PNN又称为概率神经网络,它最初由数学家Specht于1990年提出,后经Master[1995]等不断发展和完善,已成功地应用于机器学习、人工智能、自动控制等众多领域.概率神经网络比多层前馈网络的数学原理简单,且易于实现
上传时间： 2013-12-18
上传用户：kristycreasy
matlab神经网络工具箱的实用指南，第一章是神经网络的基本介绍，第二章包括了由工具箱指定的有关网络结构和符号的基本材料以及建立神经网络的一些基本函数，例如new、init、adapt和train。第三章以反向传播网络为例讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。
上传时间： 2017-05-07
上传用户：zhyiroy
采用将BP神经网络的学习算法应用于PID控制中，使BP神经网络与PID控制算法结合起来，通过吸收两者的优势，使系统具有自适应性。这样系统可自动调节控制参数，更好地适应输入变量的变化，提高控制性能和可靠性。本文从BP神经网络的基本构成原理、学习规则和学习算法出发，设计了基于BP神经网络的PID控制器，并对其进行了仿真分析,结果表明，该控制方案可行、有效。
上传时间： 2014-02-27
上传用户：源码3
一本关于神经网络的书，介绍了各种神经网络的原理和matlab实现
标签： 神经网络
上传时间： 2017-08-29
上传用户：daguda
上面是一段实时目标识别的演示， 计算机在视频流上标注出物体的类别， 包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体， 甚至可以初步理解图片或者视频中的内容， 在这方面，人工智能已经达到了3 岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就， 毕竟人工智能用了几十年的时间， 就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。道路总是曲折的， 也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后， 计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的） 。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（ Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。本文是一篇学习笔记， 以深度优先的思路， 记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。
上传时间： 2022-06-22
上传用户：
神经网络神经网络是指用大量的简单计算单元构成的非线性系统，它在一定程度上模仿了人脑神经系统的信息处理、存储和检索功能，是对人脑神经网络的某种简化、抽象和模拟。1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了神经元的数学模型M-P神经元模型，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从此开创了神经科学理论研究的时代。M-P模型，是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的神经元模型。权重当输入进入神经元时，它会乘以一个权重。例如，如果一个神经元有两个输入，则每个输入都将具有分配给它的一个关联权重。随机初始化权重，并在模型训练过程中更新这些权重。偏置除了权重之外，另一个被应用于输入的线性分量被称为偏置。它被加到权重与输入相乘的结果中。添加偏置的目的是改变权重与输入相乘所得结果的范围。激活函数激活函数的主要作用是加入非线性因素，以解决线性模型表达能力不足的缺陷，在整个神经网络中至关重要。常用的激活函数有Sigmoid、Tanh、ReLU。
上传时间： 2022-06-24
上传用户：得之我幸78
