李娟
- 作品数：10 被引量：17H指数：3
- 供职机构：安徽工业大学更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术社会学经济管理更多>>
- 一种基于动态最近邻聚类算法RBF网络非线性系统复合控制器设计被引量：1
- 2009年
- 针对RBF网络的设计难点,提出一种动态确定隐层节点数和聚类中心的新方法。并基于逆动力学的思想,提出一种RBF网络逆控制与PID控制相结合的在线自学习控制方案。辨识器采用RBF网络结构和动态最近邻聚类算法,实现了对系统逆动力学的动态辨识。并将辨识模型作为控制器模型,与被控对象串联,构成一个动态伪线性系统,从而使非线性对象的控制问题简化成线性对象的问题。仿真结果证明了该控制策略具有良好的动态跟踪性能和抗干扰能力,具有较强的鲁棒性。
- 李娟李长奎张绍德
- 关键词：RBF神经网络在线自学习
- 基于RBF神经网络动态辨识的自整定PID控制策略被引量：5
- 2009年
- 提出了在采用最近邻聚类算法在线构造RBF(NN1)正向辨识器,并在线辨识被控对象的Jacobian阵的基础上,引入RBF(NN2)对PID控制器参数进行在线调整的算法。该算法可以实现PID控制参数的自动在线整定和优化。通过与BP网络调整控制器参数的方法的对比和仿真实验证明,该方法控制精度高,响应速度快,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。
- 赵江东李娟马小陆
- 关键词：RBF神经网络最近邻聚类算法PID控制在线整定
- 大股东控制、公益性捐赠与盈余持续性
- 2020年新冠疫情爆发之后,为了抗击新冠肺炎,全国人民众志成城,社会各界纷纷向武汉进行捐赠,社会公众参与度之高前所未有。可见,随着生活水平的提高,人们越来越注重精神层面的需求。中国慈善报告的数据显示,企业是社会捐赠中的“...
- 李娟
- 关键词：公益性捐赠盈余持续性大股东控制
- 文献传递
- 基于RBFN逆控制策略的多变量非线性系统的解耦控制被引量：1
- 2010年
- 基于逆动力学控制的思想,提出一种带前馈的RBFN逆模型控制策略,并将该控制策略对多变量非线性系统进行了在线解耦与控制;采用3个RBF神经网络分别对被控对象的3个输入进行逆辨识,每相神经网络逆辨识模型反向作为逆控制器模型与每相串联,从而构成3个已解耦的独立的伪线性对象,进而针对3个独立的伪线性对象进行线性控制,从而实现了对三相耦合系统的精确控制;经过实验室模拟调试的实测三相电流波形表明,在电流设定值为2100A时,升温速率为5.3℃/min,电流波动范围≤±10%。
- 孙红兵李生权李娟
- 关键词：前馈逆控制RBFN解耦
- 一类通用神经网络非线性系统模型参考自适应控制(英文)
- 2009年
- 针对任意复杂的具有最小相位,滞后环节和非最小相位特性的离散非线性系统,提出一种通用的直接神经网络模型参考自适应控制。并采用具有在线学习功能的最近邻聚类算法训练RBF神经网络控制器,同时引入优化策略对聚类半径进行自动调整,并利用构造伪系统的方法构成一种对非最小相位同样有效的神经网络模型参考自适应控制器。仿真研究证明,该控制策略不仅能使多种非线性对象跟踪多种参考信号,而且抗干扰能力和鲁棒性也很好。
- 姚荣斌李生权李娟
- 关键词：非线性非最小相位系统最近邻聚类算法模型参考自适应控制
- 基于RBFN逆模型的非线性系统控制策略研究
- 非线性在实际系统中普遍存在,非线性控制在控制科学中一直占有极其重要的地位。非线性控制由于逆系统理论的兴起而得到蓬勃发展,成为受当前国际控制界高度重视的前沿学科。然而逆系统方法要求非线性部分为解析的,这就限制了这类方法的应...
- 李娟
- 关键词：Α阶逆系统非最小相位系统
- 文献传递
- 一种通用的RBF网络非线性动态系统逆控制
- 2009年
- 针对任意复杂非线性系统,提出一种通用的RBF网络动态系统逆控制方案,并提出了一种通过对聚类半径进行"粗调"和"细调"的最近邻聚类学习算法,利用构造伪系统的方法构成一种对非最小相位同样有效的神经网络动态逆控制与PID控制相结合的在线自学习控制策略。仿真研究证明,该控制策略不仅能使多种非线性对象跟踪多种参考信号,而且抗干扰能力和鲁棒性也很好。
- 李娟张绍德刘根水
- 关键词：RBF神经网络非线性非最小相位系统最近邻聚类算法
- 基于动态神经网络的自整定PID控制策略被引量：6
- 2010年
- 提出了在采用最近邻聚类算法在线构造RBF(NN1)正向辨识器,并在线辨识被控对象的Jacobian阵的基础上,引入RBF(NN2)对PID控制器参数进行在线调整的算法。该算法可以实现PID控制参数的自动在线整定和优化。通过和BP网络调整控制器参数的方法的对比和仿真实验证明,该方法控制精度高、响应速度快,并且具备较强的自适应性和鲁棒性。
- 解启荣姚荣斌李生权李娟
- 关键词：RBF神经网络最近邻聚类算法PID控制在线整定
- 基于改进最近邻聚类的机械手神经网络逆控制被引量：1
- 2008年
- 机械手具有非线性时变、多变量、强耦合的特性,在机械手系统可逆的基础上,设计一种机械手的神经网络逆控制方案。通过神经网络逆辨识建立机械手的神经网络逆模型,把神经网络逆模型作为控制器模型与原机械手串联,构成一个伪线性动态模型,把非线性问题转化为线性问题。其中,辨识器和控制器均采用RBF神经网络结构,网络学习采用具有在线学习功能的最近邻聚类学习算法。仿真结果验证了本方案的有效性和可行性。
- 刘根水张绍德李娟
- 关键词：RBF神经网络神经网络逆控制机械手最近邻聚类算法解耦
- 基于RBF神经网络逆系统的机械手解耦控制策略被引量：3
- 2008年
- 针对机械手系统具有非线性时变、多变量、强耦合的特点,提出一种基于RBF神经网络逆系统的机械手解耦控制策略。首先证明了系统的可逆性,进一步通过神经网络在线逆辨识建立机械手的神经网络逆系统模型,并将辨识得到的逆模型作为控制器模型与机械手系统串联,构成伪线性复合系统,实现了将具有强耦合特性的多变量输入/输出机械手系统解耦成单个独立的伪线性对象。最后以两关节机械手为仿真对象进行了仿真,仿真结果验证了本方案的有效性和可行性。
- 刘根水张绍德李娟
- 关键词：逆系统机械手最近邻聚类算法解耦
