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Distributed Adaptive Tracking Control for Unknown Nonlinear Networked Systems 被引量：2
1
作者 PENG Jun-Min WANG Jia-Nan YE Xu-Dong 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期1729-1735,共7页
在这份报纸，我们为易于一个积极领导人，其仅仅说罐头的非线性的不明确的联网的系统的一个类调查合作追踪问题部分被测量，输入隧道也被扰乱。由神经网络(NN ) 的优点技术，追随者的动力学适当地在某些基础功能上被建模，他们的输入隧... 在这份报纸，我们为易于一个积极领导人，其仅仅说罐头的非线性的不明确的联网的系统的一个类调查合作追踪问题部分被测量，输入隧道也被扰乱。由神经网络(NN ) 的优点技术，追随者的动力学适当地在某些基础功能上被建模，他们的输入隧道被假定也被扰乱。在这个工作，基于观察员的适应控制为可以有非相同的动力学的非线性的联网的系统被建议。它被适当地在一些图状况下面选择参数经由 Lyapunov 理论(UUB ) 显示出全面系统最终一致地合作地被围住。最后，几数字模拟为建议适应控制器的确认被详细描述。 展开更多
关键词 非线性网络系统 自适应跟踪控制 LYAPUNOV理论 分布式 自适应控制器 一致最终有界 网络化系统 动力非线性
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Co op erative Tracking Control for Networked Lagrange Systems：Algorithms and Exp eriments 被引量：2
2
作者 CHEN Gang YUE Yuan-Long LIN Qing 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2563-2572,共10页
关键词 拉格朗日系统 控制网络系统 跟踪问题 控制算法 进出口 商业 参数不确定性 自适应控制器
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一种循迹控制参数调节器及其训练集构建方法
3
作者 赵克刚 区伟麟 +1 位作者 张政 梁志豪 《汽车工程》 北大核心 2025年第2期248-258,共11页
为提升智能车循迹控制器在变工况应用时的控制精度,控制器一般采用基于工况特征的多维控制参数表。工程师在对多维控制参数表进行人工整定时,工作量较大且整定效果不尽如人意。为了能使循迹控制器获得参数动态调整能力,本文基于径向基(r... 为提升智能车循迹控制器在变工况应用时的控制精度,控制器一般采用基于工况特征的多维控制参数表。工程师在对多维控制参数表进行人工整定时,工作量较大且整定效果不尽如人意。为了能使循迹控制器获得参数动态调整能力,本文基于径向基(radial basis function, RBF)神经网络提出了车速与曲率自适应参数调节器。针对构建调节器训练集过程中遇到的实车测试交互次数过多、整定工作量过大的问题,本文提出了一种基于蒙特卡洛学习控制概率推理(Monte-Carlo probabilistic inference for learning control, MC-PILCO)算法的训练集构建方法,根据车速对训练集构建过程中涉及到的典型工况进行分组,每个车速工况分组内所有不同曲率工况均使用该车速下跟踪直线场景采集到的数据训练出来的动力学模型进行参数整定,通过共享模型的方式实现了实车交互次数的减少。实车实验表明,在中低速工况下,本文提出的参数自适应循迹控制器相比参数固定的控制器有更好的横向轨迹跟踪效果。 展开更多
关键词 轨迹跟踪控制 径向基神经网络 多维控制参数 训练集构建 MC-PILCO
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基于自适应时域MPC的无人车轨迹跟踪控制
4
作者 丁承君 耿宇坤 +2 位作者 胡健鑫 王逸桐 王镇林 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第23期9883-9891,共9页