开关磁阻电机（SR电机）驱动系统（SRD）是一种先进的机电一体化装置，但是其较大的振动噪声和转矩脉动问题制约了SRD的广泛应用。本文以减小SR电机振动噪声和转矩脉动为主题展开理论分析和实验研究。主要内容有：由于径向力引起的定子径向振动是SR电机噪声的主要根源，因此径向力的分析和计算是研究SR电机振动噪声的基础。本文利用磁通管法推导出径向力的解析表达式，定性分析了径向力与电机结构参数等之间的关系。根据虚位移原理，推导出基于矢量磁势的电磁力计算公式。该计算方法求解电磁力时只需进行一次磁场计算，不但减小了计算量，同时计算精度较传统虚位移法高。利用这一计算方法，求出了实验样机的转矩及径向力的精确数值解。针对在SRD性能仿真时，传统的非线性插值不但耗时，而且对有限元计算数据量要求高的问题，本文利用人工神经网络强大的非线性模型辨识能力，成功进行了SR电机磁链反演和转矩计算的模型训练，最后建立了基于人工神经网络的SR电机精确解析数学模型。因为SR电机本体结构形式的选择问题与振动噪声大小有着密切的关系。本文从噪声辐射和振动幅值角度探讨了SR电机主要尺寸的确定；接着从对称性、力波阶数等角度研究了SR电机相数及绕组连接方式、极数、并联支路数的选择问题。并对一些常用的降低电机机械噪声的措施和方法进行了综述。系统振动特性的研究对于减小振动噪声十分重要。本文从振动系统的运动方程出发，导出了从激振力到振动加速度的传递函数和系统的自由振动解；然后利用机电类比法得出了SR电机定子系统的固有频率以及振动振幅的解析解，定性分析了影响振动振幅的各种因素；最后利用基于能量法的有限元解法，通过建立不同的散热筋结构形式、高度、根数以及形状的SR电机三维有限元模型，分析得出了最有利于降噪和散热的散热筋结构是高度高、根数多、上窄下宽的梯形截面的周向散热筋的结论。通过建立不同绕组装配工艺下的SR电机三维有限元模型，分析得出了加强绕组刚度可以提高系统低阶固有频率的结论。通过比较实验样机的模态分析结果和运行实验结果，证实了模态分析的有效性。仿真是计算SRD系统性能和预估电机振动的有效手段。本文在用MATLAB建立SRD系统的非线性动态仿真模型的基础上，对SRD系统进行了稳态性能仿真、动态性能仿真以及负载突变仿真。接着利用稳态性能仿真，综合考虑最大平均转矩和效率这两个优化目标，对SR电机的开关角进行了优化。最后结合由磁场有限元计算得到的径向力数据表和稳态性能仿真，通过非线性插值得到径向力的波形，然后对径向力波形进行了频谱分析，从而找到其主要的谐波分量。在电机设计阶段避免径向力波主要频谱分量与SR电机定子的固有频率接近而引起共振是降低SR电机噪声的首要条件。合适的控制策略对于SR电机减振降噪是必不可少的。本文理论推导出三步换相法的时间参数取值公式。仿真证明本取值公式较原先文献的结论在阻尼比较小时有更好的减振效果。针对SR电机运行中可能出现多个模态振形被激发出来的情况，利用数值优化法对三步换相法的时间参数进行了优化，使得减振效果整体最佳，所提的数值优化方法对两步换相法同样有效。在分析已有的直接瞬时转矩控制的基础上，针对其不足之处，提出了转矩定频控制取代内滞环的方法、开始重叠区域的转矩控制方法、最佳开关角度二次优化法和时间参数优化的三步换相法等新的控制方案。动态仿真证明这些方案是切实有效的，达到了预期效果。最后在直接瞬时转矩控制的每一次转矩斩波都使用三步换相法，和在相关断时刻根据实际电平灵活选用两步或三步换相法以减小电机振动噪声，并提出了考虑减振要求的开关频率设计方法，最终形成了一套完整的降低振动噪声和转矩脉动控制策略。设计并研制了基于TMS320LF2407DSP的SR电机控制器。根据控制策略要求，选用了不对称半桥功率电路拓扑结构；出于降低成本以及提高可靠性考虑，采用了MOSFET双路并联电路方案。在控制软件中实现了本文所提出的降低SR电机振动噪声和转矩脉动控制策略。本文最后对实验样机进行了静态转矩的测量实验，对比转矩测量值与转矩有限元计算值，验证了磁场有限元计算的有效性。然后对实验样机进行了空载与负载、电流控制与转矩控制、低速斩波与高速单波、是否采用两步或三步换相法等一系列对比运行实验，对比各种实验结果，充分证实了本文所提出的降低振动噪声和转矩脉动控制策略的有效性。本课题组承担了国家十·五863计划电动汽车重大专项：“EQ6110HEV混合动力城市公交车用电机及其控制系统”（2001AA501421）。本文的研究是在该项目的资助下完成，并且本文关于电机本体结构形式、散热筋结构和机械降噪措施等的结论已在该项目的60kW实验样机上得到证实。
上传时间： 2013-07-05
上传用户：13081287919
