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基于对抗学习的野生动物图像域适应识别方法
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作者 赵恩庭 张长春 +1 位作者 赵海涛 张军国 《林业科学》 北大核心 2025年第4期1-8,共8页
【目的】针对不同时空场景、物种差异等引发的域偏移问题,提出一种基于对抗学习的野生动物图像域适应识别方法,提升复杂野外环境下无标签野生动物物种识别的泛化性能,为开放环境野生动物分类研究提供有效理论依据。【方法】利用野生动... 【目的】针对不同时空场景、物种差异等引发的域偏移问题,提出一种基于对抗学习的野生动物图像域适应识别方法,提升复杂野外环境下无标签野生动物物种识别的泛化性能,为开放环境野生动物分类研究提供有效理论依据。【方法】利用野生动物图像的类别信息作为条件构建对抗学习网络模型,通过批光谱惩罚约束和mixup特征对齐方法减轻不同时空场景、物种差异下野生动物图像间的分布差异,建立基于对抗学习的野生动物图像域适应模型实现图像识别。【结果】在分别包含8和11种野生动物的域适应数据集上训练和评估本研究提出的方法,与联合对抗学习和特征对齐的野生动物识别基线方法相比,本研究提出方法的平均识别准确率分别提升3.3%、14.0%,精确率分别提升3.3%、20.6%,召回率分别提升3.5%、20.5%,F1值分别提升3.6%、5.1%,基于对抗学习的野生动物图像域适应模型对不同时空场景下野生动物的识别性能明显提升。【结论】野生动物图像的类别信息作为对抗学习网络条件,可提供野生动物图像的多模态结构信息,有助于本研究方法更好理解野生动物图像之间的关系,提升野生动物图像域适应学习性能。训练集和测试集图像特征对齐得越好,测试集的图像识别性能越好。本研究为野生动物图像跨域识别研究提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 野生动物 识别方法 对抗学习 特征对齐 适应
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从认知到情感:自适应学习系统中反馈影响学业情绪的框架构建与应用研究 被引量:4
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作者 戴静 顾小清 《中国电化教育》 CSSCI 北大核心 2024年第11期78-86,122,共10页
习近平总书记在2024年的全国教育大会上指出,需正确处理“知识学习和全面发展”之间的重大关系。人工智能技术的演进推动了自适应学习系统的实践进程,有效应对了个性化知识学习的需求;然而学习者是具有认知与情感等多重面向的复杂个体,... 习近平总书记在2024年的全国教育大会上指出,需正确处理“知识学习和全面发展”之间的重大关系。人工智能技术的演进推动了自适应学习系统的实践进程,有效应对了个性化知识学习的需求;然而学习者是具有认知与情感等多重面向的复杂个体,当前只关注认知层面而忽略情感层面的自适应学习系统未有效应对全面发展的需求。尤其在当前内卷时代,升学压力和学业竞争所引发的心理问题日益加剧,情感层面的学业情绪因素亟需引起重视。为此,该文通过框架构建和应用研究来探索如何设计自适应学习系统中的反馈以引发积极学业情绪。首先,从国际知名自适应学习系统中总结自适应学习系统典型场景下的反馈,从而归纳出自适应学习系统的反馈类型与流程;同时概述学业情绪的离散状态和测量方法。然后在控制-价值理论和情绪调节过程模型的指导下,分析自适应学习系统中反馈影响学业情绪的关键要素,构建反馈影响学业情绪的理论框架。基于该框架,采用对照实验设计探索有无反馈、反馈使用频次对学业情绪的影响;结果显示,有知识状态反馈相比无知识状态反馈,享受、希望和愤怒水平显著更高,且学业成就的中介效应显著,但知识状态的查看次数对学业情绪无显著影响。根据研究结果,从反馈目标多重化、反馈内容具体化、反馈时间适时化和反馈设计途径化四个方面提出了自适应学习系统反馈设计的建议,以期为学习者提供促进全面发展的个性化服务。 展开更多
关键词 知识学习和全面发展 反馈 学业情绪 自适应学习系统
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基于SMOTETomek过采样方法与领域自适应迁移学习的风电机组故障诊断 被引量:2
