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多模型自适应统计迭代重建算法在高原地区儿童超低剂量胸部CT检查中的应用 被引量:2
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作者 王先涛 白瑞婷 +3 位作者 次旦旺久 索朗尼玛 尼玛卓嘎 苏佰燕 《中国医学科学院学报》 北大核心 2025年第1期29-34,共6页
目的探讨多模型自适应统计迭代重建(ASiR-Ⅴ)算法在高原地区儿童超低剂量胸部CT检查中的应用价值。方法收集西藏自治区人民医院行胸部CT检查的儿童患者,根据扫描条件分为两组:A组采用管电压100 kV,并进行ASiR-Ⅴ50%重建;B组采用管电压80... 目的探讨多模型自适应统计迭代重建(ASiR-Ⅴ)算法在高原地区儿童超低剂量胸部CT检查中的应用价值。方法收集西藏自治区人民医院行胸部CT检查的儿童患者,根据扫描条件分为两组:A组采用管电压100 kV,并进行ASiR-Ⅴ50%重建;B组采用管电压80 kV,分别进行ASiR-Ⅴ0(B1组)和ASiR-Ⅴ50%(B2组)重建,对各组图像质量进行主观及客观评分,比较各组的辐射剂量及图像质量。结果A组和B组容积CT剂量指数分别为(2.33±0.62)、(0.86±0.01)mGy,两组比较差异有统计学意义(P<0.001),剂量长度乘积分别为(65.01±25.12)、(23.55±3.38)mGy·cm,两组比较差异有统计学意义(P<0.001)。肺窗B2组双上肺、双中肺噪声值低于B1组,但均高于A组(P均<0.001);各组肺窗图像质量评分比较差异无统计学意义(P均>0.05)。纵隔窗A组、B1组和B2组升主动脉(P=0.538)和肝脏CT值(P=0.175)比较差异无统计学意义,B2组升主动脉和肝脏信噪比(P均<0.001)、对比噪声比(P均<0.001)均高于B1组,且低于A组(P均<0.05);纵隔窗图像质量评分A组高于B2组,且均高于B1组(P均<0.001)。结论ASiR-Ⅴ联合低管电压在有效降低辐射剂量的同时,能够保障高原地区儿童胸部CT的图像质量。 展开更多
关键词 自适应统计重建算法 儿童 低剂量 多层螺旋CT
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基于负集加权迭代修正最小二乘拟合原理的快速自适应拉曼光谱基线校正算法
2
作者 徐嘉阳 蒙思宇 +6 位作者 张志伟 陈弘毅 马玉婷 王策 齐向东 胡慧杰 宋一之 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期344-350,共7页
拉曼光谱是无损光谱分析技术,通过分析散射光的频率变化获取物质的分子结构信息。基线校正是提升光谱数据质量的关键步骤,可以去除背景信号和不相关噪声,凸显并纯化目标信号。传统的拉曼光谱技术对基线校正的时效性要求不高,但随着流式... 拉曼光谱是无损光谱分析技术,通过分析散射光的频率变化获取物质的分子结构信息。基线校正是提升光谱数据质量的关键步骤,可以去除背景信号和不相关噪声,凸显并纯化目标信号。传统的拉曼光谱技术对基线校正的时效性要求不高,但随着流式拉曼和内窥拉曼等需要实时处理光谱数据的应用场景增多,基线校正在速度和准确性要求也随之提高。传统的迭代多项式拟合和小波变换方法在时间、精度或自适应能力上存在不足。本研究开发了一种基于负集加权迭代修正最小二乘原理的快速自适应基线校正算法(MWIALS)。主要原理是提取负数集并赋予更高权重,在迭代过程中不断修正基线,并通过设置参数阈值以跳出循环,实现快速准确的基线校正。提出两种参数选择策略:固定参数(FMWIALS)适用于批量同类型光谱的快速处理,自适应(AMWIALS)适用于差异化光谱的自适应处理。该算法应用于颗粒物的流式拉曼光谱分析。结果表明,与其他主流算法相比,MWIALS在实际光谱处理上显著高效(平均处理时长47 ms·谱^(-1)),具有较高的准确性和自适应性。该算法能够满足流式拉曼和内窥拉曼等生物样本检测中实时光谱处理的需求,为拉曼光谱技术的进一步应用提供了强有力的支持。 展开更多
关键词 拉曼光谱 基线校正 流式拉曼 快速 自适应 负集加权修正最小二乘算法(MWIALS)
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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
