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基于ROLS算法的RBF神经网络燃料电池电特性建模
1
作者
苗青
曹广益
朱新坚
《热能动力工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期387-389,共3页
提出了一种基于ROLS算法的RBF神经网络辨识建立直接甲醇燃料电池(DMFC)电特性模型的新方法。以电池的工作温度为输入量,电池的电压/电流密度为输出量,利用1200组实验数据作为训练和测试样本,建立了在不同工作温度下,电池的电压/电流密...
提出了一种基于ROLS算法的RBF神经网络辨识建立直接甲醇燃料电池(DMFC)电特性模型的新方法。以电池的工作温度为输入量,电池的电压/电流密度为输出量,利用1200组实验数据作为训练和测试样本,建立了在不同工作温度下,电池的电压/电流密度动态响应模型。仿真结果表明采用RBF神经网络辨识建模的方法是有效的,建立的模型精度较高。
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关键词
直接甲醇燃料电池
rbf神经网络辨识
ROLS算法
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职称材料
自主学习模糊神经网络PID加热炉炉压控制
被引量:
3
2
作者
王健
邵林
《自动化与仪表》
北大核心
2009年第8期25-28,共4页
炉膛压力的稳定将直接影响加热炉的加热效率和加热质量。但由于加热材料的周期性进出,对炉压会产生较大的干扰,采用传统的PID控制已经不能满足实时控制要求。现提出一种自主学习模糊RBF神经网络辨识PID在线实时控制炉压,控制效果更加稳定。
关键词
炉膛压力
rbf神经网络辨识
PID
自主学习模糊控制
下载PDF
职称材料
一种基于PF-RBF的ANNPID参数自整定方法
3
作者
苏岭东
赵成
马祥林
《通信技术》
2021年第3期658-663,共6页
针对实际控制过程中控制对象难以建立精确模型和由于非线性非高斯噪声干扰导致控制效果难以达到预期的问题,提出了一种基于粒子滤波和RBF神经网络辨识(RBF Neural Network and Particle Filter Algrothm,PF-RBF)的单神经元PID参数自整...
针对实际控制过程中控制对象难以建立精确模型和由于非线性非高斯噪声干扰导致控制效果难以达到预期的问题,提出了一种基于粒子滤波和RBF神经网络辨识(RBF Neural Network and Particle Filter Algrothm,PF-RBF)的单神经元PID参数自整定方法。通过PF和RBF系统辨识得到精确的系统Jacobian信息,解决神经网络PID控制由于Jacobian信息未知导致的近似计算不精确问题。仿真实例表明,相对于无PF滤波的RBF辨识控制系统,该方法能改善控制系统的性能指标和抗干扰能力,对实际控制过程具有一定的指导意义。
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关键词
粒子滤波
rbf神经网络辨识
信息
PID参数自整定
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职称材料
题名
基于ROLS算法的RBF神经网络燃料电池电特性建模
1
作者
苗青
曹广益
朱新坚
机构
上海交通大学燃料电池研究所
出处
《热能动力工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第4期387-389,共3页
基金
国家863计划基金资助项目(2003AA517020)
文摘
提出了一种基于ROLS算法的RBF神经网络辨识建立直接甲醇燃料电池(DMFC)电特性模型的新方法。以电池的工作温度为输入量,电池的电压/电流密度为输出量,利用1200组实验数据作为训练和测试样本,建立了在不同工作温度下,电池的电压/电流密度动态响应模型。仿真结果表明采用RBF神经网络辨识建模的方法是有效的,建立的模型精度较高。
关键词
直接甲醇燃料电池
rbf神经网络辨识
ROLS算法
Keywords
direct methanol fuel cell, radial based function, neural network identification, ROLS algorithm
分类号
TM911 [电气工程—电力电子与电力传动]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
自主学习模糊神经网络PID加热炉炉压控制
被引量:
3
2
作者
王健
邵林
机构
安徽工业大学电气信息学院
出处
《自动化与仪表》
北大核心
2009年第8期25-28,共4页
文摘
炉膛压力的稳定将直接影响加热炉的加热效率和加热质量。但由于加热材料的周期性进出,对炉压会产生较大的干扰,采用传统的PID控制已经不能满足实时控制要求。现提出一种自主学习模糊RBF神经网络辨识PID在线实时控制炉压,控制效果更加稳定。
关键词
炉膛压力
rbf神经网络辨识
PID
自主学习模糊控制
Keywords
pressure of heating furnace
rbf
identification PID
own-learning fuzzy control
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种基于PF-RBF的ANNPID参数自整定方法
3
作者
苏岭东
赵成
马祥林
机构
国网徐州供电公司
杭州邦友安派智能科技有限公司
常州致科自动化科技有限公司
出处
《通信技术》
2021年第3期658-663,共6页
文摘
针对实际控制过程中控制对象难以建立精确模型和由于非线性非高斯噪声干扰导致控制效果难以达到预期的问题,提出了一种基于粒子滤波和RBF神经网络辨识(RBF Neural Network and Particle Filter Algrothm,PF-RBF)的单神经元PID参数自整定方法。通过PF和RBF系统辨识得到精确的系统Jacobian信息,解决神经网络PID控制由于Jacobian信息未知导致的近似计算不精确问题。仿真实例表明,相对于无PF滤波的RBF辨识控制系统,该方法能改善控制系统的性能指标和抗干扰能力,对实际控制过程具有一定的指导意义。
关键词
粒子滤波
rbf神经网络辨识
信息
PID参数自整定
Keywords
particle filter
rbf
NN identification
Jacobian information
ANNPID parameter auto-tuning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ROLS算法的RBF神经网络燃料电池电特性建模
苗青
曹广益
朱新坚
《热能动力工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
0
下载PDF
职称材料
2
自主学习模糊神经网络PID加热炉炉压控制
王健
邵林
《自动化与仪表》
北大核心
2009
3
下载PDF
职称材料
3
一种基于PF-RBF的ANNPID参数自整定方法
苏岭东
赵成
马祥林
《通信技术》
2021
0
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职称材料
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