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作者 张伊杰 刘宝良 +2 位作者 王承民 杨镜非 谢宁 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期635-644,共10页
为在不平衡数据上得到准确分类的故障诊断模型,提出将SMOTETomek过采样方法与领域自适应迁移学习相结合的故障诊断算法框架。首先利用滑动窗口采样技术将数据采样成二维时空窗口数据,然后执行SMOTETomek过采样操作,可保留并丰富完整的... 为在不平衡数据上得到准确分类的故障诊断模型,提出将SMOTETomek过采样方法与领域自适应迁移学习相结合的故障诊断算法框架。首先利用滑动窗口采样技术将数据采样成二维时空窗口数据,然后执行SMOTETomek过采样操作,可保留并丰富完整的时序故障特征。针对过采样算法引入噪声信息的问题,引入领域自适应迁移学习算法在原始数据与过采样后的数据之间提取不变特征,使得过采样算法的引入的噪声信息可被过滤掉。在中国某实际风电场的实验结果显示,所提方法可在高度不平衡的数据上完成模型训练,准确识别各类型故障并精确辨识故障过程对应的时间窗口,诊断性能显著优于基于先前用于应对数据不平衡所普遍使用的过采样方法得到的模型。 展开更多
关键词 风电机组 故障诊断 监督控制和数据采集系统 深度学习 SMOTE过采样方法 领域自适应
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基于反馈学习自适应的中文话题追踪 被引量:17
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作者 王会珍 朱靖波 +2 位作者 季铎 叶娜 张斌 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2006年第3期92-98,共7页
在话题追踪研究领域,由于话题是动态发展的,在追踪过程中会产生话题漂移的问题。针对该问题以及现有自适应方法的不足,本文提出基于反馈学习的自适应方法。该方法采用增量学习的思想,对话题追踪任务中的自适应学习机制提出了新的算法。... 在话题追踪研究领域,由于话题是动态发展的,在追踪过程中会产生话题漂移的问题。针对该问题以及现有自适应方法的不足,本文提出基于反馈学习的自适应方法。该方法采用增量学习的思想,对话题追踪任务中的自适应学习机制提出了新的算法。该算法能够解决话题漂移现象,并能够弥补现有自适应方法的不足。该算法中还考虑了话题追踪任务的时序性,将时间信息引入到了算法中。本文实验采用TDT4语料中的中文部分作为测试语料,使用TDT2004的评测方法对基于反馈学习的自适应的中文话题追踪系统进行评价,实验数据表明基于反馈学习的自适应方法能够提高话题追踪的性能。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 话题追踪 基于反馈学习的自适应方法 增量学习
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随机非线性系统鲁棒自适应反馈控制器的积分反推方法设计 被引量:18
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作者 刘允刚 施颂椒 潘子刚 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期613-620,共8页
考虑了一类随机非线性系统的鲁棒自适应控制问题 .采用 Ito随机微分方程描述系统 ,进而在概率意义下研究系统的鲁棒稳定性 .应用积分反推 ( backstepping)方法 ,系统地给出了设计状态反馈及输出反馈鲁棒自适应控制器的方法 .同时构造... 考虑了一类随机非线性系统的鲁棒自适应控制问题 .采用 Ito随机微分方程描述系统 ,进而在概率意义下研究系统的鲁棒稳定性 .应用积分反推 ( backstepping)方法 ,系统地给出了设计状态反馈及输出反馈鲁棒自适应控制器的方法 .同时构造出了适当形式的四次型的自适应控制 Lyapunov函数 ( CLF) . 展开更多
关键词 随机非线性系统 鲁棒自适应反馈控制 积分反推方法
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基于多传感器数据融合的机动目标跟踪自适应学习方法 被引量:8
