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[发明专利]基于神经网络辨识的舵机电液负载模拟器智能控制方法-CN201910053492.3在审
发明人：刘晓琳;李卓 -专利权人：中国民航大学
申请日： 2019-01-21 - 公布日： 2019-05-28 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：一种基于神经网络辨识的舵机电液负载模拟器智能控制方法。其包括由神经网络辨识器和神经网络控制器组成力控制器；神经网络辨识器采用BP神经网络算法，得到舵机电液负载模拟器辨识模型；以舵机电液负载模拟器辨识模型作为控制对象，神经网络控制器确定Adaline网络在线学习准则，输出系统控制电压等步骤。本发明采用神经网络辨识器对系统数学模型进行在线辨识，有效解决了参数时变、非线性因素干扰严重及常规网络结构缺陷的问题。采用神经网络控制器对系统控制策略进行实时调整，并结合神经网络辨识器与神经网络控制器的功能，综合提高系统的控制效果与控制品质。从而有效改善舵机电液负载模拟器的工作性能。
负载模拟器机电液神经网络控制器神经网络辨识器神经网络辨识辨识模型智能控制结合神经网络系统控制策略系统数学模型非线性因素工作性能控制电压控制对象控制效果力控制器实时调整输出系统网络结构网络在线有效解决在线辨识辨识器时变学习

[发明专利]模糊神经网络控制器-CN202010529101.3在审
发明人：缸明义;柳传武;史彦;夏兴国;朱虹 -专利权人：马鞍山职业技术学院
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种模糊神经网络控制器，信号采集器连接有模糊神经网络控制器的输入端，计算机也与糊神经网络控制器的输入端连接，糊神经网络控制器的输出端连接信号处理器，信号处理器连接机械手模型，信号采集器与机械手模型连接，机械手模型连接有数据采集器，数据采集器与糊神经网络控制器连接，糊神经网络控制器的输出端通过信号返回器连接有指示灯，指示灯设置在信号采集器与模糊神经网络控制器之间。本发明为一种模糊神经网络的控制器，并结合粒子群算法和BP算法对模糊神经网络控制器的参数进行优化，通过试验仿真分析，验证了本发明对控制器有较强的适应性、稳定性以及抗干扰性能，有效地解决了机械手的轨迹跟踪问题
模糊神经网络控制器

[发明专利]一种微陀螺自适应动态面双神经网络控制方法-CN201610976611.9有效
发明人：雷单单;费峻涛 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2016-11-07 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种微陀螺自适应动态面双神经网络控制方法，包括以下步骤：1)建立微陀螺仪的数学模型；2)设计两个自适应神经网络控制器，分别为第一神经网络控制器和第二神经网络控制器；利用神经网络控制方法，用第一神经网络控制器的输出逼近微陀螺仪的动态特性和外界干扰之和，再用第二神经网络控制器的输出逼近滑模切换项；3)基于动态面设计自适应动态面双神经网络控制器；4)基于自适应动态面双神经网络控制器控制微陀螺仪。本发明基于动态面涉及的自适应双神经网络控制器对微陀螺仪进行动态控制，可使微陀螺仪系统能以很快的速度达到稳态，补偿了制造误差和环境干扰，降低了系统的抖振，提高了系统的灵敏度及鲁棒性。
一种陀螺自适应动态神经网络控制方法

[发明专利]一种面向卷积神经网络加速的多通道DMA控制器和卷积神经网络加速方法-CN201811425474.5在审
发明人：姜凯;于治楼;秦刚 -专利权人：济南浪潮高新科技投资发展有限公司
申请日： 2018-11-27 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： G06F13/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向卷积神经网络加速的多通道DMA控制器和卷积神经网络加速方法，属于智能计算技术领域，包括DMA0控制器、DMA1控制器、DMA2控制器、DMA3控制器和DMA4控制器，其中，DMA0控制器用于内存控制器至卷积神经网络加速器计算单元的连续数据传输；DMA1控制器用于卷积神经网络加速器计算单元至内存控制器的数据传输；DMA2控制器用于内存控制器至卷积神经网络加速器计算单元的离散数据传输；DMA3控制器用于卷积神经网络加速器计算单元之间的数据传输；DMA4控制器用于内存控制器至卷积神经网络加速器计算单元的指令传输。本发明可以有效提高卷积神经网络加速器的计算效率和内存使用效率。
卷积神经网络控制器加速器计算单元内存控制器多通道DMA控制器数据传输连续数据传输计算效率离散数据内存使用指令传输智能计算传输

[发明专利]一种面向微控制器的卷积神经网络部署和优化方法-CN202210653260.3有效
发明人：孙雁飞;王子牛;亓晋;许斌 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种面向微控制器的卷积神经网络部署和优化方法，包含卷积神经网络模型的设计、卷积计算内存的优化以及卷积神经网络的部署三部分。卷积神经网络模型的设计基于神经网络架构搜索，搜索适用于微控制器计算量、参数量和内存需求小的卷积神经网络模型；对卷积神经网络中常用到的标准卷积、深度卷积和点卷积分别进行优化，减少卷积神经网络推理过程中的内存占用，使卷积神经网络可以运行在更多内存受限的微控制器上；提供一种运行在微控制器上的卷积神经网络从构建到应用的方法，提高了微控制器运行卷积神经网络模型的易用性和实用性。
一种面向控制器卷积神经网络部署优化方法