无刷直流电机(BLDCM)是随着电机控制技术、电力电子技术和微电子技术的发展而出现的一种新型电机。它是在有刷直流电机的基础上发展起来的。无刷直流电机具有交流电机的结构简单、运行可靠、维护方便等一系列特点，又具有直流电机的运行效率高、无励磁损耗以及调速性能好等诸多优点，在很多场合有广泛的应用前景，成为了国内外研究的热点。无刷直流电机传统的理论部分分析和设计方法已经比较成熟，因此对无刷直流电机控制策略的研究就显得十分重要。 PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛应用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制性能优良。但在工业上有许多无法建立精确数学模型的复杂控制对象和非线性控制对象，若采用传统的PID进行控制的话，那么很难获得比较理想的控制效果。 对于无刷直流电机而言，它是一个多变量、强耦合的非线性系统，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。基于以上原因，本文以无刷直流电机为控制对象，通过分析无刷直流电机的数学模型，以BP神经网络为基础，设计了应用于无刷直流电机的神经网络PID控制器。 在MATLAB平台上，先利用神经网络PID控制器，给出相应的控制算法，对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明，同传统PID控制器相比，神经网络PID控制器对模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性，有效的改善了系统的控制结果，达到了预期的目的。随后利用SIMULNK建立了无刷直流电机控制系统的仿真模型。分别采用普通PID控制器和神经网络PID控制器对电机的不同运行状况进行了仿真分析。仿真结果验证了所建模型的正确性，并证明了神经网络控制的优越性。
上传时间： 2013-08-04
上传用户：YYRR
为设计高性能、低损耗的电机，需要准确地分析电机铁耗。本文从铁磁材料的磁化特点出发，以分离铁耗模型为基础，对交变磁化以及旋转磁化条件下铁磁材料和电机的铁耗进行分析和计算，分别从理论和实践角度着重就电机铁耗计算和测量中的一些相关问题作了深入研究。 按照分离铁耗模型，铁心损耗可以分成磁滞损耗、涡流损耗和异常损耗。本文首先从交流磁滞回线的产生机理出发，在Preisach静态磁滞模型的基础上，利用极限磁滞回线的对称性，采用人工神经网络技术，建立了Preisach人工神经网络磁滞仿真模型，实现了对铁磁材料交流磁滞回线的理论计算，为磁滞损耗的理论分析和计算奠定了基础；为对交流磁滞回线进行实测，本文给出了一种采用爱泼斯坦方圈测量铁磁材料交流磁滞回线与磁滞损耗的新方法，该方法克服了环形样片测量法的不足，操作简单，且测量精度高，具有较好的实用价值。利用该方法得到的实验数据很好地验证了理论计算结果。 对涡流损耗以及异常损耗的计算模型，本文系统地给出了其推导过程，对模型中的参数进一步加以明确，并对模型的特点进行了分析。铁磁材料异常损耗计算模型是基于统计学原理推导而来的，模型中参数的确定涉及到铁磁材料的微观特性，本文给出了通过实验确定其参数的具体方法；考虑到工程中异常损耗计算模型是其理论模型的简化形式，文中对两者的差别进行了分析。 在分析电机铁耗时，既要考虑铁心材料本身的损耗特性，也要考虑电机供电方式以及铁心中磁场变化等因素对铁耗的影响。在对铁磁材料损耗特性分析的基础上，本文考虑到局部磁滞回环对电机铁耗的影响，推导了计及局部磁滞作用的电机铁耗模型，并从理论上对C.P.Steinmetz的磁滞损耗经验公式进行了验证，从而明确了公式中经验系数的物理意义；同时通过实验研究，分析了磁化频率对磁滞损耗系数的影响，提出了在磁化频率较高时分段确定磁滞损耗系数的方法；考虑到现代电机控制策略以及供电方式的多样性，本文对正弦波、方波以及三角波电压供电时铁心材料的交变铁耗模型分别进行了推导，给出了其解析表达式，并通过实测证明了模型的有效性；对SPWM这类应用较为广泛的非正弦供电方式，推导了电机交变损耗的一般计算模型，分析了SPWM变频器供电时电机铁耗与变频器参数的关系，给出了其关系的数量表达式; 同时采用改进的爱泼斯坦方圈试验平台对非正弦供电条件下的铁磁材料损耗和电机铁耗进行了实验研究。 考虑到电机铁心制造过程中冲压对铁心材料特性的影响，本文提出了一套简便的对铁磁材料进行冲压影响研究的实验方法，利用该方法，有效地对材料的冲压影响特性进行了分析。在实验研究的基础上，本文推导了考虑冲压影响时的铁磁材料损耗的修正系数，从而在传统交变铁耗分离模型的基础上，建立了计及冲压影响的电机铁耗计算模型。对模型中引入的冲压影响修正系数，给出了详细的推导过程和明确的计算方法，从而使传统的经验修正方法得到改善。 