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带有舵机特性的船舶航向自动舵DSC-MLP设计 被引量:16
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作者 刘程 李铁山 陈纳新 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期9-14,共6页
为了研究船舶航向非线性系统的自适应自动舵跟踪控制问题,采用T-S模糊系统逼近模型不确定性,将动态面控制与最少学习参数算法结合,提出了一种自适应模糊跟踪控制算法.该算法学习参数少、计算量小,易于工程实现;并且能够避免可能存在的... 为了研究船舶航向非线性系统的自适应自动舵跟踪控制问题,采用T-S模糊系统逼近模型不确定性,将动态面控制与最少学习参数算法结合,提出了一种自适应模糊跟踪控制算法.该算法学习参数少、计算量小,易于工程实现;并且能够避免可能存在的控制器奇异值问题.同时,该算法保证了闭环系统的稳定性,能够使得航向跟踪误差任意小.仿真结果验证了控制器的有效性. 展开更多
关键词 船舶 航向自动舵 模糊控制 动态面控制 最少学习参数算法
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基于DSC和MLP的欠驱动船舶自适应滑模轨迹跟踪控制 被引量:14
2
作者 沈智鹏 王茹 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期643-651,共9页
针对存在船舶动态不确定和外界干扰的欠驱动水面船舶轨迹跟踪控制问题,提出一种基于动态面控制(dynamic surface control,DSC)和最小学习参数法(minimal learning parameter,MLP)的自适应滑模控制方法。在控制律的设计过程中,为实现位... 针对存在船舶动态不确定和外界干扰的欠驱动水面船舶轨迹跟踪控制问题,提出一种基于动态面控制(dynamic surface control,DSC)和最小学习参数法(minimal learning parameter,MLP)的自适应滑模控制方法。在控制律的设计过程中,为实现位置跟踪误差的收敛,利用反步法设计船舶前向速度和横漂速度的虚拟控制律镇定轨迹跟踪误差;引入DSC技术,用于消除反步法对虚拟控制求导引起的"微分爆炸"问题;另外,采用MLP技术,以单参数在线学习代替所有权值在线学习,减少控制器的计算量,避免出现"维数灾难"问题,并结合带有"σ-修正"的自适应律,防止参数漂移,易于工程的实现。稳定性分析证明了所设计控制律可以保证轨迹跟踪船舶闭环系统中轨迹跟踪误差信号一致最终有界,仿真结果验证了所设计控制器的有效性。 展开更多
关键词 欠驱动船舶 最小学习参数法 动态面自适应控制 轨迹跟踪
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带有输入死区的欠驱动水面船有限时间路径跟踪控制
3
作者 王元慧 王心玮 +1 位作者 邵兴超 任哲达 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第3期463-472,共10页
针对模型不确定、外界环境干扰和输入死区下的欠驱动水面船路径跟踪控制问题,本文提出一种自适应有限时间路径跟踪控制方法.首先,设计有限时间视线制导律生成期望纵向速度和艏向角指令;继而,采用反步法分别设计有限时间纵向速度和艏向... 针对模型不确定、外界环境干扰和输入死区下的欠驱动水面船路径跟踪控制问题,本文提出一种自适应有限时间路径跟踪控制方法.首先,设计有限时间视线制导律生成期望纵向速度和艏向角指令;继而,采用反步法分别设计有限时间纵向速度和艏向角控制器跟踪生成的期望信号,其中结合径向基函数神经网络和最小学习参数算法逼近模型参数不确定性,以及运用自适应技术补偿环境干扰、神经网络逼近误差和未知死区非线性组成的合成干扰;此外,为了避免复杂计算,运用二阶跟踪微分器得到虚拟艏向控制律的导数,基于李雅普诺夫稳定性理论,证明整个闭环系统是实际有限时间稳定的;最后,仿真结果验证了所提方案的有效性. 展开更多
关键词 欠驱动水面船 路径跟踪 输入死区 有限时间 神经网络 最小学习参数
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自主水下航行器事件触发自适应神经渐近轨迹跟踪控制
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作者 唐思星 邓英杰 赵运利 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第2期114-120,共7页
针对六自由度自主水下航行器在水平面的高精度轨迹跟踪问题,提出了一种事件触发自适应神经渐近跟踪控制的方法。采用径向基神经网络对未知模型和环境干扰等非线性不确定项进行逼近,将积分有界函数融入控制律和自适应律中,以实现跟踪误... 针对六自由度自主水下航行器在水平面的高精度轨迹跟踪问题,提出了一种事件触发自适应神经渐近跟踪控制的方法。采用径向基神经网络对未知模型和环境干扰等非线性不确定项进行逼近,将积分有界函数融入控制律和自适应律中,以实现跟踪误差的渐进收敛;通过最小学习参数技术压缩神经网络权值,构造出单参数的自适应律;在控制器至执行器通道上应用事件触发机制,构造变量式事件触发条件,避免了Zeno现象的发生;通过Lyapunov直接法和Barabalat引理对闭环系统的渐近稳定性进行分析。最后,通过仿真试验验证所提出控制策略的优越性和平稳性。 展开更多
