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考虑干扰的交通子区模糊迭代学习边界控制: 1; 作者马甜甜闫飞王昆《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第9期1581-1592,共12页; 针对固定增益迭代学习控制器跟踪交通子区内期望累计车辆数n^(*)的速度较慢,迭代次数过多的问题,并考虑到实际交通子区内存在的干扰对其运行状态的影响,建立了含有干扰项的交通流模型并对其进行离散化。采用开闭环比例微分(proportion d... 展开更多; 关键词边界控制开闭环PD型模糊迭代学习控制器宏观基本图干扰事件; 在线阅读下载PDF 职称材料

地震作用下高层建筑结构的分散模糊迭代学习控制研究被引量：18: 2; 作者汪权王建国裴阳阳《计算力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期681-686,709,共7页; 针对地震作用下高层建筑结构的模糊半主动振动控制方法进行研究,引入分散控制的策略,将模糊逻辑理论与迭代学习控制算法原理相结合,提出分散模糊迭代学习控制DFILC(Decentralized Fuzzy Iterative LearningControl)算法,并应用于高层结... 展开更多; 关键词地震作用高层建筑集中控制分散控制模糊迭代学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于T-S模糊模型的间歇过程的迭代学习容错控制被引量：9: 3; 作者王立敏杨继胜 +2 位作者于晶贤李秉芸高福荣《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期1081-1089,共9页; 间歇过程不仅具有强非线性,同时还会受到诸如执行器等故障影响,研究非线性间歇过程在具有故障的情况下依然稳定运行至关重要。针对执行器增益故障及系统所具有的强非线性,提出一种新的基于间歇过程的T-S模糊模型的复合迭代学习容错控制... 展开更多; 关键词间歇过程 2D T-S模糊模型模糊迭代学习容错控制过程控制稳定系统工程; 在线阅读下载PDF 职称材料

模糊PID迭代学习气压模拟系统控制算法研究被引量：5: 4; 作者王欢陈春俊 +1 位作者杨露李勇洁《中国测试》 CAS 北大核心 2021年第4期77-82,112,共7页; 高速列车车内气压变化影响乘客的舒适性,基于综合舒适度模拟试验台,抽象出气压模拟系统以模拟车内典型气压变化工况。针对气压模拟系统可重复性模拟车内典型气压变化及其难以精确建立数学模型等特点,建立该系统的质量-压力转换数值模型... 展开更多; 关键词高速列车气压模拟模糊PID迭代学习控制多容耦合质量-压力转换模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

