)題和積累誤差對(duì)實(shí)際系統(tǒng)性能的影響。在傳統(tǒng)型參考自適應(yīng)系統(tǒng)基礎(chǔ)上，將系統(tǒng)中原有的自適應(yīng)調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)用一個(gè)具有在線學(xué)習(xí)能力的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代，提出一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異步電機(jī)轉(zhuǎn)速估計(jì)方法，并給出了速度估計(jì)器的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法。最后對(duì)基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)速估計(jì)的異步電機(jī)矢量控制系統(tǒng)進(jìn)行了仿真，結(jié)果表明該系統(tǒng)具有良好的性能。

    標(biāo)簽： 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 異步電機(jī) 轉(zhuǎn)速

    上傳時(shí)間： 2013-07-02

    上傳用戶：amandacool

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)自適應(yīng)控制研究.rar

    永磁同步電機(jī)(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過(guò)載能力強(qiáng)、控制性能優(yōu)良等優(yōu)點(diǎn)，在中小容量調(diào)速系統(tǒng)和高精度調(diào)速場(chǎng)合發(fā)展迅速。但由于永磁同步電機(jī)的磁場(chǎng)具有獨(dú)特的交叉耦合和交叉飽和現(xiàn)象，且其控制系統(tǒng)是一個(gè)強(qiáng)非線性、時(shí)變和多變量系統(tǒng)，要實(shí)現(xiàn)高精度調(diào)速就需對(duì)其控制策略進(jìn)行深入研究。 永磁同步電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)中，位置傳感器的存在使得系統(tǒng)成本增加、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、可靠性降低，所以永磁同步電機(jī)的無(wú)位置傳感器控制成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力，實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的無(wú)位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)可以逼近任意復(fù)雜非線性映射，具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能力，十分適合于解決復(fù)雜的非線性控制問(wèn)題。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，得到了較為深入的研究，其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強(qiáng)、逼近精度高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的調(diào)速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)自適應(yīng)調(diào)速控制策略，建立了一種包含辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)和控制網(wǎng)絡(luò)的雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)。辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)在線動(dòng)態(tài)辨識(shí)系統(tǒng)輸出并對(duì)控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，控制網(wǎng)絡(luò)與PI控制方法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)自適應(yīng)轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)快、實(shí)時(shí)性較強(qiáng)、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓(xùn)練算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)永磁同步電機(jī)無(wú)位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結(jié)合的混合算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練后，將其用于永磁同步電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置角在線估計(jì)。結(jié)果表明，該訓(xùn)練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度，且估計(jì)的轉(zhuǎn)子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機(jī)調(diào)速控制系統(tǒng)，并進(jìn)行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計(jì)，為實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的各種控制策略奠定了實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。DSP控制系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供樣本，為研究永磁同步電機(jī)的自適應(yīng)調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計(jì)創(chuàng)造了條件。

    標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 永磁同步電機(jī) 自適應(yīng)控制

    上傳時(shí)間： 2013-07-03

    上傳用戶：kakuki123

  • 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)無(wú)位置傳感器控制及單神經(jīng)元PID控制

    開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、工作可靠、效率高和成本較低等優(yōu)點(diǎn)，在很多領(lǐng)域都顯示出強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力，但是位置傳感器的存在不僅削弱了SRM結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的優(yōu)勢(shì)，而且降低了系統(tǒng)高速運(yùn)行的可靠性，增加了成本，探索實(shí)用的無(wú)位置傳感器檢測(cè)轉(zhuǎn)子位置的方案成為開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的熱點(diǎn)。SRM高度非線性的電磁特性決定了在精確的數(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)無(wú)位置傳感器控制十分困難，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為解決這個(gè)問(wèn)題提供了新的思路。徑向基函數(shù)(RadialBasisFunction，RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種映射能力極強(qiáng)的前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有收斂速度快、全局逼近能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。本文提出一種利用自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)SRM進(jìn)行控制的新方法，所采用的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以電機(jī)繞組的相電流、磁鏈作為輸入，轉(zhuǎn)子位置作為輸出，通過(guò)離線和在線相結(jié)合的方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，建立SRM電流、磁鏈與轉(zhuǎn)子位置之間的非線性映射，從而實(shí)現(xiàn)SRM的無(wú)位置傳感器控制。 常規(guī)的PID控制以其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可靠性高、易于工程實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)至今仍被廣泛采用。在系統(tǒng)模型參數(shù)變化不大的情況下，PID控制效果良好，但當(dāng)被控對(duì)象具有高度非線性和不確定性時(shí)，僅靠PID調(diào)節(jié)效果不好。對(duì)于SRM，它的電磁關(guān)系高度非線性，固定參數(shù)的PID調(diào)節(jié)器無(wú)法得到很理想的控制性能指標(biāo)。論文提出了一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識(shí)的SRM單神經(jīng)元PID自適應(yīng)控制新方法。該方法針對(duì)開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)的非線性，利用具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力的單神經(jīng)元來(lái)構(gòu)成開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)的單神經(jīng)元自適應(yīng)控制器，不但結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，而且能適應(yīng)環(huán)境變化，具有較強(qiáng)的魯棒性。同時(shí)構(gòu)造了一個(gè)RBF網(wǎng)絡(luò)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行在線辨識(shí)，建立其在線參考模型，由單神經(jīng)元控制器完成控制器參數(shù)的自學(xué)習(xí)，從而實(shí)現(xiàn)控制器參數(shù)的在線調(diào)整，能取得更好的控制效果。 仿真及實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)電機(jī)的準(zhǔn)確換相，從而實(shí)現(xiàn)了電機(jī)的無(wú)位置傳感器控制；基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識(shí)的單神經(jīng)元自適應(yīng)控制能夠達(dá)到在線辨識(shí)在線控制的目的，控制精度高，動(dòng)態(tài)特性好，具有較好的自適應(yīng)性和魯棒性。

