神经网络专家系统控制器的应用研究

介绍了人工智能与神经网络专家系统的特点及其结合的互补优势,提出了神经网络专家系统控制器的设计原理,及控制器的控制流程。

多变量系统神经网络辨识的无模型自校正控制器研究

针对多变量NARMA模型,将其转化为具有耦合的子系统,采用具有辅助变量的多变量紧格式动态线性化方法逼近多变量NARMA模型,利用BP神经网络辨识其参数,基于多变量广义目标函数提出多变量NARMA模型的神经网络辨识的无模型自校正控制器,算法为关于控制输入的非线性方程组,通过非线性数值分析的牛顿法对其进行求解,根据非线性递推最小二乘法对BP神经网络的连接权重值进行在线学习。仿真研究表明系统的响应具有优良的性能。

基于一维卷积神经网络的定向钻机故障诊断专家系统设计

针对目前定向钻机的监测主要依靠人力,其故障的诊断主要依靠专家经验,速度缓慢,效率较低,提出基于一维卷积神经网络(1D CNN)的定向钻机故障诊断专家系统,利用1D CNN实现了推理机的设计,利用SQL Server 2005建立知识库,最后通过LabVIEW和Python混合编程开发专家系统。经模拟测试,该专家系统能快速给出故障原因、部位和处理建议,提高了定向钻机故障诊断的速度和效率,为进一步实现矿用装备的智能化奠定基础。

基于神经网络的专家系统控制器

采用平衡的倒摆小车所记录下来的数据，经处理后用有师学习方法来训练前馈神经网络。训练后的神经网络可以替换专家，并且表示了一组专家尚未意识到或者表达不出来的规则。用神经网络表示的规则与使用Ｑｕｉｎｌａｎ的ＩＤ３推理算法推导出的规则进行了比较。实验结果表明，神经网络算法学习出来的规则较ＩＤ３算法推导出的规则更为有效，且更有应用价值。本文最后尝试将该规则应用于火箭的姿态控制。

对称NARMA-U模型及其神经网络自校正控制器

带预测误差补偿的改进NARMA-L2模型是由NARMA模型在自适应滤波动态工作点处一阶泰勒展开逼近得出的,在自适应滤波动态工作点处二阶泰勒展开逼近可得到对称NARMA-U模型,采用BP神经网络辨识对称NARMA-U模型参数,提出一广义目标函数,基于对称NARMA-U模型的非线性系统的神经网络自校正控制器,应用直接极小化指标函数自适应优化算法对BP神经网络连接权重值进行在线学习。仿真研究表明算法的响应优良。

基于BP神经网络的集中供热二次网回水温度预测控制研究

针对集中供热系统二次管网存在的水力失调问题,设计了二次网水力平衡调节及回水温度预测模型,并实施智能控制策略,以实现二次网回水温度的精准控制。首先,构建BP神经网络预测模型,将此模型的输出视为二次网回水温度给定值;其次,在整个系统控制中,实施BP神经网络与PID控制器相结合的策略,进行二次网回水温度的控制。以高邑县某小区换热站数据为基础,通过阶跃响应曲线法建立二次网回水温度控制系统的数学模型,并通过BP-PID控制进行仿真实验。实验结果表明,与传统PID控制器相比,BP-PID控制器具有调节时间短、超调量小的优点,能够快速达到平稳状态。

基于模糊神经网络的压边力优化控制专家系统

说明了压边力优化控制模糊神经网络专家系统的总体结构框架及系统各模块的功能 ,对模糊神经元的选取、模糊神经网络的构造和模糊神经推理机制进行了深入的阐述 ,针对板料拉深过程中的变量选取了模糊神经网络的输入输出参数 .在板料拉深过程中 ,应用压边力优化控制模糊神经网络专家系统实现了冲压成形过程的智能化控制 .

基于神经网络的导弹测发控制系统故障诊断专家系统

目的:基于BP神经网络推理模型,建立导弹测发控系统故障诊断专家系统的基本结构,并给出一个具体的应用实例,方法:首先对导弹测发控系统的故障机理进行分析,在此基础上研究基于BP神经网络推理模型的故障诊断技术的应用,确定了基于BP神经网络的故障诊断专家系统的设计思想和实现方法,结果:建立了基于BP神经网络推理模型的导弹测控系统故障诊断专家系统,弥补了传统的故障树推理模型的不足。结论:通过对某型导弹发控系统中配电分系统的故障诊断实例,说明了该故障诊断专家系统的可行性。

神经网络专家系统在滤机控制中的研究

提出一种滤机控制中除蜡过程再生信号的确定方法.该方法采用神经网络专家系统,并经过工厂提供的实测数据进行训练,仿真结果较好,可以用于生产实际.

