徐胜男
- 作品数：2 被引量：15H指数：1
- 供职机构：武汉理工大学更多>>
- 发文基金：湖北省自然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更多>>
- 基于粒子群优化的神经网络自适应控制算法被引量：15
- 2012年
- 针对一些非线性场合或者控制对象可变的条件下,传统PID控制达不到要求且需要靠经验不断地调整PID参数的情况,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)的神经网络自适应控制算法。该算法结合传统PID控制、BP神经网络和PSO全局优化算法,用PSO算法优化BP神经网络的初始权值,然后用优化后的BP神经网络在线调整PID参数。优化过程中引入了变异操作,并考虑激活函数增益及隐含层数的选择对PSO算法和BP神经网络的综合影响。该算法克服了神经网络容易陷入局部极小值以及收敛速度慢的缺陷,仿真结果表明,该算法在精确性和实时性上有很大的改进。
- 徐胜男周祖德艾青松刘泉
- 关键词：PSO算法BP神经网络PID控制自适应控制
- 气动肌肉质量项动力学建模及仿真
- 2011年
- 单独考虑气动肌肉的质量项并在动力学推导中将其看成沿圆柱体均匀分布的质点系,利用拉格朗日方程建立了气动肌肉质量项动力学模型。利用ANSYS对气动肌肉柔性体进行了网格划分,并将生成的模态中性文件导入ADAMS进行了动力学仿真,仿真结果验证了动力学模型的正确性。
- 姚碧涛周祖德艾青松徐胜男
- 关键词：气动肌肉动力学仿真
