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题名确定学习与基于数据的建模及控制
被引量：19
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作者
王聪
陈填锐
刘腾飞
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机构
华南理工大学自动化学院控制与优化中心
澳大利亚国立大学信息科学与工程研究院信息工程系
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第6期693-706,共14页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2007CB311005)
国家自然科学基金(60743011,90816028)资助~~
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文摘
确定学习运用自适应控制和动力学系统的概念与方法,研究未知动态环境下的知识获取、表达、存储和利用等问题.针对产生周期或回归轨迹的连续非线性动态系统,确定学习可以对其未知系统动态进行局部准确建模,其基本要素包括:1)使用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络;2)对于周期(或回归)状态轨迹满足部分持续激励条件;3)在周期(或回归)轨迹的邻域内实现对非线性系统动态的局部准确神经网络逼近(局部准确建模);4)所学的知识以时不变且空间分布的方式表达、以常值神经网络权值的方式存储,并可在动态环境下用于动态模式的快速识别或者闭环神经网络控制.本文针对离散动态系统,扩展了确定学习理论,提出一个根据时态数据序列对离散动态系统进行建模与控制的框架.首先,运用确定学习原理和离散系统的自适应辨识方法,实现对产生时态数据的离散非线性系统的未知动态进行局部准确的神经网络建模,并利用此建模结果对时态数据序列进行时不变表达.其次,提出时态数据序列的基于动力学的相似性定义,以及对离散动态系统产生的时态数据序列(亦可称为动态模式)进行快速识别方法.最后,针对离散非线性控制系统,实现了基于时态数据序列对控制系统动态的闭环辨识(局部准确建模).所学关于闭环动态的知识可用于基于模式的智能控制.本文表明确定学习可以为时态数据挖掘的研究提供新的途径,并为基于数据的建模与控制等问题提供新的研究思路.
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关键词
确定学习
时态数据序列
离散动态系统
基于数据的建模
部分持续激励条件
时态数据挖掘
动态模式识别
基于模式的控制
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Keywords
Deterministic learning, temporal data sequence, discrete-time systems, data-based modeling, partial persistence of excitation （PE） condition, temporal data mining, dynamical pattern recognition, pattern-based control
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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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题名空间机械臂的确定性学习控制
被引量：6
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作者
杨飞飞
王聪
曾玮
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机构
华南理工大学自动化学院
华南理工大学机械与汽车工程学院
龙岩学院物理与机电工程学院
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出处
《宇航学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期811-818,共8页
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基金
国家杰出青年科学基金(61225014)
福建省自然科学基金(2014J05078)
龙岩市科技计划项目(2013LY09)
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文摘
研究一类空间机械臂系统的基于模式的控制方法。首先在训练阶段,基于确定性学习理论设计自适应神经网络控制器使机械臂系统跟踪不同的任务模式,得到对应于不同任务模式的一系列空间机械臂闭环动态的局部准确神经网络建模,并利用这些模型构造对应不同任务模式的常值神经网络控制器。其次,在测试阶段,首先快速识别出任务模式,然后调用相应的常值神经网络控制器实现对空间机械臂系统基于模式的闭环控制。理论证明基于模式的控制方法可提高机械臂闭环系统的控制性能,并可避免频繁切换。理论结果最后在空间机械臂中得到了仿真校验。
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关键词
基于模式的控制
机械臂系统
确定性学习
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Keywords
Mode-based control
Space manipulator system
Deterministic learning
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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