[发明专利]一种神经网络优化控制器及控制方法-CN200410009608.7无效
发明人：朱刚;姜丽君;赵冬梅;谢永斌 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2004-09-27 - 公布日： 2005-03-23 - 主分类号： G05B13/00 文献下载
摘要：一种神经网络优化控制器及控制方法，包括控制器神经网络，用于根据复杂过程对象输出信号序列计算出优化控制信号序列；训练结构装置，用于将优化控制律综合问题转化为由控制器神经网络和复杂过程对象仿真器神经网络组成的组合网络训练问题；训练算法装置，推导组合网络内不同控制器神经网络和复杂过程对象仿真器神经网络之间连接等效误差计算公式，用于训练所述组合网络，得到优化控制器神经网络。本发明控制方法将神经网络训练时的网络输出与理想输出一致性衡量函数设定为优化控制的指标函数形式，具有用智能手段、在有约束控制条件下、对于不存在精确数学模型的复杂过程对象实现多目标优化控制的优点。
一种神经网络优化控制器控制方法

[发明专利]一种复合航行器的帆在顺风环境的智能控制方法-CN202210835013.5在审
发明人：苏军;任秉银;邓忠超;苏宇童;苏宇琦;张秋艳;张倞嘉;秦洪德 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G05B11/42 文献下载
摘要：本发明主要包括复合航行器在顺风环境中的人工智能控制方法，其核心控制策略是基于神经网络与PID控制相结合的控制方法，其中，神经网络，涉及了神经网络BP单边权值控制与PID控制单元。复合航行器的帆在顺风环境的智能控制方法中，神经网络BP单边权值控制与PID控制单元中，被设计了神经网络控制器、神经网络辨识器、PID控制器等。神经网络控制器、被设置在智能控制器的中心，神经网络辨识器，被设置在智能控制器的两端，PID控制器，被设置在智能控制器的后端。此方法的主要优势是处理复杂的非线性事件、未知环境情况下的鲁棒性明显提升，与传统其他的控制方法来比，可以提升复合航行器的作业能力。
一种复合航行顺风环境智能控制方法

[发明专利]一种用于神经网络运行边界管理的控制器系统-CN202211711733.7在审
发明人：来晓;徐佳怡;冯海丽 -专利权人：浙江中控技术股份有限公司
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于神经网络运行边界管理的控制器系统，包括神经网络组、控制器和耦接神经网络组的第一输入和第一输出，第一输入用于输入信息至神经网络组，神经网络组对应产出第一输出；第一输入和第一输出还作为控制器的输入与控制器耦接，控制器用于基于第一输入和第一输出判断神经网络组的第一输入和第一输出是否违背预设边界条件，若不违反预设边界条件，则神经网络组正常运行，若违反了预设边界条件，则控制器输出相应的控制指令并调控神经网络组运行状态实现了对不同神经网络的输出进行调控，使得神经网络的输出可以被限制在一个或多个预定的条件内，从而实现更准确实时的诊断或辅助完成智能决策。
一种用于神经网络运行边界管理控制器系统

[发明专利]一种基于神经网络在线调整悬浮控制器参数的实现方法-CN202110344126.0在审
发明人：余佩倡;马丹瑞;崔玉萌;陈强;王连春;李杰;周丹峰 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学;中车唐山机车车辆有限公司
申请日： 2021-03-31 - 公布日： 2021-06-29 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于神经网络在线调整悬浮控制器参数的实现方法，方法包括：获取悬浮控制器的参考输出数据和悬浮控制器的实际输出数据；根据悬浮控制器的参考输出数据、悬浮控制器的实际输出数据和预先训练好的神经网络模型进行神经网络辨识，根据辨识后的神经网络模型得到神经网络输出数据；根据悬浮控制器的参考输出数据、悬浮控制器的实际输出数据和神经网络输出数据进行悬浮控制器参数调整得到整定后的参数。能够利用神经网络模型的非线性映射描述能力和自调整能力，实时的根据环境的变化调整悬浮控制器的控制参数，大幅提高了悬浮控制器的控制性能，减少实际工作过程中因外部干扰和内部参数变化带来的控制性能下降的问题。
一种基于神经网络在线调整悬浮控制器参数实现方法

