杨熔
- 作品数：5 被引量：42H指数：1
- 供职机构：武汉汽车工业大学更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于神经网络的显式自校正技术探讨被引量：1
- 1997年
- 本文提出了一种基于神经网络的显式自校正控制方案:用二级神经网络NNR(神经网络调节器)和NNI(神经网络辨识器)构成自校正控制器.NNR与受控对象构成一种反馈控制结构.NNI建立受控对象的模型,并预报对象的输出,以此为基础修改NNR的参数. 调节器NNR采用面向实时控制的,具有传统的PID控制机理的二层神经网络.其参数采用随机逼近法或梯度法实时修改.NNI采用单隐层神经网络,对受控对象进行实时辨识,其辨识算法为递推预报误差法(RPE).该算法克服了BP算法收敛速度慢、鲁棒性差的缺点,具有收敛速度快、预报精度高等优点.本文将RPE算法引入自校正控制,并对相关问题作了深入的研究.运用本文提出的控制方案,对一典型的工业过程进行了数字仿真研究.结果证实了本文所提出的基于神经网络的显式自校正控制在克服对象参数时变及较大的随机干扰方面的有效性.
- 杨熔苏义鑫杨万喜
- 关键词：神经网络RPE算法PID控制
- 灰色预测控制在可控硅直流调速系统中的实现
- 1991年
- 本文提出了一种用一台微机实现灰色预测控制可控硅直流调速系统的方案;讨论了灰色预测控制原理、算法及在快速系统中的应用问题;介绍了灰色预测控制系统软、硬件的设计;实验结果证实了灰色预测控制能有效地提高直流调速系统性能。
- 杨熔易德生
- 关键词：灰色预测控制直流调速系统微机
- 用神经网络建立非线性系统模型研究被引量：41
- 1995年
- 本文针对多层神经网络结构，运用递推预报误差（ＲＰＥ）算法对离散非线性系统进行辨识研究．作为应用实例，本文对一个工业实际对象进行了神经网络动态建模．研究结果表明，神经网络方法是用于带有非线性特性工业过程建模的有效方法．
- 杨熔李永华苏义鑫
- 关键词：非线性系统系统辨识神经网络
- 用PC机打印接口向单板机传送数据方法的扩充
- 1992年
- 贵刊1991年第8期刊登的“用微型机打印接口向单板机传送数据”一文(以下简称文献),介绍了一种PC机同单板机的通讯方法。考虑到目前在PC机上进行Z80程序汇编的交叉汇编软件如“PCZ80”广为使用,本文在文献的基础上作了一些扩充,以期更灵活有效地迸行单板机应用程序的开发工作。一、问题的提出文献方法的局限性在于:单板机在接收PC机发送的数据时,只能从输入缓冲区首地址开始依次存放数据。而在实际应用中,需要将被传送数据按不同的内存单元存放。尤其在工业控制中,需将程序及数据按不同的功能划入不同的区域,如子程序段、显示缓冲区、采样数据区等。这样才能方便地进行程序的调试及观察运行状态。
- 杨熔
- 关键词：数据传送微机打印接口
- 神经网络在系统辨识中的应用
- 1994年
- 本文首先将神经网络理论在系统辨识中的应用原理和现状作一简述,然后着重介绍将神经网络理论中的多层前馈神经网络模型与常规的预报误差法相互溶合之后所形成的递推预报误差法(RPE)。说明了这种多层网络的RPE算法是用于非线性系统辨识的有效算法,是复杂非线性系统建模的新途径。
- 杨熔苏义鑫
- 关键词：神经网络系统辨识自动控制系统