神经网络专家系统在高炉布料控制中的应用

将模式识别中的统计方法与人工神经元网络方法有机地结合起来，设计了一种综合的高炉煤气流分布模式识别系统。并基于鞍钢１０＃高炉操作工艺．将该模式识别系统与专家系统相结合，建立了高炉布料操作专家系统。

基于神经网络的SMT焊点质量控制专家系统设计

由表面组装技术(SMT)形成的产品,其焊点质量直接影响到产品的可靠性和寿命。在SMT产品生产过程中,如果能够对焊点质量进行实时评价和控制,将能提高生产率和产品的质量。提出了一种基于神经网络的SMT焊点组装质量控制专家系统,其对于实现SMT焊点质量实时、准确的评价和控制有着重要的意义。

基于神经网络的专家系统在温室控制中的应用

为了实现温室控制,针对温室环境的多输入、多输出、非线性和难以建立数学模型等特点,提出一种基于BP神经网络的专家系统并用于温室控制。该方法将传感器采集的温度、湿度等信息输入到神经网络专家系统,在获得决策结果的同时通知控制部分执行相应的决策。这种方法不仅解决了传统专家系统知识获取的瓶颈问题、推理能力差、智能化低的缺点,而且克服了神经网络不具有解释功能的问题。总之,成功实现了神经网络和专家系统功能上的互补,较好的用于温室控制。

基于神经网络的控制专家系统开发环境的实现

为了充分发挥专家系统与人工神经网络技术两者的优势,支持高效实用的结合型控制专家系统的开发,本文首次提出并在微机上实现了一个以神经网络为核心的控制专家系统开发环境(NESDEV)。可辅助控制领域的工程技术人员,方便、快速、高效地开发基于神经网络的实时控制专家系统。本文将叙述该开发环境的系统结构,规则库——神经网络翻译算法,人机接口技术等内容。

集成神经网络和专家系统的控制系统故障诊断

在分析了所研究的控制系统的基础上，针对神经网络和专家系统在故障诊断中各自的优缺点，建立了一个基于神经网络和专家系统的控制系统集成故障诊断系统。文中详细介绍了系统的结构。

船舶控制系统故障诊断神经网络专家系统的研究

将神经网络技术应用于船舶控制系统故障诊断专家系统，给出了系统的组成和知识的表达方法；提出了自增长动态网络学习算法，其优点在于学习迅速，能动态建造多层网；

专家系统与人工神经网络在小型高炉控制系统中的应用

本文根据中小高炉实际情况,提出了小型高炉控制专家系统的设计方案,并对硬件选型和软件设计作了介绍。

神经网络专家系统在地空导弹武器发射控制系统中的应用

概述了人工神经网络的主要特征，分析了基于人工神经网络的专家系统的建设思想、系统结构及优缺点，并对神经网络专家系统的技术方法做了一定的讨论，给出了在地空导弹武器系统发射控制系统中的一个应用实例。

神经网络专家系统协同式智能控制系统结构

以融合符号主义及连接机主义这两种人工智能理论为指导思想,以神经网络作为监视控制专家系统的前端处理机为基本技术,提出了基于神经网络专家系统协同的智能控制系统结构。

安全的混成系统神经网络控制器生成与验证

控制器生成是混成系统控制中的重要问题.生成具有安全保证的控制器,关系着混成系统在安全攸关领域的使用.提出了一种为混成系统生成具有安全保证的神经网络控制器的方法.神经网络控制器的安全性由与其同时生成的障碍证书保证.为了生成安全的神经网络控制器,首先确定控制器的网络结构,并基于混成系统构造训练数据集;然后,根据保证控制器安全的障碍证书条件编码神经网络训练时的损失函数.当训练完成后,学习到的神经网络控制器对于训练数据集中的数据是安全的,但对于整个混成系统可能并不安全.为了检验学习到的控制器在整个系统上的安全性,将其安全验证问题转化为一组混合整数规划问题,并使用数值优化器求解,以得到形式化保证的结果.工作实现了安全神经网络控制器生成工具SafeNC,并评估了它在8个基准系统上的性能.实验结果表明:SafeNC可以生成包含6个隐藏层的具有1804个神经元的安全神经网络控制器;同时,与现有方法相比,SafeNC可为更复杂的系统生成安全的神经网络控制器,更有效且更具扩展性.

基于权重自动调整神经网络的水稻病虫害诊断专家系统

针对水稻病虫害诊断特点,从人工智能角度出发,提出了一种基于权重自动调整的神经网络水稻病虫害的知识组织方式。文章以15种常见水稻病虫害为例,通过对病虫害症状的特点和特征进行分类、抽象和编码,构建了基于权重自动调整的BP神经网络。利用神经网络和不确定性推理技术,对实例样本进行训练学习,并将权值数据作为知识库来进行诊断,并基于这种方法构建了水稻病虫害神经网络诊断专家系统。