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运行时间区间可变的地铁列车无模型自适应迭代学习控制 被引量:1
1
作者 焦世广 侯忠生 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第3期642-648,共7页
针对地铁列车系统非严格重复运行的特性,提出了一种运行时间区间可变的地铁列车无模型自适应迭代学习控制算法.首先,利用紧格式动态线性化方法将地铁列车动力学模型转化为等价的数据模型;其次,仅利用系统输入/输出数据设计了一种适用于... 针对地铁列车系统非严格重复运行的特性,提出了一种运行时间区间可变的地铁列车无模型自适应迭代学习控制算法.首先,利用紧格式动态线性化方法将地铁列车动力学模型转化为等价的数据模型;其次,仅利用系统输入/输出数据设计了一种适用于地铁列车迭代时间长度随机变化的改进无模型自适应迭代学习控制算法;最后,给出了该算法的收敛性分析,并通过仿真验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 地铁列车 无模型自适应控制 无模型适应迭代学习控制 迭代时间区间随机变化
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基于无模型自适应迭代学习的液压锚杆钻机转速控制 被引量:1
2
作者 朱敏 卜旭辉 梁嘉琪 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期95-103,共9页
针对存在参数不确定、非线性约束液压锚杆钻机回转系统的转速高精度控制问题,利用钻机作业的重复性,提出了一种基于无模型自适应迭代学习的液压锚杆钻机回转系统转速控制方案。首先,搭建钻机回转控制系统关于转速的状态空间模型。其次,... 针对存在参数不确定、非线性约束液压锚杆钻机回转系统的转速高精度控制问题,利用钻机作业的重复性,提出了一种基于无模型自适应迭代学习的液压锚杆钻机回转系统转速控制方案。首先,搭建钻机回转控制系统关于转速的状态空间模型。其次,利用动态线性化技术,构造钻机回转系统液压马达与伺服阀电流在迭代域的等价线性映射关系,并根据系统采集的历史伺服阀电流输入、液压马达转角输出数据,提出无模型自适应迭代学习转速控制设计方法。然后在理论上给出液压锚杆钻机回转系统转速跟踪误差沿数据方向以及重复作业方向的渐近收敛性。最后,利用MATLAB软件和AMEsim平台联合仿真验证算法的有效性。结果表明,相比于传统PID算法和迭代学习控制算法,所提出的算法在不需要已知锚杆钻机系统模型的情况下,能够仅利用可测数据实现钻机转速的高精度控制,并且在面对突加外部干扰、油温波动情况下仍具备良好的自适应、抗干扰能力。 展开更多
关键词 无模型自适应控制 迭代学习控制 液压锚杆钻机回转系统 联合仿真
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基于在线学习的多模型自适应控制 被引量:13
3
作者 翟军勇 费树岷 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期80-83,共4页
针对传统自适应控制算法,实际工业过程在不同工况下的模型参数突变时系统暂态响应特性较差,该文提出了基于在线学习的多模型自适应控制方法。应用动态模型库技术来建立模型库,而无需被控对象的先验知识,所提出的建模方法和相应的多模型... 针对传统自适应控制算法,实际工业过程在不同工况下的模型参数突变时系统暂态响应特性较差,该文提出了基于在线学习的多模型自适应控制方法。应用动态模型库技术来建立模型库,而无需被控对象的先验知识,所提出的建模方法和相应的多模型自适应控制器使系统的动态响应品质得到了明显的改善。文中证明了该算法能够保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛性。计算机仿真结果表明该算法的有效性。 展开更多
关键词 模型自适应控制 在线学习 自适应控制算法 自适应控制 模型库技术 渐近收敛性 响应特性 模型参数 工业过程 控制方法 应用动态 先验知识 被控对象 动态响应 建模方法 跟踪误差 闭环系统 仿真结果 稳定性 计算机
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基于强化学习的模型参考自适应控制 被引量:6
4
作者 郭红霞 吴捷 王春茹 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期291-294,300,共5页
