基于膜計算的神經(jīng)網(wǎng)絡在MIMO控制系統(tǒng)中的應用研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩67頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、細胞是生命是基石,研究者從細胞中提取出一種自然計算的新模型——膜計算,其具有分布性、極大并行性并行的優(yōu)點,具有很大研究發(fā)展的潛力。本文基于膜計算的研究成果與基本思想,結合樹形結構的特點,研究并應用了一種基于樹形分支結構的膜計算優(yōu)化算法,結合神經(jīng)網(wǎng)絡將其運用在多輸入多輸出(MIMO)非線性的復雜系統(tǒng)等實際控制中,并對控制系統(tǒng)進行了仿真實驗分析與比較。本文的研究主要工作歸納如下:
 ?。?)首先在標準膜計算的構架與思想基礎上,受樹形結

2、構的啟發(fā),研究應用了一種帶有樹形分支結構的膜計算優(yōu)化算法TMO(tree-structuremembraneoptimizationalgorithm)。此算法結構帶有分支結構,在分支的膜子系統(tǒng)中運用各種進化交流規(guī)則一次進化。隨后首先將此種膜優(yōu)化算法簡單運用到復雜函數(shù)的尋優(yōu)中,對TMO構建了測試環(huán)境,進行了尋優(yōu)結果的測試,并將其與遺傳算法,粒子群優(yōu)化算法等智能優(yōu)化算法進行了仿真比較,結果分析顯示了此方法尋優(yōu)有效,收斂速度快,求解質量高。

3、
  (2)板球控制系統(tǒng)為一種典型的多輸入多輸出(MIMO)非線性的復雜系統(tǒng),本文將TMO算法應用在了板球系統(tǒng)中,首先將其與模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡PID相結合,然后又將其與神經(jīng)網(wǎng)絡滑模控制相結合,分別設計并對板球系統(tǒng)進行了定點控制及軌跡控制的仿真實驗,并與粒子群算法,嵌入式結構的膜算法進行了比較,顯示了該算法的優(yōu)點。
 ?。?)風洞是進行空氣動力試驗的重要設備,有著廣泛的運用,內部參數(shù)的控制非常復雜,一樣屬于MIMO復雜系統(tǒng),本

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論