在旋转电机中，除交变磁化外，同时还存在大量的旋转磁化。本文对旋转磁化的物理机理进行了初步探讨，分析了旋转磁化条件下的损耗特点，系统介绍了当前铁磁材料旋转磁化性能以及旋转磁化损耗实验测量和理论计算的方法和手段。 在以上铁耗理论的基础上，充分考虑铁心的非线性及磁滞特性，本文建立了一般条件下的铁心动态电路模型，并将该模型应用于异步电动机铁心等效电路中，推导了异步电动机动态铁耗的分离等效电阻。以一台三相异步电动机为样机，采用以上铁耗的动态分离等效电阻，有效地对电机铁耗进行了分离，从而为深入研究电机的动态铁耗特性提供了便利。 论文最后以一台永磁无刷直流电机为例，对电机的运行特性以及铁心损耗进行了分析计算。分析中应用场路结合法，建立了永磁无刷电机换流等效电路模型，采用镜像法建立了深槽无刷电机电枢反应分析模型；在电机铁耗分析中，推导了考虑旋转磁化的电机铁耗工程计算模型，对样机铁耗进行了理论计算，并通过构建实验平台，对旋转磁化条件下的样机空载铁耗进行了测量，最终理论值与实测值吻合良好，证明了上述方法的有效性。
上传时间： 2013-07-02
上传用户：不挑食的老鼠
在早期阶段，直流调速系统在传动领域中占统治地位。然而，从60年代后期开始，交流电动机在工业应用领域正在取代直流电动机，交流传动变得越来越经济和受欢迎。永磁交流伺服系统作为电气传动领域的重要组成部分，在工业、农业、航空航天等领域发挥越来越重大的作用。永磁同步电动机以其特点广泛应用于中小功率传动场合，成为研究的重要领域。然而，永磁同步电动机具有较大的转动脉动，而对于这些应用场合，转矩平滑通常是基本要求。因此，对永磁交流伺服系统的应用，必须考虑其转矩脉动的抑制问题。本文针对电机传动系统中参数变化对电机性能的影响，以永磁同步电机为例，围绕如何通过参数辨识来提高永磁同步电动机的控制性能，借助自行开发的全数字永磁交流伺服系统平台，对永磁同步电动机的磁场定向控制，参数辨识，神经网络和扩展卡尔曼滤波在控制系统中的应用，抑制转矩脉动，提高系统性能几个方面展开深入的研究。 本文从永磁同步电动机及其控制系统的基本结构出发，对通过参数辨识抑制转矩脉动进行了较为细致的分析。针对不同情况，通过改进电机的控制系统，提出了多种参数辨识方法。主要内容如下： 1、基于定子磁链方程，建立了永磁同步电动机的一般数学模型。经坐标变换，得出在静止两相（α—β）坐标系和旋转两相（d—q）坐标系下永磁同步电动机电压方程和转矩方程。 2、分析了永磁同步电动机id=0矢量控制系统的工作原理，介绍了永磁同步电动基于磁场定向的矢量控制的基本概念。经对永磁同步电动机系统进行分析，推导并建立了id=0控制时整个电机系统的数学模型。 3、基于超稳定性理论的模型参考自适应控制原理，设计了一种模型参考自适应控制系统，考虑电机参数的时变性，对永磁交流伺服系统的绕组电阻和电机负载转矩辨识进行了研究，以保持系统的动态性能。利用Matlab/Simulink建立仿真模型，对控制性能进行了验证，仿真实验证明这种方法的可行性。 4、人工神经网络具有很强的学习性能，经过训练的多层神经网络能以任意精度逼近非线性函数，因此为非线性系统辨识提供了一个强有力的工具。本章针对永磁同步电机提出了一种以电机输出转速为目标函数的神经网络控制方案，同时应用人工神经网络理论建立和设计了负载转矩扰动辨识的算法以及相应的控制系统的补偿方法，并应用MATLAB软件进行了计算机仿真，仿真证明和传统的控制方法相比，以电机输出转速为指导值和目标函数的神经网络控制方案能有效地提高神经网络的收敛速度，能有效地改善控制系统的动态响应，具有跟踪性能好和鲁棒性较强等优点。 5、电机的参数会随着温升和磁路饱和发生变化，需进行在线实时辨识。本文利用电机的定子电流、电压和转速，采用递推最小二乘法进行在线参数辨识，该方法不需要观测的磁链信号，消除了磁链观测和参数辨识的耦合。电机状态方程由于存在状态变量的乘积项，对电机参数辨识以后，仍然是非线性方程，为了对电机状态方程进行状态估计，得到电机的参数辨识值，本文采用扩展卡尔曼滤波进行状态估计，对以上方法的仿真实验得到了满意的结果。 6、本文基于数字电机控制专用DSP自行开发了全数字永磁交流伺服系统平台，通过软件实现扩展卡尔曼滤波对电阻和磁链的估计，以及基于磁场定向的空间矢量控制算法，获得了令人满意的实验结果，证明扩展卡尔曼滤波算法对电阻和磁链的实时估计是很准确的，由此构成的永磁交流伺服系统具有良好的静、动态性能。
上传时间： 2013-07-28
上传用户：凤临西北