提出了一种基于强化学习的模型参考自适应控制方法,控制器采用自适应启发评价算法,它由两部分组成:自适应评价单元及联想搜索单元.由参考模型给出系统的性能指标,利用系统反馈的强化信号在线更新控制器的参数.仿真结果表明:基于强化学... 提出了一种基于强化学习的模型参考自适应控制方法,控制器采用自适应启发评价算法,它由两部分组成:自适应评价单元及联想搜索单元.由参考模型给出系统的性能指标,利用系统反馈的强化信号在线更新控制器的参数.仿真结果表明:基于强化学习的模型参考自适应控制方法可以实现对一类复杂的非线性系统的稳定控制和鲁棒控制,该控制方法不仅响应速度快,而且具有较高的学习速率,实时性较强. 展开更多
关键词 强化学习 模型参考自适应控制 联想搜索单元 适应评价单元
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基于即时学习算法非线性系统多模型自适应控制 被引量:3
5
作者 孙维 王伟 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期611-615,共5页
针对可获得大量输入输出数据的非线性系统 ,提出一种改进的即时模型辨识方法 ,并与自校正的极点配置控制算法相结合 ,设计多模型自适应控制器 .所提出的建模方法和相应的多模型自适应控制器能较好地逼近非线性系统的动态特性 。
关键词 模型自适应控制 非线性系统 极点配置 即时学习算法 建模方法 即时局部模型
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永磁直线电机的无模型自适应控制方法研究 被引量:9
6
作者 曹荣敏 侯忠生 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第6期1433-1436,共4页
将基于全格式线性化的单入单出非线性离散时间系统的无模型学习自适应控制方法应用在永磁直线电机的速度和位置控制中。控制器的设计是无模型的,是直接基于称为拟梯度的向量,拟梯度向量是通过新型参数估计算法,根据给出的永磁直流直线... 将基于全格式线性化的单入单出非线性离散时间系统的无模型学习自适应控制方法应用在永磁直线电机的速度和位置控制中。控制器的设计是无模型的,是直接基于称为拟梯度的向量,拟梯度向量是通过新型参数估计算法,根据给出的永磁直流直线电机运动模型的输入输出信息在线导出的。无模型控制方法非常适用于实际的阶数难以知道或难以辨识,且是时变的非线性系统。实现了系统阶数较高时的有效控制,弥补了经典自适应控制阶数高时在线计算量过大而不能适应于系统快速变化过程的不足。利用Matlab软件进行仿真实验,验证了该方法对电机这种具有不确知动态的非线性系统的稳定性和抑止外部干扰和噪声的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 无模型学习自适应控制 永磁直线电机 非线性系统 计算机仿真 稳定性 鲁棒性
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基于聚类方法和神经网络的非线性系统多模型自适应控制 被引量:10
7
作者 唐伟强 龙文堃 +1 位作者 孙丽娟 黄小丽 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期2100-2106,共7页
针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设... 针对具有参数跳变的非线性系统,联合聚类算法和神经网络提出新的多模型自适应控制方法。首先对系统的输入输出数据进行模糊聚类,然后基于递推最小二乘法建立多个固定模型。为提高系统的暂态性能,同时建立两个自适应模型,并在此基础上设计鲁棒自适应控制器。此外,为了补偿系统的非线性部分,建立非线性预测模型,并设计非线性神经网络自适应控制器。所提方法可使控制切换系统具有稳定性保证。最后,通过性能指标对控制器进行平滑切换。仿真结果表明,所提方法能够保证系统具有良好的控制性能。 展开更多
关键词 非线性系统 模型方法 自适应控制 模糊聚类 神经网络
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基于改进多入多出无模型自适应控制的二维直线电机迭代学习控制 被引量:22
8
作者 曹荣敏 郑鑫鑫 侯忠生 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第19期4025-4034,共10页
二维直线电机在实际运行中存在强耦合、未知非线性等未建模动态控制问题,且易受外部干扰的影响。基于无模型自适应控制(MFAC)不依赖被控系统精确数学模型的特点及迭代学习控制(ILC)循序渐进的学习规律,提出一种改进多入多出无模型自适... 二维直线电机在实际运行中存在强耦合、未知非线性等未建模动态控制问题,且易受外部干扰的影响。基于无模型自适应控制(MFAC)不依赖被控系统精确数学模型的特点及迭代学习控制(ILC)循序渐进的学习规律,提出一种改进多入多出无模型自适应控制(MIMO-MFAC)的二维直线电机迭代学习控制(ILC)复合控制方案。在无模型自适应控制输入准则函数中加入一阶差分单元,使改进多入多出(MIMO)无模型自适应反馈控制器具有很强的鲁棒性。迭代学习前馈控制器可以克服外部干扰,补偿系统非线性,前馈反馈优势互补,实现对期望输出的精度补偿,进一步减小位置跟踪误差。最后,将二维直线电机运动平台与LINKS-RT半实物仿真系统相结合,通过实验验证所提方案的有效性。 展开更多