3
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 无模型自适应学习控制 时间区间随机变化
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自适应迭代学习的调度自动化系统运行指标预测方法 被引量:1
4
作者 沈嘉灵 季学纯 +3 位作者 高尚 王宇冬 陈子韵 李昊 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第4期368-376,共9页
在调度自动化系统运行智能风险预警场景下,针对海量指标使用单一算法存在准确率不高以及未根据实时数据特征变化迭代更新等问题,提出一种自适应迭代学习的调度自动化系统运行指标预测方法。基于电力系统业务应用不同行为模式下运行指标... 在调度自动化系统运行智能风险预警场景下,针对海量指标使用单一算法存在准确率不高以及未根据实时数据特征变化迭代更新等问题,提出一种自适应迭代学习的调度自动化系统运行指标预测方法。基于电力系统业务应用不同行为模式下运行指标时序数据特征,提出基于傅里叶变换和自相关系数的运行指标分类方法。根据分类结果采用自适应选择策略构建运行指标时序预测模型。动态捕捉实时运行指标数据变化,自适应迭代更新模型和预测结果。选取某系统部分运行指标数据进行算例分析,验证了所提方法在精确性与时效性方面均显著优于单一算法,消除了实时数据特征变化对系统运行指标趋势预测的影响。 展开更多
关键词 调度自动化系统 自适应选择 学习 自适应更新 运行指标时序预测
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基于迭代学习控制的桥式吊车模型参考自适应滑模控制
5
作者 曹鹏程 徐为民 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第1期144-152,共9页
针对桥式吊车系统存在动态数学模型难以建立和扰动影响等问题,提出一种基于迭代学习控制的模型参考自适应广义超螺旋滑模控制策略。该策略是通过将自适应广义超螺旋滑模算法与基于动态学习增益的迭代学习控制相结合而获得的。超螺旋滑... 针对桥式吊车系统存在动态数学模型难以建立和扰动影响等问题,提出一种基于迭代学习控制的模型参考自适应广义超螺旋滑模控制策略。该策略是通过将自适应广义超螺旋滑模算法与基于动态学习增益的迭代学习控制相结合而获得的。超螺旋滑模算法采用自适应增益技术,即使精确扰动边界未知,也可以调整切换增益,提高系统的鲁棒性和稳定性。通过迭代学习控制可以对系统未知动力学进行估计,进一步提高系统的控制性能。设计一种非线性动态学习增益来保证学习过程中的收敛速度和稳态精度。应用产生指数衰减曲线的参考模型来跟踪位置误差,通过修改参考模型的衰减率控制系统动态响应过程。利用李雅普诺夫理论对系统的稳定性进行证明。仿真结果验证了控制器的有效性。 展开更多
关键词 桥式吊车 自适应广义超螺旋滑模 学习控制 动态学习增益 模型参考自适应
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基于迭代学习的机械臂关节空间轨迹跟踪控制
6
作者 李慧琴 颉世国 +3 位作者 王硕飞 王洋洋 王鹏飞 兰明明 《机电工程》 北大核心 2025年第9期1810-1820,共11页
针对运动轨迹具有重复性特点的多自由度机械臂,为实现机械臂轨迹的精确跟踪控制目的,以一种三自由度空间机械臂为研究对象,采用混合多项式插值法规划关节空间轨迹,提出了一种增益自适应整定的迭代学习控制方法,对机械臂关节轨迹进行了... 针对运动轨迹具有重复性特点的多自由度机械臂,为实现机械臂轨迹的精确跟踪控制目的,以一种三自由度空间机械臂为研究对象,采用混合多项式插值法规划关节空间轨迹,提出了一种增益自适应整定的迭代学习控制方法,对机械臂关节轨迹进行了跟踪控制。首先,根据机械臂逆运动学分析,求解了运动过程中关键点对应的各关节角度,采用3-5-3多项式混合插值方法进行了轨迹规划;然后,采用拉格朗日方法建立了三自由度机械臂的动力学模型,在定常比例-微分(PD)型闭环迭代学习控制的基础上,提出了一种增益自适应整定的迭代学习控制方法,并使用Lyapunov稳定性理论对设计的迭代学习控制器进行了收敛性分析;最后,为验证增益自适应整定的迭代学习控制方法的有效性与优越性,在MATALB/Simulink中搭建了机械臂控制系统进行了仿真分析,并将其结果与采用定常PD迭代学习控制方法的结果进行了对比。