执行器故障和未知控制方向系统的自适应模糊学习控制被引量：3: 5; 作者许清媛郑创涛 +2 位作者麦庆全万凯何婉滢《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第9期1706-1719,共14页; 在工业生产中,工业机器人等设备在重复运动中容易出现执行器故障,进而降低生产效率。另外,考虑到很多实际系统无法提前预知控制方向,因此,面向执行器故障和未知控制方向系统,提出了一种自适应模糊迭代学习控制(iterative learning contr... 展开更多; 关键词自适应模糊迭代学习控制执行器故障未知控制方向离散Nussbaum型函数模糊逻辑系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑干扰的交通子区模糊迭代学习边界控制: 1; 作者马甜甜闫飞王昆; 机构太原理工大学电气与动力工程学院; 出处《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第9期1581-1592,共12页; 基金国家自然科学基金资助项目(61703300) 中国博士后科学基金资助项目(2019M651082) 山西省应用基础研究项目(201801DB221191)。; 文摘针对固定增益迭代学习控制器跟踪交通子区内期望累计车辆数n^(*)的速度较慢,迭代次数过多的问题,并考虑到实际交通子区内存在的干扰对其运行状态的影响,建立了含有干扰项的交通流模型并对其进行离散化。采用开闭环比例微分(proportion differentiation,PD)型模糊迭代学习控制器,根据研究子区实际路网内的累计车辆数与期望累计车辆数n^(*)的误差及其变化率对开闭环PD型迭代学习控制器的迭代学习增益和反馈增益进行调整,使交通子区内的实际累计车辆数可以较快速地跟踪期望累计车辆数n^(*),并对开闭环PD型模糊迭代学习控制器的收敛性进行严格证明。通过对轻度和中度干扰影响下的交通子区进行仿真,结果显示,对比固定增益迭代学习控制器,开闭环PD型模糊迭代学习控制器的误差收敛速度分别提高24%和31%,平均排队长度分别减少24.52%和16.55%,平均延误分别减少21.63%和19.23%,平均停车次数分别减少23.68%和10.77%。; 关键词边界控制开闭环PD型模糊迭代学习控制器宏观基本图干扰事件; Keywords Perimeter control open-closed-loop PD type fuzzy iterative learning controller macroscopic fundamental diagram interference events; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名地震作用下高层建筑结构的分散模糊迭代学习控制研究被引量：18: 2; 作者汪权王建国裴阳阳; 机构合肥工业大学土木与水利工程学院; 出处《计算力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期681-686,709,共7页; 基金国家自然科学基金(11172087) 土木工程防灾减灾安徽省工程技术研究中心(教秘[2007]368号) +1 种基金 2011HGQC1030)资助项目; 文摘针对地震作用下高层建筑结构的模糊半主动振动控制方法进行研究,引入分散控制的策略,将模糊逻辑理论与迭代学习控制算法原理相结合,提出分散模糊迭代学习控制DFILC(Decentralized Fuzzy Iterative LearningControl)算法,并应用于高层结构地震反应振动控制中。对某20层钢结构Benchmark结构模型进行数值计算与分析,结果表明,采用分散控制策略的DFILC算法可以有效地抑制结构地震反应,相对于集中控制的单一失效分散控制系统的可靠性更强且数据实时处理效率大为提高;同时,模糊逻辑理论的运用解决了模型的不确定性和外扰的非线性。; 关键词地震作用高层建筑集中控制分散控制模糊迭代学习; Keywords seismic action tall building centralized control decentralized control fuzzy iterative learning; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP273.22 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于T-S模糊模型的间歇过程的迭代学习容错控制被引量：9: 3; 作者王立敏杨继胜于晶贤李秉芸高福荣; 机构辽宁石油化工大学理学院香港科技大学化学与生物分子工程系; 出处《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期1081-1089,共9页; 基金国家自然科学基金项目(61433005) 辽宁省高等学校优秀人才支持计划项目(LJQ2014039) 广东省创新团队项目(2013G076)~~; 文摘间歇过程不仅具有强非线性,同时还会受到诸如执行器等故障影响,研究非线性间歇过程在具有故障的情况下依然稳定运行至关重要。针对执行器增益故障及系统所具有的强非线性,提出一种新的基于间歇过程的T-S模糊模型的复合迭代学习容错控制方法。首先根据间歇过程的非线性模型,利用扇区非线性方法建立其T-S模糊故障模型,再利用间歇过程的二维特性与重复特性,在2D系统理论框架内,设计2D复合ILC容错控制器,进而构建此T-S模糊模型的等价二维Rosser模型,接着利用Lyapunov方法给出系统稳定充分条件并求解控制器增益。针对强非线性的连续搅拌釜进行仿真,结果表明所提出方法具有可行性与有效性。; 关键词间歇过程 2D T-S模糊模型模糊迭代学习容错控制过程控制稳定系统工程; Keywords batch processes 2D T-S fuzzy model fuzzy iterative learning fault-tolerant control process control stability systems engineering; 分类号 TB114.43 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模糊PID迭代学习气压模拟系统控制算法研究被引量：5: 4; 作者王欢陈春俊杨露李勇洁; 机构西南交通大学机械工程学院轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室; 出处《中国测试》 CAS 北大核心 2021年第4期77-82,112,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(51975487)。; 文摘高速列车车内气压变化影响乘客的舒适性,基于综合舒适度模拟试验台,抽象出气压模拟系统以模拟车内典型气压变化工况。针对气压模拟系统可重复性模拟车内典型气压变化及其难以精确建立数学模型等特点,建立该系统的质量-压力转换数值模型,并根据系统特点设计模糊PID迭代学习控制算法对系统的压力控制进行研究。仿真结果表明:在收敛速度方面,该算法较模糊迭代控制提升34.48%,较传统PID迭代控制提升44.12%;在控制精度方面,该算法较模糊迭代控制提升20.14%,较传统PID迭代控制提升21.00%。综上所述,该算法能够有效提高控制系统的控制精度和收敛速度,改善系统的动态性能。; 关键词高速列车气压模拟模糊PID迭代学习控制多容耦合质量-压力转换模型; Keywords high-speed train air pressure simulation fuzzy PID iterative learning control multi-volume coupled mass and pressure conversion model; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] U271.91 [机械工程—车辆工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名执行器故障和未知控制方向系统的自适应模糊学习控制被引量：3: 5; 作者许清媛郑创涛麦庆全万凯何婉滢; 机构广东技术师范大学电子与信息学院惠州学院电子信息与电气工程学院; 出处《控制工程》 CSCD 北大核心 2023年第9期1706-1719,共14页; 基金国家自然科学基金资助项目(62103159) 广东省基础与应用基础基金项目(2020A1515110414,2022A1515140019) +1 种基金广东省普通高校青年创新人才项目(2021KQNCX093)。; 文摘在工业生产中,工业机器人等设备在重复运动中容易出现执行器故障,进而降低生产效率。另外,考虑到很多实际系统无法提前预知控制方向,因此,面向执行器故障和未知控制方向系统,提出了一种自适应模糊迭代学习控制(iterative learning control,ILC)算法。首先,使用模糊逻辑系统(fuzzy logic system,FLS)估计期望的控制信号,并设计额外的自适应项来补偿执行器故障和系统未知函数带来的副作用。其次,考虑到系统的控制方向是未知的,采用离散Nussbaum型函数在迭代方向对其进行辨识,并将该函数应用于自适应模糊ILC算法。最后,通过Lyapunov-like函数证明了所提自适应模糊ILC算法的可行性:当迭代次数趋于无穷大时,除t∈{0,1,…,m-1}时刻之外的ILC跟踪误差可收敛到一个可调界内,且所有系统信号保持有界。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。; 关键词自适应模糊迭代学习控制执行器故障未知控制方向离散Nussbaum型函数模糊逻辑系统; Keywords Adaptive fuzzy iterative learning control actuator failures unknown control directions discrete Nussbaum-type function fuzzy logic system; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	考虑干扰的交通子区模糊迭代学习边界控制	马甜甜闫飞王昆	《控制工程》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	地震作用下高层建筑结构的分散模糊迭代学习控制研究	汪权王建国裴阳阳	《计算力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	18	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于T-S模糊模型的间歇过程的迭代学习容错控制	王立敏杨继胜于晶贤李秉芸高福荣	《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	模糊PID迭代学习气压模拟系统控制算法研究	王欢陈春俊杨露李勇洁	《中国测试》 CAS 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	执行器故障和未知控制方向系统的自适应模糊学习控制	许清媛郑创涛麦庆全万凯何婉滢	《控制工程》 CSCD 北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料