关键词 二维直线电机 无模型自适应控制 多输入多输出 迭代学习控制 位置跟踪误差
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基于在线学习优化动态模型库的多模型自适应控制
9
作者 钱承山 吴庆宪 姜长生 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期601-606,共6页
提出一种通过在线学习优化动态模型库的方法.当子模型数量增长达到设定规模时,根据动态模型库中各子模型与实际对象的匹配程度,选取匹配程度最低的旧模型删除,并添加新建子模型,从而维持动态模型库在设定规模以内,解决了在线学习建立动... 提出一种通过在线学习优化动态模型库的方法.当子模型数量增长达到设定规模时,根据动态模型库中各子模型与实际对象的匹配程度,选取匹配程度最低的旧模型删除,并添加新建子模型,从而维持动态模型库在设定规模以内,解决了在线学习建立动态模型库子模型数量不断增长的问题,避免了子模型数量的过度增长而引起的计算量增加和性能下降,并通过仿真证明了算法的有效性. 展开更多
关键词 模型自适应控制 在线学习 动态模型 优化
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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
10
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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基于深度学习贝叶斯模型平均代理的油藏自动历史拟合研究
11
作者 张凯 陈旭 +3 位作者 刘丕养 张金鼎 张黎明 姚军 《钻采工艺》 北大核心 2025年第1期147-156,共10页
油藏自动历史拟合过程中,需要频繁调用数值模拟器进行正向计算,导致计算时间长、资源消耗大。基于深度学习的油藏数值模拟代理模型提供了一种快速计算油水井生产动态的替代方案。然而,单一神经网络产量预测代理模型在特征提取和学习能... 油藏自动历史拟合过程中,需要频繁调用数值模拟器进行正向计算,导致计算时间长、资源消耗大。基于深度学习的油藏数值模拟代理模型提供了一种快速计算油水井生产动态的替代方案。然而,单一神经网络产量预测代理模型在特征提取和学习能力方面存在局限性。基于空间特征构建的代理模型侧重于学习油藏渗流的空间特性,但忽视了时间维度;基于时空特征构建的模型虽然擅长捕捉时间序列特征,却在空间特征学习方面不足。为此,文章提出了一种基于深度学习的贝叶斯模型平均代理方法,利用贝叶斯模型平均方法对两种深度学习代理模型进行集成,结合二者优势,增强代理模型对油藏特征的多维度学习能力,从而提高预测精度。该方法进一步结合多重数据同化集合平滑器,应用于实际油藏历史拟合中。实验结果表明,基于深度学习贝叶斯模型平均代理的历史拟合方法能够在保证高效计算的同时,准确拟合油藏实际生产动态,为快速、精确的历史拟合提供了一种创新解决方案。 展开更多
关键词 深度学习 历史拟合 产量预测 贝叶斯模型平均方法 集成代理模型
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基于在线序贯极限学习机的温室温度预测方法及其自适应控制系统设计 被引量:5
12
作者 张立优 马珺 +2 位作者 贾华宇 王曦 张朝霞 《江苏农业科学》 2018年第14期226-230,共5页
针对现有的温室控制方法难以对温室系统做出精准预测和有效控制等问题,提出一种基于在线序贯极限学习机(online sequential extreme learning machine,简称OS-ELM)神经网络的温室温度预测及其自适应控制方法。该方法采用OS-ELM神经网络... 针对现有的温室控制方法难以对温室系统做出精准预测和有效控制等问题,提出一种基于在线序贯极限学习机(online sequential extreme learning machine,简称OS-ELM)神经网络的温室温度预测及其自适应控制方法。该方法采用OS-ELM神经网络构建温室系统的温度预测模型,并用于温室温度预测;将预测模型的输出作为模糊神经网络控制器(fuzzy neural network controller,简称FNNC)的理想输出参考量,结合FNNC的实际输出量,将FNNC输出误差作为遗传算法(genetic algorithm,简称GA)优化FNNC参数的目标函数,构成在线预测的模糊控制策略。在温室温度预测模型采用物理建模、Elman神经网络建模和OS-ELM神经网络建模方法下对温室温度控制进行试验,结果表明,基于OS-ELM的温室温度预测方法及其自适应控制系统具有较好的性能优势,可有效提高温室的预测和控制精度。 展开更多