研究结果表明:随着迭代次数的增加,机械臂关节轨迹的跟踪效果有显著提升;第5次迭代时,对机械臂关节角度轨迹和末端路径的跟踪达到了预期效果;第10次迭代后,机械臂关节角速度轨迹也能准确地跟踪期望轨迹;与定常PD型闭环迭代学习控制相比,增益自适应整定的迭代学习控制在跟踪机械臂关节轨迹时达到期望轨迹的迭代次数更少、学习速度更快、轨迹跟踪效果更好。该研究为有重复运动轨迹的机械臂提供了一种有效的控制方法。 展开更多
关键词 机械臂 多项式轨迹 自适应学习 动力学分析 轨迹跟踪 MATALB/Simulink
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基于NARX神经网络系统辨识的振动台迭代学习控制研究 被引量:1
7
作者 郭迎庆 朱文 +3 位作者 刘少帅 李世东 景兴建 徐赵东 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第12期37-47,共11页
针对传统振动台台面控制效果不佳的问题,提出了一种自适应迭代学习控制算法,该算法在原有的位移三参量控制系统基础上构建外部位移闭环,形成双闭环控制系统。同时为更准确地模拟振动台的动态行为,引入灰狼优化(GWO)算法优化非线性有源... 针对传统振动台台面控制效果不佳的问题,提出了一种自适应迭代学习控制算法,该算法在原有的位移三参量控制系统基础上构建外部位移闭环,形成双闭环控制系统。同时为更准确地模拟振动台的动态行为,引入灰狼优化(GWO)算法优化非线性有源自回归(NARX)神经网络对振动台模型辨识。仿真结果表明,利用GWO-NARX神经网络进行振动台模型辨识,取得了较高的辨识效果,精度可达99.8%。在辨识模型的基础上,利用自适应迭代学习控制算法极大地提高了振动台的控制精度,最大误差较原系统下降了49.6%。与传统的NARX神经网络进行振动台模型辨识相比,GWO-NARX神经网络辨识效果更好,模型更贴近真实系统;与传统的三参量控制系统相比,自适应迭代学习控制算法提高了振动台波形复现精度,并且能够更好地适应系统的复杂性,为实际工程应用提供了可靠的技术支持和解决方案。 展开更多
关键词 电动式振动台 自适应学习 NARX神经网络 系统辨识
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基于自适应终端滑模的高速列车迭代学习速度控制 被引量:7
8
作者 张鑫 祝子钧 陈凯生 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期76-84,共9页
针对高速列车的速度追踪控制问题,充分利用列车运行的重复性,考虑工程应用中迭代初始状态不同和复杂的外部环境,提出一种基于线性扩张状态观测器(LESO)的自适应非奇异终端滑模迭代学习控制算法,使系统在任意迭代初值时均能保证追踪精度... 针对高速列车的速度追踪控制问题,充分利用列车运行的重复性,考虑工程应用中迭代初始状态不同和复杂的外部环境,提出一种基于线性扩张状态观测器(LESO)的自适应非奇异终端滑模迭代学习控制算法,使系统在任意迭代初值时均能保证追踪精度。提出一种时变非奇异终端滑模面以抑制初态误差影响,采用LESO估计并补偿列车扰动,设计自适应迭代更新律估计LESO的观测误差,设计全饱和自适应迭代控制律计算输入并将其约束于允许范围内。建立类Lyapunov的复合能量函数,通过严格的数学分析证明其迭代域的差分负定性和有界性,证明所设计的时变滑模面可实现渐进收敛,并证明追踪误差在滑模面内可在有限时间内收敛至平衡点。将本文提出的算法与滑模控制、变增益迭代学习控制、自抗扰控制等算法进行比较。仿真结果表明:无论是否存在迭代初始误差,在相同的条件下,本文提出的算法较其他算法具有更强的抗干扰能力,速度追踪精度提高90%及以上,停车误差可迭代收敛至001 m。 展开更多
关键词 高速列车 列车自动驾驶 自适应学习控制 扩张状态观测器 初值问题
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面向非独立同分布数据的迭代式联邦学习 被引量:1
9
