对角递归神经网络

作品数：71被引量：259H指数：10
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基于DRNN的结晶器液位控制系统研究
《河北北方学院学报（自然科学版）》2023年第1期23-28,35,共7页缸明义 夏兴国 潘小波 张奇 
2017年度安徽省高校学科(专业)拔尖人才学术资助项目(gxbjZD59);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2019A1245);安徽省质量工程项目“工业机器人应用示范实验实训中心”(2020sxzx54);院级自然科学研究目(MKJ2021010;2021ylm019;MKJ2021007)。
目的针对结晶器液位系统在实际运行中会遇到突然干扰导致控制性能变差的问题,提出一种基于神经网络的智能PID和模型辨识相结合的控制方法。方法建立结晶器液位系统模型,采用对角回归型(DRNN)神经网络PID控制方法,并应用梯度下降法对结...
关键词：对角递归神经网络 连铸 结晶器 液位系统 梯度下降 
基于对角递归神经网络的AUV非线性H∞控制
《舰船科学技术》2022年第24期100-106,共7页陶健龙 王俊雄 
为了提高自主式潜航器(autonomous underwater vehicle, AUV)在作业期间的运动控制精度、鲁棒性能,提出一种融合HJI理论和递归神经网络的运动控制策略。考虑多种扰动因素建立动力学模型,引入对角递归神经网络实现系统中存在的多种不确...
关键词：AUV 轨迹跟踪 HJI理论 递归神经网络 
基于改进DRNN的机电作动器PI控制方法研究被引量：2
《微特电机》2021年第12期35-39,共5页赵世超 赵东标 支程昊 
国家重点基础研究发展计划项目(973计划,2014CB046501)。
针对机电作动器(EMA)稳定性和响应速度的要求,提出一种基于对角递归神经网络(DRNN)PI控制的EMA速度环控制方法,在运行过程中动态调整增益参数;针对固定学习率无法兼顾系统稳定性和快速性的问题,设计一种自适应学习率算法,增强了控制器...
关键词：机电作动器 永磁同步电机 对角递归神经网络 自适应学习率 
基于动态RPROP算法的对角递归神经网络
《科技创新与应用》2021年第14期24-27,共4页王晓燕 杨富龙 
在训练对角递归神经网络(Diagonal Recurrent Neural Network,DRNN)时,为了避免网络权值的学习过程发生振荡、收敛速度慢,得到更好的收敛速度和辨识精度,文章提出一种动态RPROP(resilient back-propagation,RPROP)算法可以使上次的网络...
关键词：动态RPROP算法 对角递归神经网络 非线性时变系统辨识 
带有改进自适应动量因子的四容水箱DRNN控制系统设计
《工业控制计算机》2021年第1期19-22,共4页周瑞敏 王瑞尧 司文杰 李志军 
国家自然科学基金项目(61803145);北京市属高校基本科研业务费资助项目(110052971921/024);平顶山学院青年科学基金项目(PXY-QNJJ-202006)。
针对多变量耦合的四容水箱系统,提出一种带有自适应动量因子的对角递归神经网络(DRNN)自学习PID控制方法。首先依据四容水箱实验平台的结构,简要介绍了被控对象的数学模型,并给出了以PID为主控制器,DRNN用于辨识系统动态的总体控制方案...
关键词：四容水箱 多变量耦合 对角递归神经网络 自适应动量因子 
基于DRNN自整定QPR-DMRC控制的并网逆变器技术被引量：3
《电力系统及其自动化学报》2020年第1期108-115,共8页郑宏 顾雨冰 卞瑞 
国家自然科学基金资助项目(51877099);江苏高校优势学科建设工程资助项目(61074019)
针对常规并网逆变器中电网电压会出现畸变及传统控制器动态响应差等问题,通过分析准比例谐振和传统重复控制策略的优缺点,提出了一种基于对角递归神经网络的改进型QPR-双模重复控制(DMRC)复合控制器并给出其控制算法,DRNN采用LM算法,利...
关键词：并网逆变器 准比例谐振控制 双模重复控制 对角递归神经网络 谐波抑制 
永磁同步电机的改进对角递归神经网络PI控制策略被引量：19
《电机与控制学报》2019年第4期126-132,共7页彭熙伟 高瀚林 
国家自然科学基金(61304026)
针对采用传统PI控制器的永磁同步电机交流伺服系统无法兼顾良好的速度响应性能和抗干扰能力的问题,提出一种将对角递归神经网络(DRNN)与PI控制相结合的控制算法,并引入学习率动态调整的思想对算法进行改进,解决固定学习率DRNN算法无法...
关键词：伺服系统 永磁同步电机 神经网络 比例积分控制 计算机仿真 
基于DRNN网络的轮式机器人鲁棒H_∞控制被引量：3
《郑州大学学报（工学版）》2018年第4期64-69,共6页彭金柱 卞英楠 周树亮 
国家自然科学基金资助项目(61773351);河南省青年骨干教师训练计划资助项目(2017GGJS004);河南省自然科学基金资助项目(162300410260);郑州大学优秀青年教师发展基金资助项目(1521319025)
针对非完整约束的两轮移动机器人系统中存在建模误差及外扰的情形,提出了一种结合对角递归神经网络和非线性H_∞方法的控制策略.利用对角递归神经网络逼近建模不确定的非线性项,H_∞控制则用来实现期望的鲁棒跟踪性能.基于Lyapunov稳定...
关键词：对角递归神经网络 控制力矩法 H∞控制 不确定性 LYAPUNOV稳定性 
基于对角递归神经网络的小区用电负荷预测研究被引量：3
《化工自动化及仪表》2017年第11期1052-1055,1060,共5页徐建军 杜蔷楠 闫丽梅 
黑龙江省自然科学基金项目(E2017011)
为了提高小区用电负荷预测的准确度,在研究对角递归神经网络的基础上,分析比较几种优化算法,提出基于粒子群算法的对角递归神经网络预测方法。通过对小区用电负荷影响因素的分析以及对大量历史数据进行训练,最后经Matlab仿真分析,结果表...
关键词：对角递归神经网络 用电负荷预测 粒子群算法 
基于DRNN自整定准PR控制的光伏并网系统研究被引量：19
《太阳能学报》2017年第11期2932-2940,共9页周振雄 石硕 
国家自然科学基金(61179012);吉林省科技创新团队项目(20150519023JH);吉林省教育厅项目(2014167);吉林市科技计划(2015131009)
以配置LCL滤波器的单相光伏并网逆变系统为研究对象,针对其非线性、时变特性,提出一种基于准比例谐振(quasi proportional resonant,QPR)控制的直流电压外环、并网电流内环和电容电流内环三闭环控制策略,并给出准PR控制器的离散化方法...
关键词：光伏并网逆变器 LCL滤波器 准PR控制 对角递归神经网络 无静差跟踪 
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