为了提高无人车在不同路面附着系数和车速下的轨迹跟踪控制性能,提出一种自适应时域模型预测控制(model predictive control,MPC)算法。首先,基于三自由度车辆动力学模型设计MPC轨迹跟踪控制器。其次,引入融合准反射学习和高斯变异的粒... 为了提高无人车在不同路面附着系数和车速下的轨迹跟踪控制性能,提出一种自适应时域模型预测控制(model predictive control,MPC)算法。首先,基于三自由度车辆动力学模型设计MPC轨迹跟踪控制器。其次,引入融合准反射学习和高斯变异的粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对时域参数优化,获得不同工况下的离线最优时域数据集。然后,利用自适应神经模糊推理系统(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS)对数据集训练,得到能够自适应调整时域的控制系统。最后,通过Carsim和Simulink联合仿真和实车验证。结果表明:自适应时域MPC控制器在不同工况下的轨迹跟踪精度和稳定性均得到了较大幅度的提高,且该算法具有较好的实用性。 展开更多
关键词 模型预测控制 轨迹跟踪 粒子群优化算法(PSO) 自适应神经模糊推理系统(ANFIS)
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四旋翼无人机预设性能自适应反步滑模控制
5
作者 杨侠 刘相龙 +2 位作者 戴德山 吴艳阳 邓雄 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第8期274-282,共9页
针对四旋翼无人机轨迹跟踪中的动力学不确定性和外界干扰问题,研究提出了一种新型快速终端自适应反步滑模控制算法。该算法通过引入预设性能函数将原受限误差转换为无约束形式,结合反步法与滑模控制,设计快速终端滑模面,实现系统状态快... 针对四旋翼无人机轨迹跟踪中的动力学不确定性和外界干扰问题,研究提出了一种新型快速终端自适应反步滑模控制算法。该算法通过引入预设性能函数将原受限误差转换为无约束形式,结合反步法与滑模控制,设计快速终端滑模面,实现系统状态快速收敛。同时,采用分段变速趋近律提升系统轨迹跟踪的收敛速度和精度。为解决集总扰动问题,设计自适应RBF神经网络补偿器。仿真结果表明,该算法较其他方法RMSE降低15.6%~53.7%,SDTE减少29.2%~44.2%。验证结果表明,该算法在跟踪性能与控制品质上有很大的优越性,并且能有效应对集总扰动,为旋翼无人机智能化发展提供坚实的理论研究基础和重要借鉴。 展开更多
关键词 四旋翼无人机 预设性能控制 反步控制 滑模控制 RBF神经网络 轨迹跟踪
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柔性空间机器人预定义时间自适应滑模控制
6
作者 刘宜成 杨迦凌 +1 位作者 唐瑞 程靖 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期351-361,共11页
针对具有典型非线性特性的多段线驱动柔性空间机器人的轨迹跟踪控制问题,提出基于预定义时间的自适应滑模控制方法.基于常曲率方法和拉格朗日法,建立多段线驱动柔性空间机器人的动力学模型.设计基于预定义时间理论的滑模控制器,利用径... 针对具有典型非线性特性的多段线驱动柔性空间机器人的轨迹跟踪控制问题,提出基于预定义时间的自适应滑模控制方法.基于常曲率方法和拉格朗日法,建立多段线驱动柔性空间机器人的动力学模型.设计基于预定义时间理论的滑模控制器,利用径向基函数(RBF)神经网络补偿多段线驱动柔性空间机器人系统的建模误差和外界干扰.利用Lyapunov理论,证明轨迹跟踪误差可以在预定义时间内收敛.通过数值仿真验证了模型和控制器的有效性,与固定时间控制器和无补偿的控制器相比,所提出的控制器使系统轨迹误差具有更快的收敛速度. 展开更多
关键词 柔性空间机器人 预定义时间稳定性 径向基函数神经网络 轨迹跟踪 滑模控制
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基于神经网络的四旋翼无人机环绕跟踪控制 被引量：1
7
作者 谭华 曹志斌 孙山林 《现代电子技术》 北大核心 2025年第5期135-141,共7页