关键词 自主水下航行器 渐近跟踪控制 最小学习参数 事件触发控制
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三维运动模式下的桥式吊车神经网络滑模控制 被引量:1
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作者 孙家骏 柴琳 +1 位作者 郭启航 刘惠康 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2071-2079,共9页
三维运动模式下的桥式吊车具有更高的生产效率,但其定位与防摆控制也更具挑战性.针对该问题,本文提出一种基于最小参数学习的神经网络滑模控制方法.首先,建立了包含机械摩擦力和空气阻力的全驱动动力学模型,解决了系统由于欠驱动特性导... 三维运动模式下的桥式吊车具有更高的生产效率,但其定位与防摆控制也更具挑战性.针对该问题,本文提出一种基于最小参数学习的神经网络滑模控制方法.首先,建立了包含机械摩擦力和空气阻力的全驱动动力学模型,解决了系统由于欠驱动特性导致控制器难以设计的问题;随后,设计了基于指数趋近律的滑模控制器,引入径向基函数(radial basis functions,RBF)神经网络的最小参数学习法对系统的不确定性模型进行逼近;并对控制器的稳定性进行了严格的数学证明.仿真与实验结果表明,本文所提控制方法在有/无外界干扰的情况下,都能实现吊车的精确定位与负载摆动的有效抑制. 展开更多
关键词 三维运动模式 定位与防摆 滑模控制 神经网络 最小参数学习法
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基于事件触发机制的动力定位系统神经自适应控制 被引量:2
6
作者 孙创 覃月明 +1 位作者 夏天 夏国清 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期198-203,共6页
针对含模型参数不确定和环境干扰的水面船动力定位控制问题,本文提出了一种基于事件触发机制的神经自适应控制算法。结合径向基函数神经网络和最小学习参数算法设计自适应项补偿环境干扰和模型参数不确定。设计的自适应项仅有3个在线学... 针对含模型参数不确定和环境干扰的水面船动力定位控制问题,本文提出了一种基于事件触发机制的神经自适应控制算法。结合径向基函数神经网络和最小学习参数算法设计自适应项补偿环境干扰和模型参数不确定。设计的自适应项仅有3个在线学习参数,减少了传统神经网络自适应技术的参数学习个数。再结合动态面控制技术和事件触发机制设计动力定位控制器,其中引入一种事件触发机制降低控制器到执行机构的信息传输负担,同时降低执行机构的动作次数。使用Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的稳定性。通过仿真试验和对比分析验证了提出控制律的有效性。 展开更多
关键词 动力定位系统 动态面控制 事件触发机制 最小学习参数 神经网络
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考虑激发充分性的机械臂动力学最小参数集辨识
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作者 段辉义 李宗学 +1 位作者 卢旭盛 郭志坚 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第5期50-56,共7页
在考虑粗大误差和随机误差情况下,为了提高机械臂系统动力学参数辨识的精确性和鲁棒性,文章提出了基于鲁棒粒子群算法的参数辨识方法,建立了机械臂动力学模型;筛选出了动力学最小参数集,用于消除动力学参数间的冗余性。为了实现参数充... 在考虑粗大误差和随机误差情况下,为了提高机械臂系统动力学参数辨识的精确性和鲁棒性,文章提出了基于鲁棒粒子群算法的参数辨识方法,建立了机械臂动力学模型;筛选出了动力学最小参数集,用于消除动力学参数间的冗余性。为了实现参数充分激励,基于有穷傅里叶级数构造了激励轨迹,并以最小化矩阵条件数为目标实现了轨迹优化。为了提高参数辨识性能,在粒子群算法中引入了“向其他个体学习”的新型学习方式;在适应度函数设计中加入了粗大误差剔除功能,有效提高了算法的抗干扰能力。经机械臂系统加噪实验验证,鲁棒粒子群算法优化的驱动力矩残差均值为1.1975N·m,比量子粒子群算法减少了75.29%;力矩实际值与计算值相关度为0.9593,比量子粒子群算法提高了11.73%。实验结果表明,鲁棒粒子群算法在机械臂动力学参数辨识中具有更高的精度和更强的鲁棒性。 展开更多
关键词 机械臂动力学 最小参数集 鲁棒粒子群算法 新型学习方式 矩阵条件数
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欠驱动无人艇固定时间轨迹跟踪控制
8
作者 王巍凯 苏航 张恩华 《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第S01期10-17,共8页
