1. 吉林大学数学学院,吉林,长春,130012
2. 南京航空航天大学振动工程研究所,江苏,南京,210016
3. 吉林大学计算机科学与技术学院,国家教育部符号计算与知识工程重点实验室,吉林,长春,130012
4. 吉林大学数学学院吉林长春,130012
5. 南京航空航天大学振动工程研究所江苏南京,210016
6. 吉林大学计算机科学与技术学院国家教育部符号计算与知识工程重点实验室吉林长春,130012
纸质出版:2004
移动端阅览
徐 旭, 梁艳春, 时小虎. 延时-回归神经网络及在超声马达控制中的应用[J]. 电子学报, 2004,32(11):1918-1921.
XU Xu, LIANG Yan-chun, SHI Xiao-hu. Time-Delay Recurrent Neural Network and Applications to Control of Ultrasonic Motors[J]. Acta Electronica Sinica, 2004, 32(11): 1918-1921.
提出了一个结构简单的延时—回归神经网络(Time-delay recurrent neural network
TDRNN)模型.通过在网络中同时引入延时结构和反馈结构来保证网络具有高的记忆"深度"和的记忆"分辨率".建立了TDRNN型的控制器对超声马达进行控制
推导了TDRNN的动态递归反传算法.在离散型Lyapunov稳定性的意义下
导出了权值自适应学习速率的取值范围
保证控制系统的快速收敛.对超声马达速度控制的数值实验表明
本文提出的延时—回归神经网络在动态系统的辨识和控制方面具有很好的性能.
A time-delay recurrent neural network (TDRNN) model is proposed.TDRNN has a simple structure but far more "depth" and "resolution ratio" in memory by introducing the time-delay and recurrent mechanism.A TDRNN controller is utilized for controlling ultrasonic motors.A dynamic recurrent back propagation algorithm is developed.To guarantee the fast convergence of the proposed neural network model
the optimal adaptive learning rates are derived in the sense of discrete-type Lyapunov stability.Numeral experiments for controlling speeds of ultrasonic motors show that the TDRNN has good effectiveness in the identification and control for dynamic systems.
0
浏览量
1257
下载量
2
CSCD
关联资源
相关文章
相关作者
相关机构
京公网安备11010802024621