针对参数不确定性和外部环境干扰影响下的四旋翼无人机目标跟踪问题,提出一种基于神经网络的四旋翼无人机目标环绕跟踪控制方法,并设计了具有三级闭环控制结构的四旋翼无人机目标环绕跟踪抗干扰控制器。根据四旋翼无人机的运动/动力学... 针对参数不确定性和外部环境干扰影响下的四旋翼无人机目标跟踪问题,提出一种基于神经网络的四旋翼无人机目标环绕跟踪控制方法,并设计了具有三级闭环控制结构的四旋翼无人机目标环绕跟踪抗干扰控制器。根据四旋翼无人机的运动/动力学模型和跟踪目标对应的坐标建立无人机目标跟踪基本模型。结合导航向量场原理并引入四旋翼无人机位置信息反馈回路,构建基于导航向量场的动态反馈控制器。同时,为了消除四旋翼无人机位置环和姿态环受到的集总扰动影响,引入基于最小参数学习的自适应神经网络干扰观测器进行在线估计与补偿,以构建基于神经网络干扰观测器的轨迹和姿态跟踪控制器。通过仿真验证了该控制方法的有效性,仿真结果表明该控制方法能有效地实现四旋翼无人机对目标的环绕跟踪,而且具有较强的抗干扰性和鲁棒性。 展开更多
关键词 四旋翼无人机 神经网络 目标跟踪 环绕控制 动态反馈 导航向量场
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带有输出约束的液压机械臂自适应神经网络力跟踪控制
8
作者 梁相龙 姚建勇 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第1期138-148,共11页
为解决带有输出约束的液压机械臂动力学模型未知问题并提升液压机械臂在未知环境下的力跟踪性能,本文提出了一种基于积分障碍李雅普诺夫函数的自适应神经网络导纳控制方法.首先,分析了液压机械臂的机械和液压系统动力学模型,根据阻抗控... 为解决带有输出约束的液压机械臂动力学模型未知问题并提升液压机械臂在未知环境下的力跟踪性能,本文提出了一种基于积分障碍李雅普诺夫函数的自适应神经网络导纳控制方法.首先,分析了液压机械臂的机械和液压系统动力学模型,根据阻抗控制原理,提出了基于环境参数估计的参考轨迹自适应生成方法;然后,考虑系统输出受限和机械系统动力学模型未知,利用径向基函数神经网络设计自适应神经网络控制器;同时,引入动态面控制方法以避免对虚拟信号进行直接求导,并通过李雅普诺夫方法分析了闭环控制系统的稳定性;最后,利用MATLAB/Simulink,Simscape Multibody和Simscape Fluids仿真平台对液压机械臂进行仿真研究,结果表明所设计的控制律对未知机械系统动力学具有良好的鲁棒性,可以实现良好的位置和力跟踪控制,且确保系统输出不超过预设的范围. 展开更多
关键词 液压机械臂 导纳控制 动态面控制 神经网络 力跟踪控制 未知环境
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输出反馈式神经网络的机械臂轨迹跟踪控制
9
作者 倪元相 刘芳 《南京师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期93-101,共9页
为提高干扰场景下机械臂运动轨迹的跟踪控制精度,提出了基于输出反馈和人工神经网络(ANN)的自适应机械臂控制方案.通过3-DOF机械臂的运动学和动力学建模,推导出基于角位置信息的控制策略,其中考虑到了参数不确定性和动力模型误差,提高... 为提高干扰场景下机械臂运动轨迹的跟踪控制精度,提出了基于输出反馈和人工神经网络(ANN)的自适应机械臂控制方案.通过3-DOF机械臂的运动学和动力学建模,推导出基于角位置信息的控制策略,其中考虑到了参数不确定性和动力模型误差,提高机械臂对未知干扰的鲁棒性.使用以B样条函数(B-spline)为基函数的ANN,通过基于粒子群优化(PSO)算法的离线训练确定初始控制增益,并通过控制增益的在线更新提供自适应能力,实现跟踪误差和控制成本最小化.仿真结果表明,所提方法在关节空间和笛卡尔空间中均能实现机械臂的准确控制和平滑移动,在有干扰场景下的控制性能显著优于比较方法,适用于激光切割、激光打印等高精度应用. 展开更多
关键词 机械臂 自适应跟踪控制 人工神经网络 角位置 粒子群优化
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一种时变扰动下的无人车辆智能跟踪控制方法
10