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作者 石晓荣 王青 +1 位作者 张明廉 毕静 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2002年第5期631-633,636,共4页
考虑到传感器对目标的观测都存在有偏差,同时针对雷达系统检测中存在漏检的现象,提出了一种适用于处理传感器漏检现象的多传感器融合方法。并以雷达/红外成像复合的双模制导体系下红外和雷达两种传感器对目标状态的检测和跟踪为例,给出... 考虑到传感器对目标的观测都存在有偏差,同时针对雷达系统检测中存在漏检的现象,提出了一种适用于处理传感器漏检现象的多传感器融合方法。并以雷达/红外成像复合的双模制导体系下红外和雷达两种传感器对目标状态的检测和跟踪为例,给出了一个完整的多传感器数据融合和目标跟踪自适应方法。该方法简单易行,鲁棒性强,通过对红外成像和雷达系统的数据融合和目标跟踪的数字仿真,表明该方法有效。另外,该方法同样适用于多于两个的多传感器系统。 展开更多
关键词 多传感器数据融合 机动目标跟踪 自适应学习方法 雷达
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一种不依赖状态估计的自适应输出反馈控制方法 被引量:3
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作者 李爱军 王新民 沈毅 《电光与控制》 2003年第2期14-16,共3页
研究了一种不依赖状态估计的自适应输出反馈控制方法。首先引入伪控制信号使系统反馈线性化 ,然后设计一个线性动态补偿器和在线神经网络 ,自适应消除不确定性和建模所引起的误差。对一含有未建模动态的非线性系统的仿真结果表明 ,该控... 研究了一种不依赖状态估计的自适应输出反馈控制方法。首先引入伪控制信号使系统反馈线性化 ,然后设计一个线性动态补偿器和在线神经网络 ,自适应消除不确定性和建模所引起的误差。对一含有未建模动态的非线性系统的仿真结果表明 ,该控制方法能够消除系统的稳态误差 ,提高系统动态性能 。 展开更多
关键词 反馈线性化方法 非线性控制 自适应输出反馈控制方法 鲁棒性 在线神经网络
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教育人工智能(EAI)中的多模态学习分析、适应性反馈及人机协同 被引量:78
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作者 陈凯泉 张春雪 +1 位作者 吴玥玥 刘璐 《远程教育杂志》 CSSCI 北大核心 2019年第5期24-34,共11页
人工智能应用于教育在近几年获得持续关注,随着智能技术应用层次的逐步加深,教育人工智能(EAI)中的多模态学习分析、适应性反馈及人机协同这三大应用范畴愈加明晰。多模态学习分析侧重于对学习过程数据的全方位收集、分析与应用;适应性... 人工智能应用于教育在近几年获得持续关注,随着智能技术应用层次的逐步加深,教育人工智能(EAI)中的多模态学习分析、适应性反馈及人机协同这三大应用范畴愈加明晰。多模态学习分析侧重于对学习过程数据的全方位收集、分析与应用;适应性反馈指智能教学系统侧重于与学习者的学习风格、学习动机等相匹配的应用方式,给学习者提供教学反馈;人机协同重点关注教师如何与智能教学系统协同,为学生提供智能化的精准教学。这三大应用范畴都在有效推进人机关系,使之更加密切。因此,教育人工智能日趋体现为混合增强智能的形态。 展开更多
关键词 教育人工智能 EAI 智能教学系统 多模态学习分析 适应反馈 人机协同 脑机接口
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基于迁移学习的领域自适应推荐方法研究 被引量:12
9
作者 吴彦文 李斌 +2 位作者 孙晨辉 杜嘉薇 王馨悦 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第13期59-65,共7页