作者 陈洪洋 李晓会 王天阳 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期1064-1071,共8页
针对现有的面向非独立同分布(non-IID)数据的联邦学习优化算法存在训练的模型缺失个性化、模型在测试集上精度较低的问题,提出一种迭代凝聚式簇估计联邦学习算法FL-ICE(iterative cluster estimation federated)。各个客户端联合训练单... 针对现有的面向非独立同分布(non-IID)数据的联邦学习优化算法存在训练的模型缺失个性化、模型在测试集上精度较低的问题,提出一种迭代凝聚式簇估计联邦学习算法FL-ICE(iterative cluster estimation federated)。各个客户端联合训练单个全局共享模型,迭代地依据客户端更新的相似度执行簇估计并通过梯度下降优化簇估计参数,对全局模型进行个性化处理。实验结果表明,该算法可以有效提升模型在测试集上的准确性,使得更大比例的客户端达到目标精度。 展开更多
关键词 联邦学习 分布式机器学习 个性化模型 式训练 簇估计算法 非独立同分布数据 隐私保护
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基于改进涡流搜索算法的外骨骼迭代学习控制
10
作者 钟佩思 张大卫 +1 位作者 张超 王晓 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期873-879,共7页
为提升康复外骨骼机器人的步态跟踪性能,提出一种基于改进涡流搜索算法的迭代学习控制方法。首先针对传统迭代学习控制抗扰性差和控制信息缺失问题,引入PD控制器、自适应遗忘因子、误差过渡曲线和控制信息搜索等策略,改进迭代学习控制律... 为提升康复外骨骼机器人的步态跟踪性能,提出一种基于改进涡流搜索算法的迭代学习控制方法。首先针对传统迭代学习控制抗扰性差和控制信息缺失问题,引入PD控制器、自适应遗忘因子、误差过渡曲线和控制信息搜索等策略,改进迭代学习控制律;其次,基于多种策略对涡流搜索算法进行改进,提出了一种改进涡流搜索算法,改进后的算法可优化迭代学习控制的PD参数;最后进行行走实验,将提出的迭代学习控制方法与现有的同类算法进行仿真和数值比较,并测试了扰动情况下的跟踪性能。实验结果表明,所提方法的误差更小,跟踪性能更强。该算法改进了迭代学习控制的不足,具有较强的抗扰性能,保证了使用时的稳定性。 展开更多
关键词 学习控制 涡流搜索算法 步态跟踪 外骨骼机器人 轨迹过渡 参数优化
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面向智能化铸造生产线的重载机器人迭代学习轨迹跟踪控制
11
作者 胡文洪 王宪 +1 位作者 彭兆鑫 舒赞辉 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第4期581-591,共11页
围绕混线生产的智能化铸造生产线对重载机器人末端执行器高精度控制的需求,提出了一种自适应迭代学习轨迹跟踪控制的方法。首先,建立了考虑末端负载质量影响的重载机器人动力学模型,分析了重载机器人砂芯搬运时的力学变化特性;然后,在... 围绕混线生产的智能化铸造生产线对重载机器人末端执行器高精度控制的需求,提出了一种自适应迭代学习轨迹跟踪控制的方法。首先,建立了考虑末端负载质量影响的重载机器人动力学模型,分析了重载机器人砂芯搬运时的力学变化特性;然后,在传统迭代学习控制律的基础上,提出了一种新的随负载质量改变自适应调整增益的迭代学习控制律,给出了控制参数的调整策略。仿真结果表明,本文提出的控制方法具有更快的迭代学习速度,机器人的最大距离误差较传统迭代学习控制方法低56.1%以上,负载的改变对控制精度的影响可以忽略不计。本文控制方法可以提高重载机器人迭代学习速度和轨迹跟踪精度。 展开更多
关键词 重载机器人 智能化铸造生产线 轨迹跟踪 自适应学习 动力学分析
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基于自适应迭代学习的多智能体系统编队控制
12
作者 蔡军 潘锡山 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期76-84,共9页