作者 黄捷 黄捷 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第4期1063-1075,共13页
针对具有有界时变干扰的无人车辆跟踪控制问题,提出了一种策略迭代智能跟踪控制方法。通过设计自适应干扰消解器对外界干扰进行补偿,确保了哈密顿-雅克比-贝尔曼(Hamilton-Jacobi-Bellman,HJB)方程的有效性;通过设计标识符网络对未知车... 针对具有有界时变干扰的无人车辆跟踪控制问题,提出了一种策略迭代智能跟踪控制方法。通过设计自适应干扰消解器对外界干扰进行补偿,确保了哈密顿-雅克比-贝尔曼(Hamilton-Jacobi-Bellman,HJB)方程的有效性;通过设计标识符网络对未知车辆动力学进行估计,并利用重构的标识符跟踪误差推导出全新的HJB方程;借助演员-评论家网络,在线获得标识符估计状态下的无人车辆最优跟踪控制策略。基于李雅普诺夫理论,证明了标识符跟踪误差、标识符近似误差、神经网络权值误差均为半全局最终一致有界,无人车辆可以达到理想的跟踪性能。仿真结果表明:在上界为10.3311 N的外界干扰影响下,该方法的跟踪误差至少收敛到了0.0548 m,具有良好的抗干扰性能,与滑模控制方法相比,跟踪精度提高了40%,控制代价减少了22%。 展开更多
关键词 无人车辆 时变扰动 标识符网络 策略学习 跟踪控制
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基于神经网络干扰观测器和滑模控制的机械臂轨迹跟踪研究
11
作者 李国成 温秀兰 +4 位作者 王直荣 钱蘷 李新 周志峰 封志明 《中国测试》 北大核心 2025年第7期38-46,共9页
为解决外部干扰、动态误差以及建模不确定参数误差等不确定性因素对机械臂轨迹跟踪性能的影响,提出一种基于神经网络干扰观测器的超螺旋滑模轨迹跟踪控制方法。针对机械臂系统存在不确定因素,设计具有双隐藏层结构的神经网络干扰观测器... 为解决外部干扰、动态误差以及建模不确定参数误差等不确定性因素对机械臂轨迹跟踪性能的影响,提出一种基于神经网络干扰观测器的超螺旋滑模轨迹跟踪控制方法。针对机械臂系统存在不确定因素,设计具有双隐藏层结构的神经网络干扰观测器;为了消除抖震,构造一种滑模面函数及超螺旋滑模控制律,以实现机械臂系统力矩的稳定输出;采用Lyapunov理论证明了系统的渐进稳定性。将所提出的神经网络干扰观测器分别与该文设计的超螺旋滑膜控制器(STSMC)、滑模控制器(SMC)、非奇异终端滑模控制器(NTSMC)、快速非奇异终端滑模控制器(FNTSMC)相结合进行轨迹跟踪实验,结果证实该文所提方法与SMC、NTSMC、FNTSMC法相比不仅机械臂6个关节的平均最大跟踪误差分别减小了约32.1%、27.0%、4.3%,而且关节抖震现象明显消除,能够实现机械臂精确且稳定的轨迹跟踪控制。 展开更多
关键词 神经网络 滑模控制 机械臂 轨迹跟踪
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支气管镜机器人的IWOA-BP神经网络-PID控制
12
作者 陈浩 王亚刚 +3 位作者 白冲 胡珍丽 吴启标 田鑫驰 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1207-1216,共10页
在支气管镜机器人控制中,传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制的精度不足,反向传播(back propagation,BP)神经网络易陷入局部最优。针对此问题,提出了一种改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algo... 在支气管镜机器人控制中,传统比例积分微分(proportional integral differential,PID)控制的精度不足,反向传播(back propagation,BP)神经网络易陷入局部最优。针对此问题,提出了一种改进鲸鱼优化算法(improved whale optimization algorithm,IWOA)优化的BP-PID控制方法。首先,IWOA在传统鲸鱼优化算法的基础上,引入非线性收敛因子动态平衡全局搜索能力和局部搜索精度,通过帐篷(tent)混沌映射优化种群分布,利用莱维(Lévy)飞行策略增强全局寻优,并结合贪婪选择机制维持种群多样性,为BP神经网络提供最优初始连接权重。然后,BP神经网络在输入层融合参考输入、系统输出和跟踪误差,通过反向传播动态调整PID控制参数。仿真结果表明,与PID控制、BP神经网络-PID控制及其改进方法相比,所提方法能够大幅度降低系统的超调量,缩短调节时间,使稳态误差趋近于零。该方法具有较高的控制精度和抗干扰性,可显著减少操作中机械振动和组织摩擦,提高支气管镜手术的安全性。 展开更多
