一种离线实现园区冷、热负荷预测的前馈算法简介

空调负荷预测是实现建筑能源消耗可持续性管理的关键技术之一。本文提出了一种基于前馈算法的离线新型空调负荷预测方法,并探讨了如何应对季节性变化对空调负荷的影响。通过实际运行效果验证,本文的方法可以在保证制冷或供热机组合理运行的前提下,实现节能和节省费用的目标。

一种基于因素贡献率的自适应前馈网络算法

前馈网络具有很强的信息处理能力,但是实际应用中的样本量有限,训练出来的网络效果不太理想。本文提出一种自适应前馈网络算法,通过调节参数a向量,使网络结构按精确度和推广能力来综合考虑。若训练出来的网络满足先决条件,就认为网络规模是合适的。此算法不仅能删除隐层中的节点也能删掉输入层中若干总贡献率小的节点,从而避免了维数灾难,并给出一种调整剩余权重的算法,避免重新训练。文中讨论了网络结构的重要性,并用该方法进行仿真实验,结果证明了自适应前馈网络算法具有较强的建模能力。

一种前馈神经网络算法

神经网络由于其非线性处理能力强,性能稳定等特点得到了广泛应用和研究。主要应用于模式识别、信号 处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。神经网络中使用最为广泛的就是前馈神经网络。其网络权值学习 算法中影响最大的就是误差反向传播算法(back-propagation简称BP算法)。BP算法存在局部极小点,收敛速度慢等缺点。 基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项。该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略 时的Hesse矩阵的近似计算,进而训练网络。

快速和高精度的前馈网络学习算法

本文针对三层前馈网络提出一种全新的学习算法。该法克服了传统BP算法因用梯度下降和误差逆向传播而拖慢收敛速度及易陷于局部极小的缺点。所提出的算法是代数型的，计算复杂度为多项式阶。文中给出的一个非线性时间序列训练算例表明：新算法较BP算法在计算精度和速度方面均有大幅度提高，在网络规模变大时此算法的优点尤为明显。

构造型前馈小波神经网络算法的函数逼近性分析

本文首先介绍了前馈神经网络的基本原理。然后引出了误差反向传播的BP算法解决实际问题的弊端。接下来提出了构造型前馈小波神经网络算法,然后分析了构造型前馈小波神经网络算法,用函数推导的方式对构造型前馈小波神经网络算法的函数逼近性进行分析,得出结论。

基于改进FxLMS前馈控制算法的主动控制技术研究

传统的噪声控制方法采用被动降噪方法,如隔声、减振等,但只对高频噪声控制有效。为了有效的消除低频和中频噪声,本文研究了一种基于改进FxLMS前馈控制算法的噪声主动控制技术,并在此基础上,在实验室搭建了试验平台,对该主动控制算法进行试验测试。结果表明,该算法在实验室内可以降低噪声10dB。

精密脉冲电流源前馈控制算法的研究

核磁共振成像系统中的梯度电源需要向梯度线圈提供响应快、精度高的脉冲电流。针对这一要求,提出了一种数字前馈控制算法。该算法采用基于负载模型的前馈公式,同时结合了传统的PI校正及参数辨识方法。文中对算法的推导过程及稳定性作了详细分析,并进行了计算机仿真。结果表明,该算法具有良好的效果。

基于改进FxLMS前馈控制算法的高速列车主动控制系统研究

传统的高速列车噪声控制方法采用被动降噪方法,如隔声、减振等,但只对高频噪声控制有效。为了有效的消除低频和中频噪声,提出了一种基于改进FxLMS前馈控制算法的高速列车主动控制设计方案,并在此基础上,对该方案进行了仿真分析和试验测试。将8个参考传声器安装在VIP座椅及内饰板上,通过在高速列车上的长时间运行试验,结果表明,在启动ANC系统时,噪声可以降低3dBA。

基于AMESim的前馈控制算法研究

控制系统对于机器人来说是必不可少的,针对工业机器人最常用的PID控制不能对复杂机器人进行有效控制问题提出了一种适合处理基于全动态的复杂机器人的控制方法——基于前馈控制算法。以质量块系统为研究对象,运用AMESim软件采用虚拟分解控制对质量块系统进行模型的搭建及仿真,验证了算法的正确性;并对前馈控制算法进行了C语言编程,实现了Visual Studio与AMESim联合仿真。通过与PID控制方法进行对比,证明该控制方法更加稳定,控制性能得到了提高。

有源电力滤波器的前馈解耦控制策略研究

目前流行的预测控制算法存在计算量大、对系统参数依赖性大、未考虑三相电路耦合关系等问题。基于此,本文提出了一种新型的前馈解耦算法,该算法通过电流环的两个PI控制器对指令电流进行跟踪,通过电压环的PI控制器对直流侧电压进行稳定,电流环的输出结果作为SVPWM的参考电压对逆变器进行控制。方法控制简单,便于工程实现,很好的解决了预测控制所存在的问题。基于DSP的实验证明了其可行性。