针对带未知时变参数的非线性多智能体系统的编队问题,提出一种分布式自适应迭代学习控制策略。首先,通过傅里叶级数对系统的不确定参数进行展开,采用一个收敛级数序列处理傅里叶级数展开产生的截断误差,结合多智能体运行过程中的编队误... 针对带未知时变参数的非线性多智能体系统的编队问题,提出一种分布式自适应迭代学习控制策略。首先,通过傅里叶级数对系统的不确定参数进行展开,采用一个收敛级数序列处理傅里叶级数展开产生的截断误差,结合多智能体运行过程中的编队误差推导自适应迭代学习控制律和参数更新律;其次,针对领导者动态对大部分智能体都是未知的情况,设计新的辅助控制来补偿未知动态和避免未知有界干扰;然后,基于李亚普诺夫能量函数证明了在所设计控制律作用下多智能体系统编队误差随着迭代次数的增加在有限时间内趋于0;最后,将该控制策略运用到多无人机编队系统中,并通过搭建半物理实验平台,验证了控制方法的有效性。实验结果表明该控制方法可以确保多智能体快速形成所需编队,并且每个智能体在有限时间内可以精确跟踪期望轨迹。所提方法充分考虑了多智能体系统的参数不确定性以及抗干扰的能力,为实际应用中复杂多智能体系统的精确控制提供了有效的方法。 展开更多
关键词 多智能体系统 自适应学习控制 时变参数 多无人机编队系统
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曲面雕刻机器人的自适应迭代学习控制研究
13
作者 李祖明 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第5期626-630,共5页
为解决现有曲面雕刻平台存在运动误差较大且运动控制精度低的问题,本文以3-PRR并联曲面雕刻机器人为研究对象,对机器人的输出轨迹跟踪控制精度展开研究。采用闭环矢量法求解机器人反解运动学方程和雅可比矩阵。应用拉格朗日法建立并联... 为解决现有曲面雕刻平台存在运动误差较大且运动控制精度低的问题,本文以3-PRR并联曲面雕刻机器人为研究对象,对机器人的输出轨迹跟踪控制精度展开研究。采用闭环矢量法求解机器人反解运动学方程和雅可比矩阵。应用拉格朗日法建立并联机器人动力学方程,针对并联机器人在考虑干扰的情况下,建立了一种基于PD反馈结构的控制增益随迭代次数变化的自适应迭代学习控制策略,并采用联合数值仿真方法对机器人的稳定性及轨迹控制跟踪精度进行了验证。结果表明:当跟踪轨迹的最大误差降低为0.000115 mm时,可以实现3-PRR并联曲面雕刻机器人的高精度跟踪期望轨迹。验证了该控制策略的有效性,为实现曲面雕刻平台的高精度运动控制定位奠定了理论基础和应用前景。 展开更多
关键词 3-PRR并联机器人 动力学 自适应学习 轨迹跟踪
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改进无模型自适应迭代学习的直线电机滑模控制 被引量:3
14
作者 郑鑫鑫 张大海 +1 位作者 曹荣敏 侯忠生 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期120-130,共11页
二维直线电机具有非线性、多变量及强耦合等特点,其精确模型无法获得,同时,在实际过程中由于参数摄动及扰动而造成的运行不稳定现象,致使对其跟踪控制十分困难。针对以上问题,根据无模型自适应迭代学习控制不依赖被控系统精确数学模型... 二维直线电机具有非线性、多变量及强耦合等特点,其精确模型无法获得,同时,在实际过程中由于参数摄动及扰动而造成的运行不稳定现象,致使对其跟踪控制十分困难。针对以上问题,根据无模型自适应迭代学习控制不依赖被控系统精确数学模型的特点,及滑模控制具有可设计且与对象参数和扰动无关的滑动模态,提出一种改进无模型自适应迭代学习的滑模结构复合控制策略。在无模型自适应迭代学习控制方案的准则函数中加入误差变化率,并对其收敛性进行分析论证;然后在紧格式动态线性化基础上,设计指数趋近律滑模控制,使改进无模型自适应迭代学习的滑模控制复合策略能够克服不稳定现象并具有很强的鲁棒性,从而进一步提高系统响应速度和控制精度。最后通过仿真和实物验证,控制精度稳定在1μm范围内,并与其他控制方案相比,验证了所提方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 改进无模型自适应学习控制 误差变化率 准则函数 滑模控制 二维直线电机