关键词 支气管镜机器人 BP神经网络 主从控制 PID控制 位置跟踪
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基于事件触发的欠驱动船舶轨迹跟踪自适应滑模控制
13
作者 白春鹏 隋江华 宋纯羽 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第1期70-75,共6页
针对欠驱动船舶在轨迹跟踪控制中遭遇的外部未知环境强扰动和控制器频繁更新问题,本文提出一种基于事件触发的自适应滑模控制器。控制器利用反步法设计虚拟控制律实现轨迹跟踪,并采用径向基(RBF)神经网络逼近船舶模型不确定部分,设计参... 针对欠驱动船舶在轨迹跟踪控制中遭遇的外部未知环境强扰动和控制器频繁更新问题,本文提出一种基于事件触发的自适应滑模控制器。控制器利用反步法设计虚拟控制律实现轨迹跟踪,并采用径向基(RBF)神经网络逼近船舶模型不确定部分,设计参数自适应律以估计外部干扰的上界。引入事件触发机制,显著降低控制器更新频率。通过构建Lyapunov函数,证明了闭环系统的稳定性,确保事件触发间隔大于零,有效预防Zeno现象。仿真结果显示,控制器能够保持精确轨迹跟踪,并且更新次数减少约5000次,显著提高船舶控制效率。该控制器设计简洁,易于实现,有助于降低船舶能耗,提高船舶的操作性能,可进一步应用到实际工程实践中。 展开更多
关键词 事件触发控制 RBF神经网络 滑模控制 轨迹跟踪
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基于GRU-NN预测模型的压电作动器MPC-KAN控制方法
14
作者 郭辰星 李自成 徐瑞瑞 《压电与声光》 北大核心 2025年第1期157-162,171,共7页
为了提高压电作动器(PEAs)的轨迹跟踪性能,提出了一种基于门控递归单元(GRU)神经网络(NN)预测模型的Kolmogorov-Arnold网络前馈模型预测控制(MPC-KAN)。与神经网络逆模型控制不同,该方法使用GRU-NN正向建模,并根据模型预测结果调整模型... 为了提高压电作动器(PEAs)的轨迹跟踪性能,提出了一种基于门控递归单元(GRU)神经网络(NN)预测模型的Kolmogorov-Arnold网络前馈模型预测控制(MPC-KAN)。与神经网络逆模型控制不同,该方法使用GRU-NN正向建模,并根据模型预测结果调整模型预测控制(MPC)的输出。首先,根据线性化模型选择GRU-NN的训练输入特征,并训练该网络。然后,为了提高优化效果和缩短优化时间,将麻雀搜索算法(SSA)用作MPC优化器,并建立Kolmogorov-Arnold网络(KAN)以替代SSA优化。该方法的有效性在PEAs平台上得到验证,与传统方法相比,控制精度提高了约30%。 展开更多
关键词 压电陶瓷作动器 高精度跟踪 模型预测控制 GRU网络 KAN网络
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基于RBF神经网络的高速列车速度跟踪控制
15
作者 秦世玉 徐传芳 李云浩 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第3期111-119,共9页