[目的]针对欠驱动无人艇系统内部存在模型参数不确定以及外部受到未知干扰等问题,提出一种具有抗干扰能力的固定时间轨迹跟踪控制策略。[方法]首先,通过模型转换将跟踪误差系统分为2个子系统,分别开展控制器设计;然后,为解决系统内外的... [目的]针对欠驱动无人艇系统内部存在模型参数不确定以及外部受到未知干扰等问题,提出一种具有抗干扰能力的固定时间轨迹跟踪控制策略。[方法]首先,通过模型转换将跟踪误差系统分为2个子系统,分别开展控制器设计;然后,为解决系统内外的未知干扰问题,基于径向基神经网络和最小参数学习法对不确定项进行估计,从而保证系统具有抗干扰能力;最后,将双曲正切函数与滑模控制相结合,提出一种基于固定时间的跟踪控制方法,以保证无人艇可在固定时间内快速跟踪期望轨迹。[结果]仿真结果表明,跟踪误差可在固定时间内实现收敛并保持稳定,且其收敛时间与初始状态无关。[结论]该控制策略可对系统中的不确定项进行有效估计,具有良好的抗干扰能力,可为欠驱动无人艇的固定时间控制提供参考。 展开更多
关键词 欠驱动无人艇 固定时间控制 未知干扰 滑模控制 最小参数学习法
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小样本目标识别问题下的BN参数学习 被引量:1
9
作者 田浩 高晓光 《电光与控制》 北大核心 2014年第8期47-49,共3页
目标识别问题中存在大量不确定信息,利用BN可以对不确定信息及其相互关系进行学习与推理。但是,目标识别问题的样本量较小,在参数学习过程中,常因观测数据不足产生误差,需要引入单调性信息等专家经验,针对这一问题,提出最小元算法。首先... 目标识别问题中存在大量不确定信息,利用BN可以对不确定信息及其相互关系进行学习与推理。但是,目标识别问题的样本量较小,在参数学习过程中,常因观测数据不足产生误差,需要引入单调性信息等专家经验,针对这一问题,提出最小元算法。首先,利用最小元表达单调性信息,将其转化为参数学习可以直接利用的先验信息;然后,基于保序回归思想,对参数学习结果进行优化,消除误差,得到相对准确的网络参数。以空中目标识别为仿真背景,与最小子集算法比较,验证了该算法在准确度与复杂度等方面的优势。 展开更多
关键词 目标识别 参数学习 参数优化 最小子集算法 最小元算法
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基于逼近的动态面二阶滑模的船舶航向跟踪控制 被引量:1
10
作者 张凯 李铁山 赵蓉 《舰船科学技术》 北大核心 2017年第10期66-69,共4页
针对船舶航向非线性运动数学模型存在不确定性误差的情况下,提出一种新颖的动态面二阶滑模智能控制方法。首先采用动态面控制(DSC)技术,以消除传统Backstepping方法中存在的"计算爆炸"问题。为了削弱滑模控制中固有的抖振效应... 针对船舶航向非线性运动数学模型存在不确定性误差的情况下,提出一种新颖的动态面二阶滑模智能控制方法。首先采用动态面控制(DSC)技术,以消除传统Backstepping方法中存在的"计算爆炸"问题。为了削弱滑模控制中固有的抖振效应,提高系统的鲁棒性,引用了一种新颖的二阶滑模控制方法。然后直接利用径向基神经网络技术逼近模型误差,同时采用最少学习参数(MLP)技术,以减少控制器的计算负担,所设计的控制器可以保证闭环系统中所有信号一致最终有界,并使跟踪误差任意小,最后通过仿真验证所提算法的有效性。 展开更多
关键词 船舶航向控制 动态面控制(DSC) 二阶滑模控制 径向基神经网络 最少学习参数(mlp)
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Prescribed performance neural control to guarantee tracking quality for near space kinetic kill vehicle 被引量:5
11
作者 ZHANG Tao LI Jiong +2 位作者 LI Weimin WANG Huaji LEI Humin 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2019年第3期573-586,共14页
A prescribed performance neural controller to guarantee tracking quality is addressed for the near space kinetic kill vehicle (NSKKV) to meet the state constraints caused by side window detection. Different from the t... A prescribed performance neural controller to guarantee tracking quality is addressed for the near space kinetic kill vehicle (NSKKV) to meet the state constraints caused by side window detection. Different from the traditional prescribed performance control in