    標(biāo)簽： RBF PID 控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    上傳時(shí)間： 2013-04-24

    上傳用戶：skfreeman

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別

    ·基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別

    標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 字符識(shí)別

    上傳時(shí)間： 2013-06-17

    上傳用戶：brucewan

  • 魯棒控制7本.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10本

    ·魯棒控制7本.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)10本

    標(biāo)簽： 魯棒控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    上傳時(shí)間： 2013-05-20

    上傳用戶：lizhen9880

  • 基于PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的車牌字符識(shí)別

    ·基于PCA和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的車牌字符識(shí)別

    標(biāo)簽： PCA BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 車牌字符

    上傳時(shí)間： 2013-04-24

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  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID飛行控制算法的FPGA實(shí)現(xiàn)

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法作為一種比較成熟的智能控制算法，在空空導(dǎo)彈的理論研究中也得到了很多應(yīng)用，但它的實(shí)際應(yīng)用通常是通過(guò)軟件實(shí)現(xiàn)的，而軟件實(shí)現(xiàn)是串行執(zhí)行指令，運(yùn)行速度慢，可靠性低，很難滿足實(shí)際導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求。控制算法硬件實(shí)現(xiàn)的最大特點(diǎn)就是可提高控制算法的實(shí)時(shí)運(yùn)算速度和可靠性。本課題針對(duì)導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)，以FPGA為硬件平臺(tái)研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的硬件實(shí)現(xiàn)。本文首先對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法思想進(jìn)行了深入分析，并對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)階段進(jìn)行了理論推導(dǎo)，最后對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID飛行控制算法進(jìn)行了研究和總結(jié)，為硬件實(shí)現(xiàn)提供了理論基礎(chǔ)。基于對(duì)上述理論的深入研究和分析，本文提出了一種適合FPGA實(shí)現(xiàn)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的硬件實(shí)現(xiàn)模型。在該模型中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層之間采用串行執(zhí)行數(shù)據(jù)方式，層間則采用并行運(yùn)行方式，可有效提高系統(tǒng)的運(yùn)算速度。由于模塊化、層次化的自頂向下的模塊化設(shè)計(jì)方法可有效減少錯(cuò)誤的產(chǎn)生，是設(shè)計(jì)復(fù)雜大規(guī)模系統(tǒng)的理想設(shè)計(jì)方法。本文采用了此設(shè)計(jì)方法，通過(guò)把系統(tǒng)模塊化，對(duì)各個(gè)子模塊分別用VHDL硬件描述語(yǔ)言進(jìn)行描述，并基于QUARTUS II軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)進(jìn)行綜合和仿真，直到達(dá)到研究設(shè)計(jì)要求。最后將仿真程序源代碼下載配置到具體的Cyclone II系列EP2C70 FPGA芯片中,應(yīng)用于某實(shí)際導(dǎo)彈控制系統(tǒng)的研究。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛行控制算法的FPGA硬件實(shí)現(xiàn)是有效可行的，可滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求，為制導(dǎo)系統(tǒng)的實(shí)際工程實(shí)現(xiàn)提供了基礎(chǔ)。

    標(biāo)簽： FPGA PID 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 飛行控制

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