神经网络控制算法作为一种比较成熟的智能控制算法，在空空导弹的理论研究中也得到了很多应用，但它的实际应用通常是通过软件实现的，而软件实现是串行执行指令，运行速度慢，可靠性低，很难满足实际导弹制导系统实时性的要求。控制算法硬件实现的最大特点就是可提高控制算法的实时运算速度和可靠性。本课题针对导弹制导系统，以FPGA为硬件平台研究神经网络控制算法的硬件实现。本文首先对BP神经网络算法思想进行了深入分析，并对BP网络的各个阶段进行了理论推导，最后对BP神经网络PID飞行控制算法进行了研究和总结，为硬件实现提供了理论基础。基于对上述理论的深入研究和分析，本文提出了一种适合FPGA实现该神经网络控制算法的硬件实现模型。在该模型中，神经网络各层之间采用串行执行数据方式，层间则采用并行运行方式，可有效提高系统的运算速度。由于模块化、层次化的自顶向下的模块化设计方法可有效减少错误的产生，是设计复杂大规模系统的理想设计方法。本文采用了此设计方法，通过把系统模块化，对各个子模块分别用VHDL硬件描述语言进行描述，并基于QUARTUS II软件开发平台进行综合和仿真，直到达到研究设计要求。最后将仿真程序源代码下载配置到具体的Cyclone II系列EP2C70 FPGA芯片中,应用于某实际导弹控制系统的研究。理论分析和实验结果表明该神经网络飞行控制算法的FPGA硬件实现是有效可行的，可满足系统实时性的要求，为制导系统的实际工程实现提供了基础。
上传时间： 2013-04-24
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为使设计人员在大型客机设计阶段便可对其制造成本有较为准确的把握，针对大型客机制造成本，采用RBF神经网络理论建立了一种分析模型，并给出建模流程。利用Matlab神经网络工具箱进行模拟仿真，对所建立大型客机制造成本分析的神经网络模型进行了验证，最后进行误差分析。仿真结果表明，所建RBF神经网络对大型客机成本的估算是有效的，且该方法精度较高，实用性较强。
上传时间： 2013-11-19
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用c++编写的bp神经网络开发包，能实现函数的任意逼近
上传时间： 2015-05-11
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BP神经网络的一些论坛整理资料，给神经网络入门困惑的兄弟
上传时间： 2014-01-04
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MATLAB神经网络源程序，有关人工神经网络模型的MATLAB的m文件。
上传时间： 2017-07-26
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几篇关于神经网络的文章，结合遥感图像的特性，介绍了人工神经网络在遥感图像分类中的作用
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上传时间： 2017-09-17
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工业生产过程往往具有非线性、不确定性，难以建立精确的数学模型。应用常规的PID控制器难以达到理想的控制效果。作为的重要分支，人工神经网络具有良好的非线性映射能力和高度的并行信息处理能力，已成为非线性系统建模、辨识和控制中常用的理论和方法。其中，神经元具有很强的信息综合、学习记忆、自学习和自适应能力，可以处理那些难以用模型和规则描述的过程，将神经元与PID结合，应用到实际的控制中，可以在线调整PID的参数，使系统具有较强的抗干扰能力、自适应能力和较好的鲁棒性。 目前，人工神经网络的研究主要是神经网络的理论研究、神经网络的应用研究和神经网络的实现技术研究，这三方面是相互依赖和相互促进的关系。本文主要侧重的是神经网络的实现技术研究方面，创新性地利用FPGA嵌入式系统开发技术实现单神经元PID智能控制器的研究与设计，并将其封装成为一个专用的IP核供其他的控制系统使用。 首先，对单神经元PID智能控制器的设计原理和设计算法进行了深入的研究与分析；其次，利用MATLAB设计单神经元PID智能控制器，针对特定的被控对象，对其进行仿真实验，获得比较理想的系统输出；然后，研究基于FPGA的单神经元智能控制算法的实现，对控制器进行VHDL语言分层设计，使用Altera公司的软件QuartusⅡ6.1进行仿真实验。两个仿真实验结果表明，基于FPGA的单神经元智能控制器比MATLAB设计的单神经元PID智能控制器性能优良。 本文的设计模块主要包括权值修改模块、误差计算模块、权值产生模块和输出模块。在各个模块的设计中进行了优化处理，使本文的设计不仅利用的硬件资源少，而且也有很快的运行速度，同时也改善了传统控制器的控制性能。
上传时间： 2013-04-24
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开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点，在很多领域都显示出强大的竞争力，但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势，而且降低了系统高速运行的可靠性，增加了成本，探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难，而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction，RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络，具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法，所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入，转子位置作为输出，通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练，建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射，从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的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采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制效果良好，但当被控对象具有高度非线性和不确定性时，仅靠PID调节效果不好。对于SRM，它的电磁关系高度非线性，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识，建立其在线参考模型，由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明，自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相，从而实现了电机的无位置传感器控制；基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好，具有较好的自适应性和鲁棒性。
上传时间： 2013-04-24
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为了在一定的温度和压力下有效改善传感器的非线性及温度变化引起的误差输出特性,提出了一种人工神经网络算法对其实现软件补偿. 它包含4 个权值的调整,分别代表输出信号的一次项,二次项以及温度的一次项,二次项系数,经过迭代以后获得一个最佳输出公式. 该公式既能够满足样本值,也能够满足非样本值,并最终可校验神经网络迭代结果的正确性.
上传时间： 2013-11-05
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《神经网络控制工具箱》（nnctrl），NNCTRL 工具箱是一套为神经网络控制系统的设计和仿真而建立的工具箱。 作者: Magnus Norgaard
上传时间： 2015-04-18
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