基于Elman神经网络半主动控制的磁流变起落架仿真分析.pdfVIP

学兔兔 学兔兔 学兔兔 学兔兔 随着科技的进步，PLC和变频器的迅猛发展，将会 3【】西安热工研究院．火电厂SCR烟气脱硝技术 M【】．北京：中 在现场工作 中出现越来越多的创新型改进 ，大大 国电力出版社，2013，184—192． 提高控制系统的综合性能。 4【】夏怀祥．选择性催化还原法 (SCR)烟气脱硝[M】．北京： 中国电力出版社，2012，289—297． 参考文献： 5【】王文宗，武文江．火电厂烟气脱硫及脱硝实用技术[M】．北 京：中国水利水电出版社，2009．126—134． 1【】孙克勤，钟秦．火 电厂烟气脱硝技术及工程应用[M】．北京： 6【】陈浩．变频器案例解析及应用 [M】．北京：国防工业出版 化学工业出版社，2007，113—118 社，2009．131-152． 2【】周立新．工业脱硫脱硝技术问答 M【】．北京：化学工业出版 社，2006，89．102． 出 出 国● 出 ●童 ‘ 重 ‘{盎 ‘妇 ， 盘 ‘{国 ‘{重 ‘{童 ‘ ．{国● {毒● ＆ ‘{蠡 ‘．出 ．{毒● 矗 ‘ ．j囊● {童I {重 ‘ 【上接第63页】 3 结束语 统工程理论与实践，2002，2(1)：315—319． 5【】张文鸽 ．BP神经 网络 的改进 及其 应 用 【J】．河南 科 本文建立的被动式起落架简化模型可 以很好 学，2003，6(2)：613—617． 的模拟起落架着陆情况，在此基础上添加磁流变 6【】钱家忠．Elman与BP神经网络在矿井水源判别中的应用 半主动控制器可 以进行磁流变半主动控制算法的 J【]．系统工程理论与实践，2010，15(8)：256—260． 分析和仿真。BP神经网络和Elman神经网络均能 [7】张春巍，欧进萍．结构磁流变阻尼半主动控制的改进算法 产生 良好 的控制作用 。从 图9～图14可 以看 出， 与仿真分析 J【]．世界地震工程，2003，32(6)：119—125． Elman神经网络的控制效果优于BP神经网络，原因是 [8]宁欣，闫石，王丰．磁流变阻尼器半主动控制算法的改进 Elman神经网络是带反馈的神经网络，经过训练后， J【】．沈阳建筑工程学院学报，2004，16(8)：465·470． 9【】隋丽丽，王刚．应用磁流变减震器控制模型结构的仿真研 精度要高于BP神经网络 (是一种前馈神经网络)。 究[J】．吉林建筑工程学院学报，2002，8(4)：467—371． 建立Elman神经网络时，隐层神经元数 目选取