倒立摆系统的模糊神经网络控制

本文采用神经网络与自适应神经网络模糊推理（Anfis）工具对一级倒立摆进行控制。在神经网络控制的基础上,将神经网络控制与模糊控制相结合,利用神经网络学习模糊控制规则数据,对模糊神经控制器进行训练。实验表明,当模型参数改变及干扰作用时,自适应神经网络模糊推理系统有良好的自适应能力,能使倒立摆小车抵抗外界干扰并能较准确地到达预定位置。     

自适应神经元PID控制器的设计

神经网络是单个并行处理元素的集合,可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能.本文利用神经网络的模型,根据一般BP神经网络的设计原则,在传统的PID控制器的设计基础上,介绍了自适应神经元PID控制器的设计过程,与传统的PID控制器进行了比较,并进行了实验的仿真.     

漂浮基空间机器人的基于模糊神经网络的自适应补偿控制

针对自由漂浮状态的空间机器人模型不确定性及其动力传动机构的摩擦死区非线性,将一种自适应模糊小脑模型关联控制( FCMAC)补偿策略用于轨迹跟踪及补偿问题.利用模糊神经网络并引入GL矩阵及其乘法算子“.”分别对执行机构中的摩擦死区及系统模型不确定部分进行自适应补偿,其补偿误差及外界扰动通过滑模控制器来消除.基于Lyapunov理论证明了闭环系统跟踪误差的有界性.仿真表明控制器可以达到较高精度,且能满足实时性要求.     

高速公路BP神经网络限速控制

通过对高速公路在运行中遇到的主要问题的阐述,分析了可变限速控制在高速监控系统中的作用。针对高速公路可变限速控制是一个非线性时变系统,难于用数学模型进行建摸这一特点,提出了BP神经网络控制方法。阐述了BP神经网络的学习算法,根据高速公路主线上车辆数目以及路面状况、气象条件等信息,设计了高速公路可变速度标志神经网络控制器,并对控制器进行了仿真研究。仿真表明:网络学习速度快,自适应强,泛化能力好,结果精度高,对交通流限速控制中具有一定的推广应用价值。     

一类三维混沌系统的自适应同步

针对参数不匹配的两个异结构混沌系统,基于微分方程稳定性理论,给出了一类不同构混沌系统的自适应同步策略.根据两个混沌系统的不同结构、参数互异的特征,选择适当的参数自适应律和自适应控制器,构建同步数学模型,实现了系统的混沌同步.并且通过Matlab软件数值仿真验证了所设控制器的有效性和方法的可操作性。     

基于改进型BP神经网络PID的电阻焊机电源恒电流控制

针对实际电阻点焊过程复杂多变,精确数学模型的建立较为困难,传统PID控制器难以保证系统在不同的工作状况下具有良好的控制特性,提出了一种改进型BP神经网络PID的电阻焊机电源恒电流控制方法。将BP神经网络与PID控制方法相结合,通过神经网络的自学习、加权系数的调整,优化PID控制器参数Ki、Kp、Kd,并将粒子群算法引入到神经网络中作为其学习算法,有效的提高了BP神经网络算法收敛速度。仿真结果表明,该电源智能控制方法能够根据系统运行状态对PID参数进行自适应调整,有效的对焊接电流进行恒定控制。     

基于神经网络的智能导航与控制研究

智能导航与控制是一个集环境感知、规划与自动驾驶于一体的综合功能系统.通过智能控制,我们希望车辆不仅能够实现自主驾驶,并且也能够准确地避免碰撞障碍物.神经网络有很强的学习、自适应和处理非线性的能力,因而非常广泛地应用于复杂系统的辨识、建模和复杂系统的控制.要使得车辆完成自主驾驶,可以通过选择合适的输入与输出来训练神经网络.     

腐蚀环境作业用机器人钯镍电镀系统电机控制技术

腐蚀环境作业用机器人钯镍电镀系统的电机优化控制可以提高电镀加工的精确度,提出一种基于自适应PID神经网络模糊控制算法的腐蚀环境作业用机器人钯镍电镀系统电机控制技术。首先进行了控制系统的总体设计和构成描述,电机控制系统主要是由感知系统、驱动器和执行器系统等单元组成;然后采用自适应PID神经网络模糊控制算法进行控制器改进设计,提高稳定性,降低控制误差。仿真结果表明,该控制方法性能较好,鲁棒性和控制品质较高。     

基于BP神经网络反馈控制器的设计

主要研究了BP神经网络反馈控制器的结构,分析了BP神经网络的学习算法。通过自适应学习速率在线调整网络权值以逼近对象的逆动态模型,并利用Lyapunov方法给出了该算法的收敛的条件。     

基于模糊神经网络的变频空调控制研究

空调控制房间温度时,由于被控系统具有非线性、变参数、大延迟、干扰多的特性,很难构建精确的数学模型。基于模糊控制理论设计了空调控制器,由于控制规则很难确定,采用神经网络优化训练模糊控制参数及规则,并对变频空调控制房间温度进行了仿真。实验分析,设计的控制器具有很好控制效果,并具有优良的鲁棒性、自适应能力。     

基于EUCF的GPS动态定位解算研究

随着GPS定位精度要求的提高,使得定位估计算法的复杂度和运算量越来越大,从而造成解算时间过长而难以实时地输出定位数据.针对此问题,本文将在EKF算法与UKF算法的基础上,对EKF与UKF相结合的混合滤波算法(The EKF and UKF Combined Filter,EUCF)进行研究.在GPS定位系统仿真测试平台...     

