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离散时间非线性系统的数据驱动无模型自适应迭代学习控制(英文)
被引量：
20
1
作者
金尚泰
侯忠生
+1 位作者
池荣虎
柳向斌
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第8期1001-1009,共9页
本文基于迭代域的动态线性化方法,提出了一类单入单出离散时间非线性系统的数据驱动无模型自适应迭代学习控制方案.无模型自适应迭代学习控制本质上属于一种数据驱动控制方法,仅利用被控对象的输入输出数据即可实现控制方案的设计.理论...
本文基于迭代域的动态线性化方法,提出了一类单入单出离散时间非线性系统的数据驱动无模型自适应迭代学习控制方案.无模型自适应迭代学习控制本质上属于一种数据驱动控制方法,仅利用被控对象的输入输出数据即可实现控制方案的设计.理论分析表明无模型自适应迭代学习控制方案可以保证最大学习误差的单调收敛性.数值仿真和快速路交通控制应用验证了无模型自适应迭代学习控制方案的有效性.
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关键词
数据驱动控制
迭代学习控制
无模型自适应控制
动态线性化方法
单调收敛性
快速路交通控制
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职称材料
不确定机器人系统无模型自适应滑模控制方法
被引量：
10
2
作者
李醒
王晓峰
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期655-660,共6页
为了弥补不确定机器人系统模型不准确、参数时变的问题,该文提出了一种数据驱动的无模型自适应滑模控制方法。利用一种新的动态线性化方法转换不确定机器人动力学模型。采用数据驱动无模型自适应控制方法设计控制器。引入离散滑动模态...
为了弥补不确定机器人系统模型不准确、参数时变的问题,该文提出了一种数据驱动的无模型自适应滑模控制方法。利用一种新的动态线性化方法转换不确定机器人动力学模型。采用数据驱动无模型自适应控制方法设计控制器。引入离散滑动模态指数趋近律保证其收敛性。以五自由度外骨骼上肢康复机器人为仿真对象,通过Sim Mechanics进行仿真实验。结果证明即使在无法建立准确模型的情况下,该文所提出的无模型自适应滑模控制方法也可使不确定时变的机器人系统沿着给定的轨迹运动且系统稳定。仿真结果证明了该方法的可行性。
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关键词
不确定机器人
无模型控制
自适应控制
滑模控制
数据驱动控制
动态线性化方法
离散滑动模态指数趋近律
五自由度机器人
外骨骼上肢康复机器人
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职称材料
题名
离散时间非线性系统的数据驱动无模型自适应迭代学习控制(英文)
被引量：
20
1
作者
金尚泰
侯忠生
池荣虎
柳向斌
机构
北京交通大学电子信息工程学院先进控制系统研究所
青岛科技大学自动化与电气工程学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第8期1001-1009,共9页
基金
supported by National Natural Science Foundation of China(Nos.60834001,60974040,61120106009)
the Fundamental Research Funds for the Central Universities(No.2011JBM201)
文摘
本文基于迭代域的动态线性化方法,提出了一类单入单出离散时间非线性系统的数据驱动无模型自适应迭代学习控制方案.无模型自适应迭代学习控制本质上属于一种数据驱动控制方法,仅利用被控对象的输入输出数据即可实现控制方案的设计.理论分析表明无模型自适应迭代学习控制方案可以保证最大学习误差的单调收敛性.数值仿真和快速路交通控制应用验证了无模型自适应迭代学习控制方案的有效性.
关键词
数据驱动控制
迭代学习控制
无模型自适应控制
动态线性化方法
单调收敛性
快速路交通控制
Keywords
data-driven control
iterative learning control
model-free adaptive control
dynamic linearization approach
monotonic convergence
freeway traffic control
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
不确定机器人系统无模型自适应滑模控制方法
被引量：
10
2
作者
李醒
王晓峰
机构
东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期655-660,共6页
基金
中央高校基本科研业务费(N130308001)
国家自然科学基金(61503070)
辽宁省自然科学基金博士启动项目(201501142)
文摘
为了弥补不确定机器人系统模型不准确、参数时变的问题,该文提出了一种数据驱动的无模型自适应滑模控制方法。利用一种新的动态线性化方法转换不确定机器人动力学模型。采用数据驱动无模型自适应控制方法设计控制器。引入离散滑动模态指数趋近律保证其收敛性。以五自由度外骨骼上肢康复机器人为仿真对象,通过Sim Mechanics进行仿真实验。结果证明即使在无法建立准确模型的情况下,该文所提出的无模型自适应滑模控制方法也可使不确定时变的机器人系统沿着给定的轨迹运动且系统稳定。仿真结果证明了该方法的可行性。
关键词
不确定机器人
无模型控制
自适应控制
滑模控制
数据驱动控制
动态线性化方法
离散滑动模态指数趋近律
五自由度机器人
外骨骼上肢康复机器人
Keywords
uncertain robot
model-free control
adaptive control
sliding mode control
data driven control
dynamic linear method
discrete sliding mode index reaching law
five degrees of freedom robot
exoskeleton upper-limb rehabilitation robot
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
离散时间非线性系统的数据驱动无模型自适应迭代学习控制(英文)
金尚泰
侯忠生
池荣虎
柳向斌
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
20
在线阅读
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职称材料
2
不确定机器人系统无模型自适应滑模控制方法
李醒
王晓峰
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
10
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职称材料
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