针对考虑未知模型参数、不确定附加阻力、未知车间力和外界干扰等影响的高速列车速度跟踪控制问题,提出基于径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)神经网络的自适应非奇异快速终端滑模控制器.首先,考虑高速列车的非线性阻力和相邻车厢间... 针对考虑未知模型参数、不确定附加阻力、未知车间力和外界干扰等影响的高速列车速度跟踪控制问题,提出基于径向基函数(Radialbasisfunction,RBF)神经网络的自适应非奇异快速终端滑模控制器.首先,考虑高速列车的非线性阻力和相邻车厢间的车间耦合作用力影响,建立高速列车多质点模型.其次,设计一种基于新型饱和函数的高速列车有限时间速度跟踪控制策略,引入非奇异快速终端滑模控制方法实现高速列车系统状态的有限时间收敛,改善高速列车速度跟踪的稳态精度和暂态性能.再次,设计基于RBF神经网络的自适应非奇异终端滑模跟踪控制策略,利用自适应技术实现对列车模型参数以及附加阻力、车间力等不确定性项上限的在线估计,并针对不连续切换控制项造成的抖振现象,引入RBF神经网络重映射非奇异快速终端滑模控制策略的切换控制项,同时设计权重系数的自适应更新律,实现连续切换,有效消除抖振现象所带来的影响.最后,基于Lyapunov稳定性理论证明高速列车速度跟踪控制系统的稳定性,以及系统状态的有限时间收敛性,并以CRH380B型动车组作为控制对象进行仿真验证.仿真结果表明:高速列车可以在有限时间内收敛并跟踪理想轨线,跟踪误差下降了49%,跟踪精度提高,能够为高速列车跟踪控制领域提供借鉴和参考. 展开更多
关键词 高速列车 径向基函数神经网络 多质点模型 速度跟踪 自适应滑模控制
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基于强化学习与直接升力的舰载机自动着舰控制
16
作者 王子博 朱齐丹 +1 位作者 孔令鑫 王立鹏 《智能系统学报》 北大核心 2025年第2期416-424,共9页
舰载机着舰过程是舰载机作业事故率最高的阶段,为实现舰载机高精度全自动着舰,提出了一种新的舰载机自动着舰控制方法,设计了基于直接升力的控制器与基于强化学习的纵向制导律。直接升力控制实现舰载机飞行状态之间的解耦,增强舰载机姿... 舰载机着舰过程是舰载机作业事故率最高的阶段,为实现舰载机高精度全自动着舰,提出了一种新的舰载机自动着舰控制方法,设计了基于直接升力的控制器与基于强化学习的纵向制导律。直接升力控制实现舰载机飞行状态之间的解耦,增强舰载机姿态角与气流角的稳定性。制导律通过深度强化学习算法训练的神经网络非线性拟合得到,提高了扰动情况下舰载机对理想下滑道的跟踪精度,同时避免了传统方法繁杂的参数整定工作以及对模型的依赖。通过对比仿真结果,在舰尾流扰动下,相比于滑模控制方法、预设性能控制方法、PID控制方法与基于径向基神经网络的自适应控制方法,本文方法具有更好的鲁棒性,增强了对舰尾流扰动的抑制能力,提高了着舰精度。 展开更多
关键词 舰载机着舰 飞行控制 强化学习 直接升力控制 制导律 舰尾流 神经网络 路径跟踪
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基于自主漂移的自动驾驶车辆极限工况轨迹规划与控制 被引量：2
17
作者 卢少波 代灵峰 +3 位作者 王晨辉 刘丙军 褚志刚 谢文科 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期1780-1789,共10页
为兼顾自动驾驶车辆在极限工况下的稳定性与轨迹跟踪性能,提出了一种基于自主漂移的自动驾驶车辆轨迹规划与控制方法。基于神经网络设计了神经网络轮胎动力学模型,提升了传统魔术轮胎公式的精度。为进一步拓展自动驾驶车辆极限工况下的... 为兼顾自动驾驶车辆在极限工况下的稳定性与轨迹跟踪性能,提出了一种基于自主漂移的自动驾驶车辆轨迹规划与控制方法。基于神经网络设计了神经网络轮胎动力学模型,提升了传统魔术轮胎公式的精度。为进一步拓展自动驾驶车辆极限工况下的稳定边界,基于漂移时轮胎饱和及最大侧滑特性结合质心侧偏角-横摆角速度相平面约束设计了漂移稳定边界,采用非线性模型预测控制(NMPC)在更大稳定范围内规划了安全漂移轨迹,并对规划轨迹进行了漂移跟踪控制。Simulink/CarSim联合仿真结果表明,该方法可充分利用漂移运动优势,在极限工况下确保车辆不发生失控,同时准确跟踪期望轨迹。 展开更多
关键词 极限工况 轨迹跟踪 稳定性控制 神经网络轮胎模型 非线性模型预测控制
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智慧高速铁路运行控制系统发展趋势综述 被引量：9
18
作者 余祖俊 唐涛 +2 位作者 李开成 宿帅 朱力强 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-12,共12页