基于分类数据的质量控制算法研究

分类数据在企业当中常见、易获取。如何利用分类数据进行过程控制、提升质量水平是当前值得关注的课题。本文基于半导体制造背景,建立了硅片研磨过程模型,在前馈控制系统中引入分类数据,提出了一种基于分类数据的前馈控制算法,并以均方误作为指标,通过理论推导及仿真来研究其性能。结果表明,无论在理想状况下还是分类错误存在的情形下,这种控制算法都能够显著地降低参数波动,大幅提升硅片质量。

前馈控制在层流冷却系统中的实现

以热连轧层冷却控制系统为实际背景，分析了其输入输出的关系，得到了一套适用性较强的控制模型及前馈控制算法，在实际工业控制生产中得到较好的应用。

基于压电元件的主动弹性隔振系统理论与试验

基于力作动器的传统主动隔振理论已得到广泛研究和较多应用,但要求较高的作动器功率,因此限制了较小功率的压电元件在主动隔振上的应用。将压电元件粘贴于一定形状的弹性元件上,构造成主动弹性隔振器件,使其具有传统被动弹性隔振器与主动隔振器两者的优点。通过综合考虑隔振系统的性能指标与主动弹性隔振器的自身能力,建立主动弹性隔振系统的理论模型,推导并分析反馈控制、前馈控制在主动弹性隔振系统中的应用框架。试验研究基于压电元件的Z形主动弹性隔振系统,通过采用粘贴其上的压电元件作为隔振器的作动器与检测隔振器内部性能的传感元件,用加速度信号作为隔振系统性能指标信号,分别采用前馈与反馈控制算法有效地实现了振动源的隔离。

基于DSP的工业机器人控制器的设计与实现

提出了一种基于 DSP技术的工业机器人控制器的设计 ,该控制器采用一台工业 PC机以及一块 DSP多轴运动控制卡 ,较好地实现了机器人的实时控制 ,提高了机器人控制器的运动控制性能 ,最后给出了相关的实验和结论 .

采用级联H桥多电平变流器的地面过电分相系统

为彻底消除牵引供电系统中电分相对电力机车及牵引供电系统的不利影响,在无断电过电分相方案的基础上,提出采用级联H桥多电平变流器的地面过电分相系统。该系统利用功率前馈直接功率控制(DPC)算法,实现电力机车所需功率在接触网供电臂与中性段之间的可控切换;利用二阶广义积分器—锁相环重构电压信号的方法,实现列车运行于中性段时相邻两接触网供电臂间供电电压和相位的柔性切换。基于Matlab/Simulink软件建立级联H桥多电平变流器的地面过电分相系统仿真平台,模拟列车满功率牵引通过该系统的过程,结果表明该系统可以实现列车带载通过电分相,并且对牵引供电系统和电力机车均无冲击。

无模控制在加热炉自动控制中的应用

针对糠醛装置加热炉在生产过程中出现的问题,引入了无模型控制系统。阐述了无模型控制系统NMCS-6000在糠醛加热炉自动控制中的应用。

数控机床大推力永磁同步直线电机控制方法

以大推力直线电机及数控机床性能测试为背景,对双边型大推力永磁同步直线电机进行测试,测试中使用Turbo Pm ac C lipper作为运动控制器,对直线电机进行速度测试。运用前馈+PID算法调节,尽可能得到设计的响应曲线,并且减小直线电机跟随误差。结果表明,使用该控制方法能使直线电机的进给系统得到良好的动态及静态性能。

非线性时间序列的重构及预测

采用自适应前馈网络算法(AFN)进行非线性时序预测,对网络结构设计进行详细的探讨,并应用该方法对经典非线性时间序列数据进行预测,与传统预测方法(TAR)比较,结果证明此种方法具有较好的效果,网络的结构得到了简化,不仅满足了误差目标的要求,而且提高了网络的推广能力。且AFN方法可以对时间序列数据间的关系给出一种基于贡献率的解释。

基于LonWorks现场总线技术的氮气加热器控制系统研究

氮气加热器用于石化工业丙烯精制工程,给再生氮气加热.针对新疆独山子石化厂氮气加热器,利用LonWorks现场总线控制技术构成网络,采用前馈控制PID算法,通过周波调整法对电加热管的加热功率进行控制,在保证的规定时间内连续输出合乎温度要求的高温氮气.本控制网络的核心技术是神经元芯片(NeuronChips)、智能网络节点和LonTalk通信协议.本文介绍了LonWorks技术以及氮气加热控制系统总体方案与网络结构设计,节点模块设计与配置,控制电路设计,控制算法设计与软件编程.