[发明专利]基于模糊神经网络的机械手轨迹跟踪控制系统-CN202010528606.8在审
发明人：缸明义;刘娟;童鑫;宁平华;夏兴国 -专利权人：马鞍山职业技术学院
申请日： 2020-06-11 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊神经网络的机械手轨迹跟踪控制系统，信号采集器连接有模糊神经网络控制器的输入端，计算机与糊神经网络控制器的输入端连接，糊神经网络控制器的输出端连接信号处理器，信号处理器连接机械手模型，信号采集器与机械手模型连接，机械手模型连接有数据采集器，数据采集器与糊神经网络控制器连接，糊神经网络控制器的输出端通过信号返回器连接有指示灯，指示灯设置在信号采集器与模糊神经网络控制器之间。本发明结合粒子群算法和算法对模糊神经网络控制器的参数进行优化，通过试验仿真分析，验证了本发明对控制器有较强的适应性、稳定性以及抗干扰性能，有效地解决了机械手的轨迹跟踪问题。
基于模糊神经网络机械手轨迹跟踪控制系统

[发明专利]一种神经网络内模控制器模型失配识别及在线更新方法-CN201910526752.4有效
发明人：胡勇;马一鸣;曾德良;牛玉广;刘吉臻;米树华;崔青汝 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2019-06-18 - 公布日： 2020-10-27 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了神经网络内模控制器模型失配识别及在线更新方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：建立神经网络模型，采用误差反向传播方法训练正向神经网络Gp和神经网络逆控制器Gc；步骤2：搭建神经网络内模控制器；步骤3：建立模型失配检测模块；步骤4：提出神经网络在线更新方法。
一种神经网络控制器模型失配识别在线更新方法

[发明专利]基于神经网络的LED植物照明驱动装置-CN202010715484.3有效
发明人：陈怡;杜树旺;傅永峰;谢路耀;周丹 -专利权人：浙江工业大学之江学院
申请日： 2020-07-23 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H05B45/12 文献下载
摘要：一种基于神经网络的LED植物照明驱动装置，包括1个可控电流源、j个电子开关S1至Sj和1个神经网络控制器。所述神经网络控制器又包括电流控制单元、神经网络运算器、译码器和缓冲器。所述神经网络控制器内部神经网络模型的建立或更新由“光配方”标准库、误差最小化新样本生成器和神经网络模型训练器完成。本发明以误差最小化为目标，在不改变现有LED植物照明驱动装置功率主电路的基础上，通过植入神经网络控制器来增强其对众多“光配方”的适应性表现，有利于LED植物照明系统的持续性改造或升级。
基于神经网络 led 植物照明驱动装置

[发明专利]用于神经网络剪枝的系统和神经网络的剪枝处理方法-CN202010349768.5有效
发明人：刘理;刘凌志;黄亮;钟辉;马宁宁;许柯;王东 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2020-04-28 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请涉及神经网络技术领域，公开了一种用于神经网络剪枝的系统和神经网络的剪枝处理方法，用以筛选出能够减少神经网络的参数量和提高神经网络的运算速度的剪枝率组。该系统包括剪枝器、性能检测仪和控制器，其中，剪枝器用于在控制器的控制下，根据当前剪枝率组对当前神经网络进行剪枝；性能检测仪用于在控制器的控制下，对加载了剪枝后的神经网络的加速器进行检测，确定剪枝后的神经网络的运行速度；控制器用于控制剪枝器和性能检测仪执行相应的操作，检测并筛选出运行速度符合第一筛选条件和参数量符合第二筛选条件的当前剪枝率组。从多个当前剪枝率组中筛选出能够减少神经网络的参数量，和提高神经网络的运算速度的剪枝率组。
用于神经网络剪枝系统处理方法

[发明专利]模块化分布式人工神经网络-CN201711390236.0有效
发明人：帕维尔·纳斯科;亚历克斯·罗森;伊利亚·布雷瓦兹;贾勒·佩列茨;罗恩·弗瑞丹特尔 -专利权人：小蚁科技（香港）有限公司
申请日： 2017-12-21 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种模块化神经网络系统，其包括：多个神经网络模块；和控制器，该控制器被配置为选择多个神经网络模块中的至少一个神经网络模块的组合来构建特定任务专用的神经网络。
模块化分布式人工神经网络

[发明专利]一种生物发酵过程在线神经网络逆控制器及其构造方法-CN201210556554.0无效
发明人：梅从立;廖志凌;黄文涛;束栋鑫;江辉;刘国海 -专利权人：江苏大学
申请日： 2012-12-20 - 公布日： 2013-04-17 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种生物发酵过程在线神经网络逆控制器，包括神经网络逆离线解耦控制器构造模块和神经网络逆在线学习模块。该生物发酵过程在线神经网络逆控制器的控制方法为：将离线训练的神经网络逆系统与发酵系统串联，实现系统的线性化解耦，通过神经网络逆在线学习模块的在线学习，实现对逆控制器的在线更新。本发明将神经网络逆系统解耦方法和逆系统在线辨识方法相结合，实现了多变量发酵系统的解耦控制。采用神经网络逆系统技术实现生物发酵系统的解耦，不依赖过程的模型和参数。在神经网络逆解耦的基础上设计了逆控制器学习模块，能够适应生物发酵系统的参数时变性的特点，可以实现发酵过程变量的实时控制，符合实际工程应用的需求。
一种生物发酵过程在线神经网络控制器及其构造方法

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