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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:2
15
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 学习控制 液压锚杆钻机回转系统 联合仿真
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高速列车受限自适应有限次迭代学习容错控制 被引量:2
16
作者 余琼霞 候怡腾 +1 位作者 孙俊杰 侯忠生 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期140-150,共11页
为研究高速列车(High-Speed Train, HST)自动运行系统在执行器故障和速度受限下的速度控制问题,本文提出一种有限次运行收敛的受限自适应迭代学习容错控制(Finite-Iteration Constrained Adaptive Iterative Learning Fault-Tolerant Co... 为研究高速列车(High-Speed Train, HST)自动运行系统在执行器故障和速度受限下的速度控制问题,本文提出一种有限次运行收敛的受限自适应迭代学习容错控制(Finite-Iteration Constrained Adaptive Iterative Learning Fault-Tolerant Control, FI-CAILFTC)方法。首先,基于障碍组合能量函数(Barrier Composite Energy Function, BCEF)构建沿迭代域方向有限次运行收敛条件,并且利用所期望任意跟踪精度计算所需运行次数,同时,指导控制器参数选择,以保证HST有限次运行收敛性;其次,设计具有自适应容错能力的迭代学习控制算法,对未知时变且迭代变化的执行器故障进行自适应估计和补偿;再次,针对HST运行过程中超速问题,在所设计容错控制器基础上,加入超速防护机制,保证HST实际运行速度始终满足速度约束,保障列车安全运行;最后,以CRH-3型高速动车组列车作为研究对象,对设计的控制方法进行仿真研究。仿真结果表明:FI-CAILFTC方法下,HST速度跟踪误差在预先计算出的第17次迭代后达到期望控制精度0.2,相较于对比算法,控制精度分别提高了90.70%和90.22%;FI-CAILFTC有更快的收敛速度和更好的自适应容错能力;HST实际运行速度始终主动满足速度受限。 展开更多
关键词 铁路运输 有限次运行收敛 自适应学习容错控制 高速列车 超速防护 执行器故障
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改进狼群算法的SCARA机械臂自适应迭代学习控制 被引量:8
17
作者 张长胜 马泽楠 +3 位作者 李宽 陈标发 李伟 杨俊 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2020年第8期1177-1183,共7页
针对减小机器人重复运动的位置、速度跟踪误差的问题,给出一种基于狼群算法优化的机械臂自适应迭代学习控制策略。根据SCARA(Selective compliance assembly robot arm)机械臂驱动方程,设计动力学系统的迭代学习控制律。引入自适应步长... 针对减小机器人重复运动的位置、速度跟踪误差的问题,给出一种基于狼群算法优化的机械臂自适应迭代学习控制策略。根据SCARA(Selective compliance assembly robot arm)机械臂驱动方程,设计动力学系统的迭代学习控制律。引入自适应步长的狼群算法,使狼群能够根据猎物气味浓度动态调整移动步长,提高了算法的收敛速度和精度。该策略对机械臂控制器参数KP、KD进行寻优时,得到了良好的控制效果,实现了对期望轨迹的有效跟踪。实验结果表明,该算法灵活性好,对系统期望轨迹具有较高的跟踪精度,有效降低了双关节机械臂的位置、速度跟踪误差,具有较强的可行性与有效性。 展开更多
关键词 SCARA机械臂 自适应学习控制 狼群算法 自适应步长
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基于深度学习的K近邻图迭代静脉识别算法研究
18