在保障安全的前提下,高速铁路运行控制系统进一步结合现代感知、控制、通信以及人工智能技术实现智慧化,是未来高速铁路发展的前沿方向。分析目前高速铁路运营中仍存在异物侵限造成安全事故、突发事件导致列车延误、运力与运量不匹配等... 在保障安全的前提下,高速铁路运行控制系统进一步结合现代感知、控制、通信以及人工智能技术实现智慧化,是未来高速铁路发展的前沿方向。分析目前高速铁路运营中仍存在异物侵限造成安全事故、突发事件导致列车延误、运力与运量不匹配等问题,提出高速铁路运行控制系统的智能化、智慧化是解决上述问题的重要手段,是保持和提升我国高速铁路技术整体竞争力的核心组成部分。新时期的智慧高速铁路运行控制系统以实现列车(群)全天候全无人自主追踪运行控制为目标,主要包括移动闭塞、列车运行净空感知、列车状态智能监测、列车自主追踪、智能调度指挥、车-地动态自组网通信等关键技术。结合新一代使能技术,研究高速铁路运行控制智能技术的应用及其发展趋势,对我国智慧高速铁路的发展具有参考价值。 展开更多
关键词 智慧高速铁路 运行控制 平稳追踪控制 智能感知 车-地自组网
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基于自适应RBF神经网络具有模型不确定性的四旋翼无人机指定时间预设性能控制方法 被引量：5
19
作者 张园 郑鸿基 +3 位作者 刘海涛 韦丽娇 沈德战 赵振华 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期64-73,共10页
四旋翼无人机具有强耦合和欠驱动的特点,在飞行过程中很容易受到外界干扰,进而影响整个无人机系统的稳定性和精度。为此,提出了一种基于RBF神经网络的指定时间预设性能约束控制策略。首先,针对四旋翼无人机的不确定数学模型难以精确建立... 四旋翼无人机具有强耦合和欠驱动的特点,在飞行过程中很容易受到外界干扰,进而影响整个无人机系统的稳定性和精度。为此,提出了一种基于RBF神经网络的指定时间预设性能约束控制策略。首先,针对四旋翼无人机的不确定数学模型难以精确建立,并且在执行任务过程中存在外部未知扰动问题,提出了一种基于指定时间预设性能控制方法,将四旋翼无人机的轨迹跟踪问题转换为对位置子系统和姿态子系统的期望指令跟踪问题;其次,在设计控制器过程中,为了解决“微分爆炸”问题产生的滤波器误差,引入一种新型滤波误差补偿方法,通过RBF神经网络逼近外部未知扰动,并将预测结果补偿给控制器以提高轨迹跟踪的鲁棒性。最后,应用仿真模拟方法验证无人机控制系统稳定性和性能优势,通过飞行试验验证,微风聚拢环境下实际飞行轨迹与仿真模拟结果趋于一致,自主轨迹跟踪起降位置偏差小于1 cm,证明了所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 四旋翼无人机 RBF神经网络 轨迹跟踪控制 预设性能约束 模型不确定性
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汽车EPS伺服变幅加载系统PID建立DNN控制优化 被引量：1
20
作者 王培 张杰飞 张昊 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第7期265-268,共4页
为了进一步提高汽车电动助力转向电液伺服加载系统运动精度,设计了一种PID建立DNN控制系统。通过柔性联接的模式构建电液位置伺服系统,确保在瞬态平衡响应过程中快速完成控制。搭建了柔性电液位置伺服调控测试,并开展调控效果分析。研... 为了进一步提高汽车电动助力转向电液伺服加载系统运动精度,设计了一种PID建立DNN控制系统。通过柔性联接的模式构建电液位置伺服系统,确保在瞬态平衡响应过程中快速完成控制。搭建了柔性电液位置伺服调控测试,并开展调控效果分析。研究结果表明:通过PID建立的DNN控制器在校正柔性联接电液位置伺服参数方面发挥了关键作用,整体响应时间大幅缩短,确保系统频段动态控制效果获得明显改善。采用DNN控制器调节柔性连接电液伺服系统时,能够有效增强系统低频负载位移精度,避免发生幅值衰减的问题,能够以更高精度跟踪柔性连接电液位置伺服参数,促进了系统跟踪性能获得明显改善。该研究对提高汽车运行稳定性以及节能具有很好的理论支撑作用。 展开更多
关键词 电液伺服系统 位移控制 深度神经网络 跟踪性能
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