协同过滤在目标评分数据非常稀疏时,其推荐效果往往会下降。跨领域推荐方法在一定程度上可以解决数据稀疏性的问题。对于不同领域异构的数据,如果不进行特征映射处理,则可能会导致负迁移;采用单一的迁移模式,则会造成潜在信息缺失。因此... 协同过滤在目标评分数据非常稀疏时,其推荐效果往往会下降。跨领域推荐方法在一定程度上可以解决数据稀疏性的问题。对于不同领域异构的数据,如果不进行特征映射处理,则可能会导致负迁移;采用单一的迁移模式,则会造成潜在信息缺失。因此,提出一种领域自适应的方法,以应用于跨领域推荐。具体包括:利用GFK特征映射后,以增加共享信息的一致性和减少潜在信息的缺失;采用联合用户侧重和项目侧重多元迁移模式来预测缺失评分的目标域矩阵,以提升预测评分的准确性。经开源数据集上的实验测试,证实了该模型可提高推荐的精准度。 展开更多
关键词 迁移学习 推荐方法 自适应 数据稀疏 特征映射
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基于ε滤波和反馈误差学习原理的自适应逆控制 被引量:1
10
作者 付梦印 刘巧歌 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期613-616,共4页
如何调节逆控制器是自适应逆控制的一个关键.本文采用基于ε滤波和反馈误差学习原理的方法来解决这个问题.利用反馈误差学习原理调节逆控制器,利用ε滤波方法在线构造反馈控制器,从而构成一个非线性自适应逆控制系统,使得被控对象的输... 如何调节逆控制器是自适应逆控制的一个关键.本文采用基于ε滤波和反馈误差学习原理的方法来解决这个问题.利用反馈误差学习原理调节逆控制器,利用ε滤波方法在线构造反馈控制器,从而构成一个非线性自适应逆控制系统,使得被控对象的输出跟随指令输入.仿真结果表明了这种方法的有效性. 展开更多
关键词 自适应逆控制 ε滤波 反馈误差学习原理
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具有未知控制方向的输出反馈自适应学习控制 被引量:2
11
作者 于淼 王佳森 齐冬莲 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1424-1430,共7页
针对具有未知控制方向的工作于重复条件下的参数化输出反馈高阶非线性系统,提出一种自适应重复学习控制方法.利用连续Nussbaum增益方法解决系统中控制方向即高频增益符号未知的问题.在针对高阶非线性系统的自适应反步控制器设计过程中,... 针对具有未知控制方向的工作于重复条件下的参数化输出反馈高阶非线性系统,提出一种自适应重复学习控制方法.利用连续Nussbaum增益方法解决系统中控制方向即高频增益符号未知的问题.在针对高阶非线性系统的自适应反步控制器设计过程中,使用综合时域自适应以及迭代域自适应的微分-差分自适应律对未知参数进行估计.利用李雅普诺夫稳定理论证明,在所提出的重复学习控制律作用下,系统的输出轨迹沿迭代轴逐点渐近收敛于期望轨迹.数值仿真结果表明,所提出的方法能够在解决控制方向未知问题的同时,保证输出反馈高阶非线性系统的收敛性. 展开更多
关键词 重复学习控制 参数化输出反馈系统 Nussbaum增益方法 未知控制方向 微分-差分参数估计律
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FICSAM:一种适用于大型适应性系统的单例学习方法 被引量:1
12
作者 刘振鹏 张沧生 +1 位作者 常胜 李继民 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2005年第2期43-45,共3页
对该方法的步骤、影响因素及特征进行了描述。同时,分析讨论了先聚后得法在计算机免疫系统GECISM中的应用及实验结果。
关键词 单例学习 适应性系统 规则提取 先聚后得方法 计算机免疫
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基于自适应投影学习算法的RBF神经网络多用户检测方法 被引量:1
13
作者 王焱滨 胡志恒 虞厥邦 《信号处理》 CSCD 2002年第6期518-521.,共4页
自适应投影学习算法是一种简单有效的构造和训练径向基函数神经网络的方法,该方法能迭代地确定径向基函数的个数,中心的位置以及网络的权系数。本文将基于自适应投影学习算法的径向基函数神经网络应用于CDMA系统多用户检测,仿真表明:这... 自适应投影学习算法是一种简单有效的构造和训练径向基函数神经网络的方法,该方法能迭代地确定径向基函数的个数,中心的位置以及网络的权系数。本文将基于自适应投影学习算法的径向基函数神经网络应用于CDMA系统多用户检测,仿真表明:这种方法对远近问题不敏感,具有良好的误码率性能和抗多址干扰性能。 展开更多