作者 王闪闪 巩长庆 +3 位作者 秦华锋 王军 李艳涛 杨数强 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期1149-1156,共8页
深度学习在计算机视觉中具有强大的特征表达能力,近年来广泛应用于静脉特征的提取与识别。通常,基于深度学习的静脉识别模型在训练阶段,每次仅输入1幅图像及其对应的标签,学习图像与标签之间的映射关系,然而,这种每次只处理单幅图像的方... 深度学习在计算机视觉中具有强大的特征表达能力,近年来广泛应用于静脉特征的提取与识别。通常,基于深度学习的静脉识别模型在训练阶段,每次仅输入1幅图像及其对应的标签,学习图像与标签之间的映射关系,然而,这种每次只处理单幅图像的方法,难以捕捉不同类别多幅静脉图像之间的关系。为了解决该问题,提出一种基于深度学习的K近邻图迭代静脉识别算法。用较优的深度学习模型提取掌静脉图像特征;利用K近邻算法通过特征距离在训练集中选出最近的K幅图像及其标签,通过这些特征向量生成标签传播矩阵和标签矩阵;利用图迭代算法预测待分类图像的标签,完成分类。在香港理工大学和同济大学提供的掌静脉数据集上进行实验,最高识别精度分别为99.67%和92.72%。 展开更多
关键词 生物特征识别 掌静脉识别 图像处理 深度学习 K近邻算法 卷积神经网络 算法 图神经网络
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一类高阶线性时变系统自适应迭代学习辨识 被引量:1
19
作者 郭毓 申晓宁 +1 位作者 陈庆伟 胡维礼 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期454-458,共5页
针对一类在有限时间区间上可重复运行的一致强稳定、一致强可控的高阶线性时变系统,提出了模型参考自适应迭代学习参数辨识方法。基于类Lyapunov函数推导了时变参数的迭代学习律。该算法可以辨识未知的快时变参数,并保证模型跟踪误差随... 针对一类在有限时间区间上可重复运行的一致强稳定、一致强可控的高阶线性时变系统,提出了模型参考自适应迭代学习参数辨识方法。基于类Lyapunov函数推导了时变参数的迭代学习律。该算法可以辨识未知的快时变参数,并保证模型跟踪误差随迭代次数趋于无穷关于有限时间区间一致收敛到0,参数估计误差有界且收敛。分析了参数估计收敛到真值的条件。仿真验证了所提辨识算法的有效性。 展开更多
关键词 控制理论 线性时变系统 学习辨识 模型参考自适应
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基于矢量基学习的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法 被引量:2
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作者 邢永忠 吴晓蓓 徐志良 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期328-333,共6页
为增强最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归建模的稀疏性、鲁棒性和实时性,在加权LS-SVM的基础上,提出了基于矢量基学习的自适应迭代回归算法。在训练过程中,该算法通过矢量基学习和自适应迭代相结合的方法得到1个小的支持向量集,同时采... 为增强最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归建模的稀疏性、鲁棒性和实时性,在加权LS-SVM的基础上,提出了基于矢量基学习的自适应迭代回归算法。在训练过程中,该算法通过矢量基学习和自适应迭代相结合的方法得到1个小的支持向量集,同时采用加权方法确定权值以减小训练样本中非高斯噪声的影响。回归学习和动态系统辩识的仿真结果表明:在回归建模精度相似的情况下,该算法确定的支持向量为全部学习样本的4.9%~8.9%,训练时间为标准LS-SVM的0.011%~0.383%;由于能够鲁棒跟踪时变非线性系统的动态特性,适合在线实时训练;可进一步用于非线性系统的建模和实时控制研究。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 矢量基 自适应 回归算法
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