石晓荣
- 作品数：10 被引量：79H指数：6
- 供职机构：北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术兵器科学与技术电子电信更多>>
- 基于神经网络的非线性控制研究
- 神经网络(Neural Networks,NN)控制作为一种全新的智能控制方法,为解决高度不确定和严重非线性的复杂动态系统的控制问题开辟了一条新的途径.本论文致力于研究基于神经网络的非线性系统控制方法,主要侧重于基于神经...
- 石晓荣
- 关键词：神经网络控制非线性系统拟人倒立摆HOPFIELD
- 文献传递
- 基于敏捷性导弹逆动态的神经网络控制方法与仿真研究
- 2002年
- 给出了一种基于敏捷性导弹逆动态的神经网络控制方案。该方案由两个神经网络组成:第一个神经网络(NN1)用来离线的学习整个飞行包线内导弹动态特性的逆特性,以实现系统的线性化;由于敏捷性导弹在大迎角状态下具有高度的非线性特性和气动参数突变等未建模动态,因此引入第二个神经网络(NN2)来在线的补偿NN1的逆误差。在线学习的权值调整由Lyapunov理论得出,保证了闭环系统的稳定性。该控制方案对参数变化及未建模动态等具有良好的鲁棒性。将其应用于敏捷性导弹的控制中,数字仿真结果表明该控制方案有效。
- 石晓荣董朝阳张明廉
- 关键词：逆动态神经网络控制方法仿真推力矢量
- 一种基于混沌神经网络的拟人智能控制方法被引量：9
- 2004年
- 提出一种基于混沌神经网络 (CNN)的拟人智能控制方法 .首先利用拟人智能控制理论得到定性控制律 (线性或非线性 ) ,然后利用CNN实现控制律的定量化 .Hopfield神经网络具有快速的优化能力 ,但容易陷入局部极小 ,将遍历性的渐变混沌噪声引入其中 ,形成具有快速全局优化能力的CNN .
- 石晓荣张明廉
- 关键词：神经网络自动控制混沌
- 基于多传感器数据融合的机动目标跟踪自适应学习方法被引量：13
- 2002年
- 考虑到传感器对目标的观测都存在有偏差,同时针对雷达系统检测中存在漏检的现象,提出了一种适用于处理传感器漏检现象的多传感器融合方法。并以雷达/红外成像复合的双模制导体系下红外和雷达两种传感器对目标状态的检测和跟踪为例,给出了一个完整的多传感器数据融合和目标跟踪自适应方法。该方法简单易行,鲁棒性强,通过对红外成像和雷达系统的数据融合和目标跟踪的数字仿真,表明该方法有效。另外,该方法同样适用于多于两个的多传感器系统。
- 石晓荣王青张明廉毕静
- 关键词：多传感器数据融合机动目标跟踪雷达
- 神经网络数据融合机动目标跟踪算法被引量：15
- 2002年
- 利用神经网络方法解决雷达 /红外双模制导中的数据融合问题 .红外数据经过异步数据融合处理与经过卡尔曼滤波处理后的雷达数据同步 ,共同作为神经网络的输入 ,神经网络作为同步融合中心 ,输出为目标的最优融合估计 .研究结果表明这种方法可以在融合中心不知道协方差信息的情况下进行数据融合 .
- 毕靖王青石晓荣
- 关键词：卡尔曼滤波神经网络雷达制导红外制导数据融合
- WIN98环境下基于ADAM-4000/5000系列模块的工业控制系统的设计与实现被引量：2
- 2001年
- 介绍了一个WIN98环境下基于ADAM 4 0 0 0 /50 0 0系列模块设计并开发的完整的工业控制系统———湘衡盐矿制盐测控系统。文中首先介绍了该控制系统的总体结构和硬件配置 ,接着介绍了该系统的软件结构和实现的主要功能 。
- 石晓荣杨亚炜张明廉
- 关键词：WINDOWS98
- 雷达/红外双模制导背景下的模糊目标跟踪器被引量：14
- 2003年
- 在雷达/红外双模制导背景下,对雷达/红外传感器的测量数据进行融合并提出了一种跟踪机动目标的模糊跟踪器。该跟踪器能够精确的获取目标机动的动态信息,应用一系列的模糊规则自适应的调整卡尔曼滤波器的过程噪声协方差矩阵,从而更适合用于实际的跟踪系统。通过对红外成像和雷达多传感器对目标跟踪系统的数字仿真表明所提出的模糊跟踪器性能良好。
- 王青黄燕石晓荣
- 关键词：数据融合模糊规则卡尔曼滤波
- 雷达-红外双模制导的神经网络数据融合算法被引量：1
- 2002年
- 在雷达 红外双模制导体制下 ,对雷达和红外数据进行融合时存在雷达和红外数据不同步的问题 ,对红外数据先进行异步融合处理使其与雷达数据保持同步 ,然后提出了利用神经网络作为同步融合中心的方法 .雷达和红外数据共同作为神经网络的输入 ,输出为目标的最优融合估计 .这种方法可以在融合中心不知道协方差信息的情况下进行数据融合 .
- 毕靖王青石晓荣
- 关键词：神经网络数据融合卡尔曼滤波
- 基于神经网络的自适应非线性控制及仿真研究被引量：8
- 2004年
- 研究了神经网络非线性动态系统的自适应控制方法 ,首先利用改进的非线性自回归滑动平均模型 ,采用多层前向神经网络辨识非线性系统模型 ,然后直接由辨识结果设计出控制器 ,并根据控制误差对控制律作在线修正 .利用导弹模型进行了控制仿真 ,仿真结果表明采用此方法可以得到较好的控制效果 ,而且在模型不确定和有噪声干扰的情况下仍能正常跟踪给定的迎角信号 。
- 魏东马瑞平张明廉石晓荣
- 关键词：神经网络非线性系统辨识自适应控制
- 一种基于神经网络和遗传算法的拟人智能控制方法被引量：18
- 2004年
- 提出一种基于Hopfield神经网络(HNN)和遗传算法(GA)混合策略的拟人智能控制方法。首先利用拟人智能控制得到定性控制律(线性或非线性),然后利用GA和HNN的混合优化策略实现定性控制律的定量化——首先,基于网格法产生GA的初始种群;然后,基于实数编码并采用最优个体保留策略、2/4择优选择以及引入控制经验的改进GA进行全局优化;最后,为了克服GA的后期收敛速度慢和局部优化能力缺乏,利用HNN的快速优化能力进行末段搜索,最终产生全局最优解。将该方法用于二级倒立摆系统的控制,仿真和试验结果均表明该方法有效。
- 石晓荣张明廉
- 关键词：HOPFIELD神经网络遗传算法拟人智能控制倒立摆系统