关键词 在线序贯极限学习 模糊神经网络控制 自适应控制 遗传算法 在线温室温度预测模型
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基于准ARX多层学习网络模型的非线性系统自适应控制 被引量:5
13
作者 王兰 谢达 +1 位作者 董宜平 曹进德 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2019年第11期1214-1223,共10页
建立了准ARX多层学习网络预测模型,并用于非线性系统自适应控制问题.该模型的内核部分为一个改进的神经模糊网络(NFNs):一部分为三层非线性网络结构,采用自联想网络进行离线训练;另一部分为三层NFNs,采取在线调整.据此对参数进行分类,... 建立了准ARX多层学习网络预测模型,并用于非线性系统自适应控制问题.该模型的内核部分为一个改进的神经模糊网络(NFNs):一部分为三层非线性网络结构,采用自联想网络进行离线训练;另一部分为三层NFNs,采取在线调整.据此对参数进行分类,给出相应调整算法.然后,基于模型宏观结构的优势给出控制器设计方案.仿真分析给出该建模方法的有效性. 展开更多
关键词 准ARX模型 多层学习网络 自适应控制
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一类多重时滞非线性系统无模型学习自适应控制 被引量:5
14
作者 胡致强 李向东 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期261-264,共4页
对于一类常见多重时滞非线性离散系统.提出了基于动态线性逼近的增量型最小化模型、递推预测 模型,无模型学习自适应控制律和带有参数限定时域长度的参数自适应预报递推算法,实现了对存在较大滞 后的多重时滞非线性系统的无模型学习... 对于一类常见多重时滞非线性离散系统.提出了基于动态线性逼近的增量型最小化模型、递推预测 模型,无模型学习自适应控制律和带有参数限定时域长度的参数自适应预报递推算法,实现了对存在较大滞 后的多重时滞非线性系统的无模型学习自适应控制。该算法不需要受控系统的结构信息、数学模型、外部实 验信号和训练过程,不用解Diophantine方程.无需矩阵运算.在线计算量很小.实时性好,仅用受控系统的 I/O数据来设计,传统的未建模动态不存在。通过仿真表明,该算法对于一类非线性系统实现无模型自适应 控制是正确和有效的. 展开更多
关键词 非线性系统 无模型学习自适应控制 参数自适应预报 增量型最小化递推预测模型
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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
15
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. 展开更多
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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多模型自适应控制应用于大型光伏电站阻尼区间振荡 被引量:10
16
作者 余希瑞 周林 +1 位作者 郭珂 刘强 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第14期4036-4043,共8页
研究表明对大型光伏电站引入附加阻尼控制,可以有效抑制互联电力系统的区间低频振荡。为解决传统阻尼控制方法在应对大扰动方面的不足,引入多模型自适应控制策略进行阻尼控制。采用K-medoids算法以低频振荡模式为多维特征点对运行状态... 研究表明对大型光伏电站引入附加阻尼控制,可以有效抑制互联电力系统的区间低频振荡。为解决传统阻尼控制方法在应对大扰动方面的不足,引入多模型自适应控制策略进行阻尼控制。采用K-medoids算法以低频振荡模式为多维特征点对运行状态对应的线性模型进行聚类,并基于各类的中心模型分别设计阻尼控制器。通过比较实际系统与模型的输出动态响应差异,用贝叶斯方法实时计算每一个模型匹配当前实际系统的概率,据此更新各阻尼控制器输出权重,各控制器输出的加权平均作为最终控制信号附加于光伏无功控制的参考指令中。在DIgSILENT/PowerFactory中搭建光伏并网四机两区域测试系统,非线性仿真结果表明,在无需系统受扰后状态先验知识的情况下,该策略可以有效抑制非预期扰动引发的区间振荡,并在反馈信号时延和光照随机波动下均保持良好的鲁棒控制性能。 展开更多
关键词 大型光伏电站 区间振荡 模型自适应控制 贝叶斯方法 K-medoids聚类算法