PTZ-Surveillance coverage based on artificial intelligence for smart cities

Surveillance cameras have a plethora of usages in newly born cities including smart traffic, healthcare, monitoring, and meeting security needs. One of the most famous new cites is the Egypt's new administration capital “New Cairo”. The new administration capital of Egypt mainly characterizes with the green life style via the "Green River ". In this paper, a new enhanced Artificial Intelligence (AI) algorithm is introduced for adjusting the orientation of Pan–Tilt–Zoom (PTZ) surveillance cameras in new Cairo. In other words, the new proposed algorithm is used for improving the field of view (FOV) coverage of PTZ cameras network. For validating the proposed algorithm, it is tested on many scenarios with different criterions. After that, the proposed algorithm is applied to adjust the PTZ monitoring cameras in the green river which locates on new administrative capital as an equivalent to the river Nile. In addition, it compared with several other AI algorithms through the appropriate statistical analysis. The overall experimental results indicate the prosperity of the proposed algorithm for increasing the coverage of the PTZ surveillance system.     

基于颜色与投影特征的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统的关键技术,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果。本文根据车牌的颜色特征和投影特征提出了一种综合颜色特征和投影特征相结合的定位方法,算法分为粗定位和精确定位。该方法较单一特征的定位方法有较好的通用性,可适应于不同背景、不同光照下的汽车图像,能够确定出车牌区域,准确率得到了较大提高。     

An optimal Fuzzy-logic based frequency control strategy in a high wind penetrated power system

This paper introduces a new load frequency control (LFC) model in the presence of high wind power penetration level. The main issue in a wind-penetrated power system is to maintain the system frequency in a normal operating band which is specified by the given system grid codes. Essentially, the power system equilibrium point changes following a contingency, and in this case, the high penetration of wind farms makes it harder to regain an acceptable system equilibrium points through conventional control applications. In order to overcome the aforesaid problem, a new Fuzzy-logic controller is designed optimally in this paper using the artificial bee colony (ABC) algorithm. In this approach, the ABC algorithm tunes the membership function parameters of the Fuzzy controller to acquire a good-enough performace of the proposed strategy. More importantly, the proposed Fuzzy-logic controller is blessed with robustness, simplicity, and reliability in order to ameliorate the frequency deviation. It is worth saying that the stability analysis is presented in this paper as well as the noise analysis of the proposed method. The research results indicates how effectively wind farm could participate in the system frequency control through inertial control, primary frequency control, and supplementary frequency control.     

嵌入式视频车辆检测系统

设计并实现了一种基于DM642视频车辆检测系统。提出了一种基于虚拟线圈匹配的算法,算法原理是估计车辆的速度和结合背景差统计量来检测通过监测区域的车辆,把算法移植到DM642平台中进行处理运行,处理结果可以满足视频处理的实时性要求,并且算法对外界环境变化的干扰有一定的鲁棒性,准确的车流量检测精度,并且运行稳定。     

蚁群算法在LQ最优控制逆问题中的应用

蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质．研究了一种可用于求解连续空间优化问题的蚁群算法策略，针对SISO离散时不变控制系统，在给出了加权矩阵Q与状态反馈阵K的取值范围确定方法的基础上，应用连续性空间优化问题的蚁群算法模型求解了离散LQ逆问题。仿真结果表明蚁群算法在求解控制优化问题中的有效性。     

Adaptive-critic-based model reference control for unknown nonlinear systems with input constraints

In this paper, the optimal model reference adaptive control (MRAC) problem is studied for the unknown discrete-time nonlinear systems with input constraint under the premise of considering robustness to uncertainty. Through an input constraint auxiliary system, a new adaptive-critic-based MRAC algorithm is proposed to transform the above problem into the optimal regulation problem of the auxiliary error system with lumped uncertainty. In order to realize the chattering-free sliding model control for the auxiliary error system, an action-critic variable is introduced into the adaptive identification learning. In this case, the closed-loop control system is robust to the disturbance and the neural network approximation error. The uniformly ultimate bounded property is proved by the Lyapunov method, and the effectiveness of the algorithm is verified by a simulation example.     

一种新的双端通话检测方法研究

为了提升VOIP的通话质量,提高回声抵消系统中双端通话检测的准确性,本文提出一种新的双门限双端通话检测算法。新算法首先利用小波阈值去噪算法对接收的各信号进行去噪处理;然后对去噪处理后的小波子带信号进行动态能量阈值比较,识别出静音帧、活跃帧和发声帧;再对活跃帧与静音帧进行基音周期比较,以判断活跃帧是处在近端发声阶段,还是回声路径的变化。仿真实验证明,新的双门限检测算法表现良好。     

基于动态神经网络专家系统的供应商信用等级分析

在供应链(SC)中,如何正确地选择敏捷的、有实力和相容的供应商合作伙伴,影响到整个SC的竞争力。而对供应商信用等级进行正确地评价又是实现优化选择供应商合作伙伴的关键,同时也对提升整个SC的竞争力有着极其重要的作用。本文提出了一个供应商信用等级分析指标体系,并通过人工智能神经网络进行评估。考虑到神经网络的收敛性,本文基于重置算法构建了动态神经网络专家系统。应用实例表明,该指标体系与专家系统有效地解决了对供应商信用等级进行分析评估的问题。