关键词 自适应投影 学习算法 RBF神经网络 多用户检测方法 移动通信 码分多址 多址干扰 径向基函数
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虚假数据注入式攻击下无人水面船舶自适应神经输出反馈轨迹跟踪控制 被引量:1
14
作者 祝贵兵 吴晨 马勇 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1472-1484,共13页
本文主要研究网络环境下无人水面船舶(Unmanned surface vessels,USVs)遭受虚假数据注入式(False-data-injection,FDI)攻击的跟踪控制问题.其中,内部和外部不确定以及输入饱和约束等实际因素均考虑在设计中.在控制设计过程中,为避免将... 本文主要研究网络环境下无人水面船舶(Unmanned surface vessels,USVs)遭受虚假数据注入式(False-data-injection,FDI)攻击的跟踪控制问题.其中,内部和外部不确定以及输入饱和约束等实际因素均考虑在设计中.在控制设计过程中,为避免将船舶速度的攻击信号引入闭环系统,采用分类重构思想,构造一种新的神经网络(Neural network,NN)状态观测器,同时重构船舶速度和攻击信号.进一步,在backstepping设计框架下,利用重构的攻击信号补偿USVs运动学通道因虚假数据注入式攻击引起的非匹配不确定项.在动力学设计通道中,利用自适应神经技术和单参数学习法,重构由内部和外部不确定组成的复合不确定部分,进而提出自适应神经输出反馈控制方案.理论分析表明,即便在FDI攻击、内外不确定以及执行器饱和约束的情况下,所提控制方案仍能迫使USVs跟踪给定的参考轨迹.同时,仿真和比较结果证实了所提控制方案的有效性和优越性. 展开更多
关键词 无人水面船舶 虚假数据注入式攻击 跟踪控制 单参数学习 自适应神经控制 输出反馈
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基于全驱系统方法的高阶严反馈系统时变输出约束控制 被引量:1
15
作者 蔡光斌 肖永强 +2 位作者 胡昌华 杨小冈 凡永华 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期372-385,共14页
针对输出受不对称时变约束的不确定高阶严反馈系统,提出一种基于全驱系统方法的高阶自适应动态面输出约束控制方法.所研究的高阶严反馈系统,每个子系统都是高阶形式,通过非线性转换函数将原输出约束系统转换为新的无约束系统,从而将原... 针对输出受不对称时变约束的不确定高阶严反馈系统,提出一种基于全驱系统方法的高阶自适应动态面输出约束控制方法.所研究的高阶严反馈系统,每个子系统都是高阶形式,通过非线性转换函数将原输出约束系统转换为新的无约束系统,从而将原系统输出约束问题转化为新系统输出有界的问题.进一步结合全驱系统方法和自适应动态面控制,直接将每个高阶子系统作为一个整体进行控制器设计,而不需要将其转化为一阶系统形式,有效简化了设计步骤;同时通过引入一系列低通滤波器来获得虚拟控制律的高阶导数,以代替复杂的微分运算.基于Lyapunov稳定性理论证明闭环系统所有信号是一致最终有界的,系统输出在满足约束的条件下能有效跟踪期望的参考信号,且可通过调整参数使得系统跟踪误差收敛到零附近的足够小的邻域内.最后,通过对柔性关节机械臂系统进行仿真,验证了所提出控制方法的有效性. 展开更多
关键词 全驱系统方法 高阶严反馈系统 时变输出约束 非线性转换函数 自适应动态面控制
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不确定仿射非线性系统的自适应控制——GRBF网络学习方法 被引量:2
16
作者 张怀宙 秦化淑 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第1期11-15,共5页
研究一类不确定仿射非线性系统的自适应控制问题 ,构造出基于滑动模控制和GRBF网络的自适应控制器 ,使得对于任意的系统初值和网络初始权重 ,被控系统的输出均能渐近跟踪已知参考信号 ,控制器设计中所需估计参数个数等于实际参数个数 .
