专家论坛//南昌大学李春泉教授:求解时变线性方程的噪声抑制零化神经网络
李春泉1,严达萱1,李定钰1,单思淇1,汪芊芊1,赖青梧1,李志农2
(1.南昌大学信息工程学院 南昌,330031;
2.南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室 南昌,330063)
时变线性方程的快速求解在工程计算和机器人控制中具有重要意义,但现有零化神经网络通常面临收敛速度慢和对噪声敏感的问题。对此,提出了一种具有噪声抑制能力的预定义时间收敛的零化神经网络(predefined-time convergent noise-suppressing zeroing neural network,简称PTC-NS-ZNN)模型。首先,设计了一种基于模糊逻辑的参数调节机制,使激活函数可随误差变化自适应调整非线性增益,从而增强系统的瞬态性能并提高稳态精度;其次,从理论上分析了所提模型的稳定性、预定义时间收敛性及抗噪性能,证明了其在给定时间上界内可实现全局收敛,并具备有界噪声抑制能力;然后,在无噪声及多种经典噪声干扰环境下进行了数值仿真对比实验,发现相较于现有模型,PTC-NS-ZNN模型具有更快的收敛速度和更强的抗干扰能力;最后,将所提出模型应用于双机械臂轨迹规划,实验结果验证了其在不同环境下的高精度与实用性。研究结果表明,PTC-NS-ZNN模型在数值仿真和物理实验中均展现出显著优势,具有良好的工程应用潜力。
零化神经网络;时变线性方程;预定义时间收敛;鲁棒性
DOI:
10.16450/j.cnki.issn.1004-6801.2026.01.001
第一作者简介:李春泉,男,1980 年 2 月生 ,博 士 、教 授 、博 士 生 导 师 。IEEE Senior Member,中国仪器仪表学会力触觉感知与交互专委会常务委员,CCF人机交互专委会执行委员,国家虚拟现实创新中心专家委员会委员。主要研究方向为智能机器人技术及其应用、神经动力学及优化。主持多项国家自然科学基金、省部级重点项目等。发表学术论文50 余篇,授权发明专利 20 余项。荣获江西省科技进步一等奖和二等奖、中国国际高新技术成果交易会优秀产品奖等。
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