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切换系统优化控制方法研究 被引量:5
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作者 尹增山 李平 高春华 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第2期115-118,共4页
针对一类特殊的混杂系统——切换系统的优化控制问题 ,提出了分段梯度下降优化方法 ,它是连续系统优化控制梯度下降法的推广 .对分段线性切换系统 ,通过一定变换 ,可以把切换系统转化成关于特定变量的连续系统 ,证明了切换系统整体优化... 针对一类特殊的混杂系统——切换系统的优化控制问题 ,提出了分段梯度下降优化方法 ,它是连续系统优化控制梯度下降法的推广 .对分段线性切换系统 ,通过一定变换 ,可以把切换系统转化成关于特定变量的连续系统 ,证明了切换系统整体优化控制目标等价于各子模态连续系统的优化目标之和 ,从而得到切换系统最优控制的梯度下降优化算法 ,该方法能够有效地得出切换系统优化控制的局部最优解 .给出了具体示例 。 展开更多
关键词 分段切换系统 混杂系统 最优控制 梯度下降优化算法 局部最优解 连续系统
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基于二阶泛模型的无模型自适应控制及参数整定 被引量:16
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作者 王晶 纪超 +1 位作者 曹柳林 靳其兵 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期1795-1802,共8页
首先充分利用无模型自适应控制(MFAC)边建模、边控制的特点,推导基于二阶"泛模型"的改进无模型自适应控制方法,并推导伪偏导数及控制律的迭代公式,与基于一阶泛模型的MFAC方法相比,改进策略可以使每次迭代的泛模型更加准确,... 首先充分利用无模型自适应控制(MFAC)边建模、边控制的特点,推导基于二阶"泛模型"的改进无模型自适应控制方法,并推导伪偏导数及控制律的迭代公式,与基于一阶泛模型的MFAC方法相比,改进策略可以使每次迭代的泛模型更加准确,从而进一步提高控制精度。接着,针对改进MFAC的参数整定问题,提出基于优化技术的控制器参数整定方法,运用辨识出的近似模型针对不同的目标函数进行优化,使得其实用范围更加广泛。通过大量仿真实验对比可以看出:经过Jeu-tr型性能指标进行参数优化的改进MFAC控制器动态响应最好,且优化迭代次数较少。因此,控制效果得到显著改善。 展开更多
关键词 无模型自适应控制 二阶泛模型 参数整定 梯度下降优化
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基于深度迁移学习的采煤机摇臂部滚动轴承故障诊断方法 被引量:20
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作者 张旭辉 潘格格 +3 位作者 郭欢欢 毛清华 樊红卫 万翔 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期256-263,共8页
针对长期正常服役的采掘装备典型故障数据少、有标签数据不足,故障诊断模型训练效果不好等问题,提出一种基于深度迁移学习的采煤机摇臂部传动系统故障智能诊断方法。利用该方法将模拟平台故障数据训练后获取的故障诊断模型参数迁移至采... 针对长期正常服役的采掘装备典型故障数据少、有标签数据不足,故障诊断模型训练效果不好等问题,提出一种基于深度迁移学习的采煤机摇臂部传动系统故障智能诊断方法。利用该方法将模拟平台故障数据训练后获取的故障诊断模型参数迁移至采煤机智能故障诊断模型中,从而在不同设备之间进行迁移学习,实现基于小样本数据的采煤机摇臂部智能故障诊断。通过构建预训练的卷积神经网络,将转换为二维时频分布的图像数据集作为预训练模型的输入,并将预训练模型的网络参数迁移至采煤机摇臂传动系统故障诊断模型中,通过保证低层网络不变保留模型的泛化能力,将含有标签的数据集作为采煤机摇臂传动系统智能故障诊断模型的训练数据集对模型进行训练,通过微调高层网络参数进行模型优化和权值更新,得到采煤机摇臂传动系统迁移故障诊断模型,提高了模型的特征提取能力减少了误差。为验证方法有效性,以传动系统滚动轴承为研究对象,采用西储大学轴承数据作为训练集,DDS传动系统平台模拟井下采煤机摇臂部传动系统工况得到滚动轴承监测数据,作为测试集进行试验验证。试验结果表明:滚动轴承平均故障识别精度达到99.59%,与传统的智能故障诊断方法相比,提出的智能故障诊断方法收敛速度快且诊断精度高,能够基于实验室的故障诊断知识,实现高精度设备状态识别与分类。 展开更多
关键词 采煤机 滚动轴承 深度迁移学习 梯度下降优化(Adam)算法 智能诊断 故障诊断
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基于Tensorflow框架的手写数字识别 被引量:1
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作者 李林峰 陈佳怡 +2 位作者 郑佳伟 李潼 吴俊钦 《数字通信世界》 2023年第2期133-136,共4页
文章利用Tensorf low深度学习结构来构建神经网络模型,并采用激活函数对MINIST进行训练;加入特征转换过程,利用梯度下降优化器,将数据降维;在输出层上将全连接模型和Softmax层相结合,经过交叉验证,达到90%以上的识别率。
关键词 Tensorf low MNIST 梯度下降优化 全连接模型
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A Modified PRP-HS Hybrid Conjugate Gradient Algorithm for Solving Unconstrained Optimization Problems
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作者 LI Xiangli WANG Zhiling LI Binglan 《应用数学》 2025年第2期553-564,共12页
In this paper,we propose a three-term conjugate gradient method for solving unconstrained optimization problems based on the Hestenes-Stiefel(HS)conjugate gradient method and Polak-Ribiere-Polyak(PRP)conjugate gradien... In this paper,we propose a three-term conjugate gradient method for solving unconstrained optimization problems based on the Hestenes-Stiefel(HS)conjugate gradient method and Polak-Ribiere-Polyak(PRP)conjugate gradient method.Under the condition of standard Wolfe line search,the proposed search direction is the descent direction.For general nonlinear functions,the method is globally convergent.Finally,numerical results show that the proposed method is efficient. 展开更多
关键词 Conjugate gradient method Unconstrained optimization Sufficient descent condition Global convergence
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