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环卫车辆轨迹跟踪系统的无模型自适应迭代学习控制 被引量:16
17
作者 姚文龙 庞震 +1 位作者 池荣虎 邵巍 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期101-108,共8页
针对环卫车辆周期重复性工作特点,考虑模型时变以及未知扰动问题,提出一种基于无模型自适应迭代学习的环卫车辆轨迹跟踪控制方法.首先,针对环卫车辆建立了两轮移动机器人的运动学模型,然后,给出带时变参数和非线性不确定项的迭代域下全... 针对环卫车辆周期重复性工作特点,考虑模型时变以及未知扰动问题,提出一种基于无模型自适应迭代学习的环卫车辆轨迹跟踪控制方法.首先,针对环卫车辆建立了两轮移动机器人的运动学模型,然后,给出带时变参数和非线性不确定项的迭代域下全格式动态线性化数据模型,引入时间差分估计算法,设计基于最优性能指标的轨迹跟踪无模型自适应迭代学习控制方法,并进行仿真分析.结果表明,环卫车轨迹跟踪系统车身角随迭代增加超调减小,与传统迭代学习控制算法相比,具有松弛的条件限制和较好的鲁棒性,同时提高了控制系统精度. 展开更多
关键词 环卫车辆 移动机器人 轨迹跟踪 无模型自适应控制 迭代学习控制 扰动
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非圆车削系统的无模型自适应迭代学习控制 被引量:10
18
作者 赵云杰 曹荣敏 周惠兴 《控制工程》 CSCD 北大核心 2018年第10期1922-1926,共5页
直线电机是非圆车削刀具进给系统的重要组成部分,设计的基于非圆车削的无模型自适应迭代学习控制方案具有使直线电机具备自我学习,改进其位置误差的能力。首先给出了迭代域伪梯度的概念与迭代域基于输入输出增量形式的全格式动态线性化... 直线电机是非圆车削刀具进给系统的重要组成部分,设计的基于非圆车削的无模型自适应迭代学习控制方案具有使直线电机具备自我学习,改进其位置误差的能力。首先给出了迭代域伪梯度的概念与迭代域基于输入输出增量形式的全格式动态线性化数据模型,然后给出相应的无模型自适应迭代学习控制方案,最后给出直线电机位置误差的仿真分析。理论和仿真研究均表明,随着迭代次数的增加,非圆车削刀具进给系统可以改进其位置误差。 展开更多
关键词 无模型自适应控制 迭代学习控制 数据驱动控制 非圆车削
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带有迭代学习前馈的快速路无模型自适应入口匝道控制 被引量:30
19
作者 侯忠生 晏静文 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期588-595,共8页
提出了一种新的带有迭代学习前馈的快速路无模型自适应入口匝道控制算法.模块化的前馈迭代学习和反馈MFAC控制器设计方案使所设计的控制系统有效地利用了交通流的周期性特征,提高了控制品质.严格的数学推导证明了该方法的收敛性.仿真研... 提出了一种新的带有迭代学习前馈的快速路无模型自适应入口匝道控制算法.模块化的前馈迭代学习和反馈MFAC控制器设计方案使所设计的控制系统有效地利用了交通流的周期性特征,提高了控制品质.严格的数学推导证明了该方法的收敛性.仿真研究及比较结果验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 迭代学习控制 无模型自适应控制 快速路匝道控制 收敛性分析 仿真研究
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安装MR阻尼器工程结构的非参数模型自适应控制 被引量:6
20
作者 周强 瞿伟廉 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2004年第4期127-132,共6页
本文首先建立了结构-磁流变阻尼器非线性系统的非参数模型,该模型不需要太多的受控结构的先验知识,且具有结构简单、参数少,是时变增量形式等优点,因此适合于非线性控制系统的设计。在此基础上,本文提出了非参数模型学习自适应半主动控... 本文首先建立了结构-磁流变阻尼器非线性系统的非参数模型,该模型不需要太多的受控结构的先验知识,且具有结构简单、参数少,是时变增量形式等优点,因此适合于非线性控制系统的设计。在此基础上,本文提出了非参数模型学习自适应半主动控制算法,并以一个6层框架结构为例,进行了深入的仿真数值分析。计算结果表明,采用本文提出的控制算法能得到令人满意的控制效果。通过在较大范围内选取结构参数值,验证了算法具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 非线性系统 非参数模型 学习自适应控制 鲁棒性 控制效果
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