电液比例加载系统的RBF神经网络PID控制

使用自整定径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络PID控制技术,以实现电液比例加载系统的静力加载控制.自整定RBF神经网络PID控制器的设计不需要被控对象的详细模型,且控制参数能够在线调节,从而可以保证不同控制任务下的控制性能.通过仿真,验证了所设计的自整定RBF神经网络PID控制器的正确性和有效性,以及相对于传统PID控制器的优越性.

基于神经网络-混合进化算法的桥式起重机的防摇摆控制

使用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络为桥式起重机设计一种防摇摆控制器,并采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)与粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)相结合的混合进化算法(Hybrid Evolutionary Algorithm,HEA)作为神经网络的学习算法.RBF神经网络用于生成台车运动的光滑轨迹,而混合进化算法以台车遵循所生成轨迹到达目标位置时起重机系统的机械能为优化目标,对神经网络的参数进行优化调整,从而达到抑制负载残余摆动的目的.最后通过仿真验证了所提出的混合进化算法相对于遗传算法和粒子群优化算法的优越性以及所设计的防摇摆控制器的正确性和有效性.