天津市自然科学基金(013800711)
- 作品数：19 被引量：612H指数：7
- 相关作者：陈增强袁著祉丁建立孙青林刘忠信更多>>
- 相关机构：南开大学中国石油化工集团公司天津职业技术师范学院更多>>
- 发文基金：天津市自然科学基金国家自然科学基金河南省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程理学电子电信更多>>
- 基于多分辨率学习的正交基小波神经网络设计被引量：7
- 2003年
- 提出一种基于正交基函数的小波神经网络设计方法,采用多分辨率学习确定隐含层结构,并用收敛较快的阻尼最小二乘法训练权值.该方法可灵活调整隐含层结构,有效地克服神经网络中常见的过拟合和泛化能力差等问题.仿真结果表明该方法具有逼近精度高,泛化能力好,网络结构冗余度小,参数优化收敛快等特点.
- 陈增强任东袁著祉杜升之
- 关键词：神经网络最小二乘法
- 非线性离散随机时变系统比例微分滤波被引量：1
- 2002年
- 扩展卡尔曼滤波 (EKF)是从极小化状态估计误差的方差得到的 ,没有考虑状态误差的变化率 ,因而对非线性时变系统EKF估计方法惯性作用较大 ,从而产生估计滞后。提出了非线性离散随机系统比例微分滤波 (PDF) ,PDF联合考虑极小化状态估计误差方差和状态误差变化率的方差 ,克服了EKF对非线性时变系统估计滞后的缺点 ,估计具有适时性 ,提高了估计的精度。仿真例子证明了所提出的估计方法的有效性。。
- 齐国元陈增强袁著祉
- 关键词：状态估计扩展卡尔曼滤波
- β-GPC闭环特性分析被引量：3
- 2003年
- 推导了 β GPC(β增量型广义预测控制 )的内模结构描述 ,并据此分析了 β GPC的闭环稳定特性。根据最小增益定理分析了闭环系统鲁棒稳定条件。通过一个详尽的仿真例子证明 β GPC具有优秀的控制性能 ,同时指出 β参数对GPC(广义预测控制 )闭环系统动态特性、闭环稳定性和鲁棒性的影响 ,说明 β参数在GPC控制中具有重要作用 ,对 β GPC设计参数的选取有指导意义。
- 张兴会陈增强袁著祉
- 关键词：内模控制鲁棒性未建模动态
- 基于频域的广义预测控制器的鲁棒性分析被引量：2
- 2002年
- 推导了广义预测控制器 ( GPC)的闭环反馈结构 ,采用小增益定理获得了存在建模误差( MPM)情况下 GPC鲁棒稳定的一个充分条件。然后在频域内分析了 GPC控制器的参数选择对其鲁棒性的影响。
- 毛宗星陈增强孙青林袁著祉
- 关键词：预测控制鲁棒性频域小增益定理
- 遗传算法与蚂蚁算法的融合被引量：422
- 2003年
- 遗传算法具有快速随机的全局搜索能力 ,但对于系统中的反馈信息利用却无能为力 ,当求解到一定范围时往往做大量无为的冗余迭代 ,求精确解效率低 蚂蚁算法是通过信息素的累积和更新收敛于最优路径上 ,具有分布式并行全局搜索能力 但初期信息素匮乏 ,求解速度慢 算法是将遗传算法与蚂蚁算法融合 ,采用遗传算法生成信息素分布 ,利用蚂蚁算法求精确解 ,优势互补
- 丁建立陈增强袁著祉
- 关键词：遗传算法蚂蚁算法
- 基于自适应蚂蚁算法的动态最优路由选择被引量：41
- 2003年
- 蚂蚁算法具有很强的随机性和自适应性,基于蚂蚁圈模型和MMAS模型构造的自适应蚂蚁算法,将网络的容量限制、流量变化和最短距离结合起来讨论,通过在找到的最短路径上设置障碍物来模拟网络拥塞,找到源结点→日的结点的多条最优路由序列,以便在实际中实时地、自适应地进行动态路由选择。
- 丁建立陈增强袁著祉
- 一种新型的快速无超调预测控制器及其应用被引量：7
- 2002年
- 该文采用一种比例积分型结构 ,建立了一种无超调预测控制器。通过钻杆热处理的退火过程控制的仿真研究 ,验证了该控制器的有效性。
- 陈增强孙青林林惠雪袁著祉
- 关键词：预测控制超调退火仿真
- 基于T-S模糊神经网络的ATM网络拥塞控制被引量：5
- 2002年
- 本文充分考虑了模糊神经网络的学习功能,提出了利用T-S模糊神经网络算法对ATM网络进行拥塞控制的方案。仿真结果表明,该方法改善了网络对拥塞的实时处理能力,又增加了网络资源的利用率。
- 陈增强郑涛袁著祉
- 关键词：T-S模糊神经网络ATM网络拥塞控制信元丢失率
- 采样系统预测控制的设计与分析被引量：4
- 2002年
- 探讨了采样系统中的预测控制系统的设计问题 .把离散系统中的经典的预测控制稳定性设计方法推广到采样系统 。
- 陈增强孙明玮袁著祉
- 关键词：采样系统预测控制稳定性工业控制
- 不确定性系统的神经网络变结构控制被引量：7
- 2001年
- 结合神经网络理论与变结构控制理论 ,提出一种基于神经网络的变结构滑模控制方案 .该方案不依赖于系统的数学模型 .它对外干扰和非线性不确定性都具有较强的鲁棒性 ,并能削弱抖振的发生 .
- 陈增强卢钊袁著祉
- 关键词：自适应控制非线性控制变结构控制神经网络
