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神经网络类机理建模下的持续自学习控制
1
作者
谭天乐
张万超
+1 位作者
何永宁
周恒杰
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期885-894,共10页
针对未知、时变复杂动力学系统在基于模型的控制中的动态建模问题,本文采用前向全连接神经网络对动力学系统进行数据驱动下的非机理拟合建模.通过动态线性化和归一化/反归一化数据处理,基于前向传播算法,将神经网络的网络拓扑计算过程...
针对未知、时变复杂动力学系统在基于模型的控制中的动态建模问题,本文采用前向全连接神经网络对动力学系统进行数据驱动下的非机理拟合建模.通过动态线性化和归一化/反归一化数据处理,基于前向传播算法,将神经网络的网络拓扑计算过程转化成动力学系统机理模型的同构等价表达形式.与基于模型的预测与反演控制相结合,提出了神经网络类机理建模下的持续自学习控制方法,探索了神经网络在动力学系统建模与控制中的可解释性问题.以机械臂为控制对象的仿真结果表明,神经网络类机理模型与机理模型在形式上同构,在参数上近似或等价,可用于控制系统控制品质的定性、定量分析.持续自学习控制对非线性未知、时变复杂系统具有较好的动态适应能力.
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关键词
黑箱系统
时变系统
非机理建模
神经网络
建
模
同构等价表达
模
型预测与反演控制
持续自学习控制
机械臂控制
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职称材料
近海可再生能源综合发电场的非机理等效建模
被引量：
1
2
作者
吴峰
徐丹
+1 位作者
秦川
鞠平
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期82-89,共8页
为了建立准确的近海可再生能源综合发电场等效模型,提出了非机理建模方法。基于传递函数建立非机理等效模型,描述输入、输出的非线性关系。提出解耦参数辨识方式,并运用蚁群算法进行参数辨识。在Matlab/Simulink中搭建由风力发电机组、...
为了建立准确的近海可再生能源综合发电场等效模型,提出了非机理建模方法。基于传递函数建立非机理等效模型,描述输入、输出的非线性关系。提出解耦参数辨识方式,并运用蚁群算法进行参数辨识。在Matlab/Simulink中搭建由风力发电机组、潮流发电机组和波浪发电机组组成的近海可再生能源综合发电场的相量模型,采集发电场模型在风速、潮流流速、波浪以及电压扰动影响下的输入输出数据。根据输入、输出数据建立传递函数模型,辨识模型参数,根据所得参数计算等效模型输出。等效模型输出与仿真模型输出的误差较小,验证了非机理等效建模方法在近海可再生能源综合发电场建模中的可行性。
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关键词
近海可再生能源综合发电场
非
机理
等效
建
模
传递函数
解耦方式
蚁群算法
参数辨识
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职称材料
题名
神经网络类机理建模下的持续自学习控制
1
作者
谭天乐
张万超
何永宁
周恒杰
机构
上海航天控制技术研究所
上海市空间智能控制技术重点实验室
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期885-894,共10页
文摘
针对未知、时变复杂动力学系统在基于模型的控制中的动态建模问题,本文采用前向全连接神经网络对动力学系统进行数据驱动下的非机理拟合建模.通过动态线性化和归一化/反归一化数据处理,基于前向传播算法,将神经网络的网络拓扑计算过程转化成动力学系统机理模型的同构等价表达形式.与基于模型的预测与反演控制相结合,提出了神经网络类机理建模下的持续自学习控制方法,探索了神经网络在动力学系统建模与控制中的可解释性问题.以机械臂为控制对象的仿真结果表明,神经网络类机理模型与机理模型在形式上同构,在参数上近似或等价,可用于控制系统控制品质的定性、定量分析.持续自学习控制对非线性未知、时变复杂系统具有较好的动态适应能力.
关键词
黑箱系统
时变系统
非机理建模
神经网络
建
模
同构等价表达
模
型预测与反演控制
持续自学习控制
机械臂控制
Keywords
black box system
time varying system
non mechanism modeling
neural network modeling
isomorphic equivalent expression
model prediction and inversion control
continuous self-learning control
manipulator control
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
近海可再生能源综合发电场的非机理等效建模
被引量：
1
2
作者
吴峰
徐丹
秦川
鞠平
机构
河海大学能源与电气学院
出处
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期82-89,共8页
基金
国家自然科学基金优秀青年科学基金(51422701)
国家自然科学基金(51137002)
文摘
为了建立准确的近海可再生能源综合发电场等效模型,提出了非机理建模方法。基于传递函数建立非机理等效模型,描述输入、输出的非线性关系。提出解耦参数辨识方式,并运用蚁群算法进行参数辨识。在Matlab/Simulink中搭建由风力发电机组、潮流发电机组和波浪发电机组组成的近海可再生能源综合发电场的相量模型,采集发电场模型在风速、潮流流速、波浪以及电压扰动影响下的输入输出数据。根据输入、输出数据建立传递函数模型,辨识模型参数,根据所得参数计算等效模型输出。等效模型输出与仿真模型输出的误差较小,验证了非机理等效建模方法在近海可再生能源综合发电场建模中的可行性。
关键词
近海可再生能源综合发电场
非
机理
等效
建
模
传递函数
解耦方式
蚁群算法
参数辨识
Keywords
hybrid offshore renewable energy conversion farm
non-mechanism equivalent modeling
transferfunction
decoupling method
ant colony algorithm
parameter identification
分类号
TM743 [电气工程—电力系统及自动化]
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
神经网络类机理建模下的持续自学习控制
谭天乐
张万超
何永宁
周恒杰
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
近海可再生能源综合发电场的非机理等效建模
吴峰
徐丹
秦川
鞠平
《河海大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
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职称材料
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