基于模糊神经元PID算法的注塑机注射速度控制算法研究

基于一款市场较为畅销的注塑机, 设计出一种能精确控制注射速度的模糊神经元PID控制器. 首先, 设计出具有自学能力的神经元PID控制器, 利用模糊算法对其进行优化; 其次, 在原有注射速度线性数学模型的基础上, 构建注塑机注射速度的非线性模型; 最后, 利用MATLAB在所建数学模型的基础上对模糊神经元PID控制器进行仿真实验. 实验结果表明, 所设计控制器具有响应迅速、无超调量、控制精度高、控制稳定等优点.     

癫痫大鼠海马神经元生化分子的同步辐射显微红外光谱成像研究

癫痫是影响所有年龄段的慢性脑功能障碍，主要特征为整个或局部脑区神经元异常同步化高频群集动作电位发放。利用神经毒素海人藻酸（KA）立体定位注射入大鼠海马，诱导大鼠产生癫痫持续状态，建立颞叶癫痫大鼠模型。应用同步辐射显微光谱和同步辐射显微光谱成像分析癫痫持续状态发作后24小时的颞叶癫痫大鼠海马角（CA）1区神经元生物化学分子的胞内浓度和分布是否改变。结果显示反映蛋白质二级结构的酰胺Ⅰ在1 655 cm-1的振动频率和属于脂类功能集团的2 800～3 000 cm-1振动频率，在正常对照大鼠海马CA1神经元胞体内呈高浓度分布，但在癫痫大鼠海马CA1神经元胞体，反映蛋白质二级内呈低浓度分布，并且以细胞核分布浓度最低，但在神经元胞体外围分布浓度相对较高。属于核酸集团的1 055～1 054 cm-1 PO₂反对称拉伸振动在正常和癫痫大鼠海马CA1神经元胞体内分布趋势没有差异，都在胞体内呈高浓度分布，尤其在细胞核分布浓度最高。对属于酰胺Ⅰ的吸收频率进行二级导数分析显示癫痫海马神经元的酰胺Ⅰ相对于正常对照多出1个1 653 cm-1附近的负峰。以上结果提示在发生癫痫持续发作后海马神经元生物化学分子的细胞分布会出现变化。     

神经元形态分类和识别的数学建模

以50个神经元的三维坐标为基础数据,选取并计算出神经元的20个形态特征,通过对20个特征单因子方差分析得知其中19个特征都是显著性因子.建立基于Matlab的判别分析模型,以50个神经元作为训练样本,对20个未知样本进行分类识别,得到较理想的结果.     

改进蚁群PID-神经元解耦的CFB锅炉燃烧系统控制

床温和主汽压都是循环流化床锅炉生产运行中的重要参数,会直接影响机组的安全性和经济性。但由于这两者对象存在非线性、大时延、强耦合等特点,其现场控制效果一直不太理想。本文首先采用自适应神经元将床温和主汽压解耦,再利用具有分工特征的蚁群算法优化参数的PID控制器对两者进行独立控制。采用该算法优化常规PID控制参数,能够实现控制参数的快速寻优。该方案应用于循环流化床锅炉燃烧系统仿真,结果表明能有效实现系统解耦,且具有响应快、超调量小等优点,有效地提高了控制品质。     

FitzHugh-Nagumo神经元网络的同步振荡与联想记忆

本文研究由FitzHugh—Nagumo神经元所组成的脉动神经元网络的同步与联想记忆恢复。基于神经元微观生理结构，本文给出具有空间随机分布延时的神经元间耦合，而这种随机分布延时描述了脉动信号从突触前神经元到突触后神经元在轴突上传播所需要的时间。记忆由空时发放的神经元集群表达，在噪声涨落的作用下，系统取得了对不完整输入的记忆恢复。     

Hindmarsh-Rose神经元阵列自发产生螺旋波的研究

采用Hindmarsh-Rose(HR)神经元模型,研究了二维神经元阵列系统从一个具有随机相位分布的初态演化最终是否能自发产生螺旋波的问题.数值结果表明:系统是否出现螺旋波与单个HR神经元的状态、系统的初态和耦合强度有关,其中单个HR神经元的振荡状态起主要作用.当单个HR神经元处于一周期振荡态时,在一定的耦合强度范围内系统都会自发出现多个螺旋波和螺旋波对,出现螺旋波与系统初态无关,只要适当选择耦合强度,在系统中可以出现单个螺旋波.当耦合强度超过某一阈值后,继续增加耦合强度,系统会呈现三种不同的动力学行为,分别与三类初态有关.系统从第一类初态演化将偶尔出现单个螺旋波,系统从第二类和第三类初态演化将分别出现间歇性全局同步振荡和振荡死亡.当单个神经元处于二周期态时,只有当系统神经元的初相位比较均匀分布时,系统才能自发出现螺旋波,而且出现螺旋波的耦合强度范围大为减少.当神经元处于更高的周期态时,系统一般不容易自发出现螺旋波.这些结果有助于人们了解大脑皮层自发产生螺旋波的机制.     

基于改进单神经元PID控制的主动悬架系统研究

汽车悬架是车身与车轮之间的传力连接装置。运用MATLAB/Simulink建立仿真模型,应用模糊理论在线调整比例系数改进单神经元PID控制并设计控制器,进行三种工况下的仿真验证。结果表明:控制策略可行且控制器有较强的鲁棒性,进一步改善了汽车行驶的平顺性。     

次谐波聚束器相位控制的算法改进

 为实现次谐波聚束器的数字化相位控制,利用下变频、IQ调制解调技术及商业化的PXI系统,开发了以LabVIEW为平台的低电平控制器。控制器采用了具有自学习和自适应能力的单神经元自适应PID的控制算法,满足了相位稳定度的要求,通过现场测试与传统PID算法进行比较,验证了该算法稳定性好、响应快、抗干扰能力强。     

Spiking patterns of a hippocampus model in electric fields

We develop a model of CA3 neurons embedded in a resistive array to mimic the effects of electric fields from a new perspective. Effects of DC and sinusoidal electric fields on firing patterns in CA3 neurons are investigated in this study. The firing patterns can be switched from no firing pattern to burst or from burst to fast periodic firing pattern with the increase of DC electric field intensity. It is also found that the firing activities are sensitive to the frequency and amplitude of the sinusoidal electric field. Different phase-locking states and chaotic firing regions are observed in the parameter space of frequency and amplitude. These findings are qualitatively in accordance with the results of relevant experimental and numerical studies. It is implied that the external or endogenous electric field can modulate the neural code in the brain. Furthermore, it is helpful to develop control strategies based on electric fields to control neural diseases such as epilepsy.