关键词 非线性系统 自适应控制 GRBF网络 学习方法
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面向深度学习训练任务的自适应任务分配方法 被引量:5
17
作者 陈伟 陈庆奎 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第12期2531-2537,共7页
随着深度学习的任务训练对计算资源的需求不断提高,采用GPU集群来训练深度学习任务成为首选.但基于集群的一些深度学习框架都需要手动设置训练方法以及环境资源,这样往往不能保证训练任务的耗时最短.本文针对该问题提出一种自适应任务... 随着深度学习的任务训练对计算资源的需求不断提高,采用GPU集群来训练深度学习任务成为首选.但基于集群的一些深度学习框架都需要手动设置训练方法以及环境资源,这样往往不能保证训练任务的耗时最短.本文针对该问题提出一种自适应任务分配方法,可以根据不同的训练模型,自动选择最佳的分配方案.本方法首先根据Roofline模型并结合训练模型,计算出每个计算节点的理论计算时间,然后再考虑不同训练方式过程中的通信时间和其它额外开销,最后根据组合优化的原理,从而确定深度学习任务的训练方式以及所涉及的计算节点.实验表明,本方法在异构GPU集群下训练Alexnet网络,可以表现出91.6%的高准确率. 展开更多
关键词 深度学习 自适应 任务分配方法 GPU集群
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严格反馈互联系统分散式backstepping自适应迭代学习控制 被引量:1
18
作者 孙丽丽 吴铁军 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1530-1538,共9页
基于Lyapunov分析方法,针对具有严格反馈形式的非线性互联系统,本文设计了一种分散式backstepping自适应迭代学习控制器.子系统之间的互联项为所有子系统输出项线性有界,为每个子系统设计的控制器仅采用该子系统的信息,不需要子系统之... 基于Lyapunov分析方法,针对具有严格反馈形式的非线性互联系统,本文设计了一种分散式backstepping自适应迭代学习控制器.子系统之间的互联项为所有子系统输出项线性有界,为每个子系统设计的控制器仅采用该子系统的信息,不需要子系统之间相互传递信息.在控制器中,引入在时间轴和迭代轴上同时更新的自适应参数,以补偿子系统之间的互联项影响.通过采用本文给出的控制器,可使得每个子系统的输出跟踪相应的参考模型输出,仿真结果验证了本文算法的有效性. 展开更多
关键词 分散式控制 互联非线性系统 backstepping自适应迭代学习控制 严格反馈互联系统
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双闭环自适应调参法在城镇供水需水量预测机器学习模型中应用研究
19
作者 唐璎 刘明娟 +2 位作者 杨溢 杨溢 谭彤 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第12期248-254,共7页
针对城市供水企业在日供水量预测方面的需求,提出并设计了一种基于自动控制双闭环调节原理和自适应机器学习的水量预测模型参数调整方法。该方法创新性地引入了日变化系数和15min变化系数,在超出预设误差阈值时启动内外环控制流程调整... 针对城市供水企业在日供水量预测方面的需求,提出并设计了一种基于自动控制双闭环调节原理和自适应机器学习的水量预测模型参数调整方法。该方法创新性地引入了日变化系数和15min变化系数,在超出预设误差阈值时启动内外环控制流程调整输出偏差。通过对广东省某自来水公司实际供水数据的分析,采用双闭环自适应调参法建立的水量预测模型在预测日供水量变化时相较于传统预测方法预测精度提升了15%,模型预测结果稳定性也得到一定程度的提高。结果表明,该模型能有效提高供水量预测的准确性和稳定性,为城市供水调度和水资源节约提供了一个先进实用工具,在城镇智慧水务发展中具有重要的应用推广价值。 展开更多
关键词 日供水量预测 双闭环调节原理 自适应机器学习 预测精准度 模型稳定性 参数调整方法 智慧水务
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基于扩张观测器的欠驱动船舶轨迹跟踪低频学习自适应动态面输出反馈控制 被引量:13
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作者 沈智鹏 邹天宇 王茹 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期867-876,共10页
针对速度不可测的三自由度欠驱动船舶轨迹跟踪控制问题,考虑船舶存在模型参数不确定项以及外界环境干扰未知情况,提出一种基于扩张观测器的欠驱动船舶轨迹跟踪低频学习自适应动态面输出反馈控制策略.该策略构造扩张观测器估计船舶速度向... 针对速度不可测的三自由度欠驱动船舶轨迹跟踪控制问题,考虑船舶存在模型参数不确定项以及外界环境干扰未知情况,提出一种基于扩张观测器的欠驱动船舶轨迹跟踪低频学习自适应动态面输出反馈控制策略.该策略构造扩张观测器估计船舶速度向量,利用神经网络算法逼近模型参数不确定项,然后采用动态面控制技术避免对虚拟控制律直接求导,简化控制律计算过程,并引入低频增益学习技术消除外界扰动导致控制信号产生高频振荡,最后选取李雅普诺夫函数证明该控制律能够保证船舶跟踪闭环系统中所有误差信号一致最终有界.仿真结果表明,本文所设计控制器对船舶模型参数不确定项及外界环境干扰具有较强的鲁棒性,能够实现对船舶轨迹的有效跟踪. 展开更多
关键词 欠驱动船舶 轨迹跟踪 扩张观测器 自适应动态面控制 输出反馈控制 低频学习 控制系统稳定性
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