which the shape of the performance function is constant, this paper exploits new performance functions which can change the shape of their function according to different symbols of initial errors and can ensure the error convergence with a small overshoot. The neural backstepping control and the minimal learning parameters (MLP) technology are employed for exploring a prescribed performance controller (PPC) that provides robust tracking attitude reference trajectories. The highlight is that the transient performance of tracking errors is satisfactory and the computational load of neural approximation is low. The pseudo rate (PSR) modulator is used to shape the continuous control command to pulse or on-off signals to meet the requirements of the thruster. Numerical simulations show that the proposed method can achieve state constraints, pseudo-linear operation and high accuracy. 展开更多
关键词 PRESCRIBED PERFORMANCE control near space kinetic KILL vehicle (NSKKV) neural approximation minimal learning parameter (mlp) pseudo rate (PSR) MODULATOR
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基于RBF最小参数学习法的正流量变量泵滑模自适应控制 被引量:2
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作者 孙承志 张元良 +1 位作者 康杰 牛东东 《机床与液压》 北大核心 2023年第20期157-162,共6页
为了提高正流量变量泵的性能,提出基于RBF最小参数学习法的正流量变量泵滑模自适应控制方法。分析正流量变量泵电液伺服系统的动力学特性,并进行系统辨识实验获得较为精确的系统数学函数模型;基于RBF最小参数学习法设计滑模控制器,在系... 为了提高正流量变量泵的性能,提出基于RBF最小参数学习法的正流量变量泵滑模自适应控制方法。分析正流量变量泵电液伺服系统的动力学特性,并进行系统辨识实验获得较为精确的系统数学函数模型;基于RBF最小参数学习法设计滑模控制器,在系统参数不确定性、摩擦力干扰和系统泄漏等非线性因素的情况下实现对目标流量的跟踪响应和自适应控制;最后利用MATLAB/Simulink对正流量变量泵的控制系统性能进行仿真实验,并和传统的PID控制器和模糊PID控制器进行比较。仿真实验结果验证了所设计控制方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 滑模自适应控制 RBF最小参数学习法 电液伺服系统 鲁棒性
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主动悬架系统事件触发自适应渐近跟踪控制 被引量:1
13
作者 王昊宇 邓英杰 +1 位作者 赵丁选 王建涛 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2023年第4期283-288,共6页
针对含有未知路面输入的二自由度1/4车辆主动悬架系统高度控制问题,提出一种事件触发自适应神经渐近跟踪控制方案。利用径向基函数神经网络对未知模型动力学和虚拟控制律导数构成的综合不确定项进行逼近,采用最小学习参数化技术对神经... 针对含有未知路面输入的二自由度1/4车辆主动悬架系统高度控制问题,提出一种事件触发自适应神经渐近跟踪控制方案。利用径向基函数神经网络对未知模型动力学和虚拟控制律导数构成的综合不确定项进行逼近,采用最小学习参数化技术对神经网络权重进行压缩,设计单参数自适应律。在控制律和自适应律中构造积分有界函数,以保证跟踪误差的渐近收敛。设计控制器至执行器通道上的事件触发控制律,构造一种变量阈值的事件触发条件。通过Lyapunov直接法和Barbalat引理证明闭环系统的渐近稳定性。最后,通过仿真验证方案的优越性。 展开更多
关键词 事件触发控制 渐近跟踪控制 最小学习参数 主动悬架系统
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