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基于非线性模型预测控制的拖挂车系统泊车轨迹规划方法
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作者 杨毅 贾博铂 +2 位作者 高亮 李岱伟 谢杉杉 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第2期179-188,共10页
拖挂车是欠驱动与非完整约束高度耦合的非线性系统,具有状态维度高、约束复杂、内部稳定性差等特点,导致其泊车轨迹规划的求解时间长。因此,设计了一种基于非线性模型预测控制的拖挂车泊车轨迹规划方法,通过融合系统多元约束,构建优化问... 拖挂车是欠驱动与非完整约束高度耦合的非线性系统,具有状态维度高、约束复杂、内部稳定性差等特点,导致其泊车轨迹规划的求解时间长。因此,设计了一种基于非线性模型预测控制的拖挂车泊车轨迹规划方法,通过融合系统多元约束,构建优化问题,规划无碰撞的泊车轨迹。为加速优化问题的求解,首先,在系统的高维状态空间中使用结合Reed-Shepp(RS)曲线的改进快速扩展随机树(RRT*-RS)进行随机采样,以RS曲线满足反向行驶的特性,找到一条近似最优路径作为优化问题热启动的参考解。然后,在求解优化问题时,选用近似平均牛顿法以节约求解时间,提升系统实时性。最后,进行了倒库泊车、侧方泊车、多障碍物等场景实验仿真验证,仿真结果表明所提方法在不同场景下均可实现拖挂车泊车快速轨迹规划,求解时间与传统内点法和序列二次规划法相比均有40%以上的提升。 展开更多
关键词 拖挂车系统 自主泊车 轨迹规划 非线性模型预测控制 近似平均牛顿法
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持续扰动下多耦合非线性系统分布式经济模型预测控制
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作者 王定超 何德峰 谢永芳 《自动化学报》 北大核心 2025年第3期692-704,共13页
针对持续扰动下的分布式状态耦合非线性系统,提出一种新的多耦合分布式经济模型预测控制(Economic model predictive control,EMPC)策略.由于耦合非线性系统的经济性能函数的非凸性和非正定性,首先引入关于经济最优平衡点的正定辅助函... 针对持续扰动下的分布式状态耦合非线性系统,提出一种新的多耦合分布式经济模型预测控制(Economic model predictive control,EMPC)策略.由于耦合非线性系统的经济性能函数的非凸性和非正定性,首先引入关于经济最优平衡点的正定辅助函数和相应的辅助优化问题.接着,利用辅助函数的最优值函数构造原始分布式EMPC的一类隐式收缩约束.然后,建立状态耦合分布式EMPC的递推可行性和闭环系统关于最优经济平衡点的输入到状态稳定性(Input-to-state stability,ISS).最后,以耦合的四个连续搅拌釜反应器(Continuous stirred tank reactors,CSTRs)为例,验证本文所提策略的有效性. 展开更多
关键词 模型预测控制 分布式控制 非线性系统 经济优化 耦合系统
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基于SALR网络的双率采样非线性系统鲁棒辨识
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作者 蒋文彬 曹余庆 +1 位作者 谢莉 杨慧中 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第10期2652-2661,共10页
针对具有复杂非线性特性且测量输出含有异常值的双率采样非线性系统,提出了一种基于自连接相邻反馈循环储备池(self-join adjacent-feedback loop reservoir,SALR)网络的鲁棒辨识算法。使用SALR网络对目标系统的非线性特性进行描述,并... 针对具有复杂非线性特性且测量输出含有异常值的双率采样非线性系统,提出了一种基于自连接相邻反馈循环储备池(self-join adjacent-feedback loop reservoir,SALR)网络的鲁棒辨识算法。使用SALR网络对目标系统的非线性特性进行描述,并在网络的储备池中注入小波神经元,以增强网络的记忆能力和非线性描述能力,将非线性系统辨识问题转化为网络输出权值矩阵的辨识问题;采用Huber损失构造准则函数,引入误差阈值提高随机梯度辨识算法对异常值的鲁棒性。为解决双率采样引起的输出数据缺失问题,在输出权值矩阵的递推辨识过程中,引入辅助模型辨识思想和交互估计理论,用网络的估计输出值代替不可测输出,并使用鲸鱼优化算法优化网络的超参数,进一步提高辨识精度。仿真结果验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 双率采样 鲁棒辨识 非线性系统 辅助模型 循环神经网络 鲸鱼优化算法
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准最优稳定的约束非线性系统优先级多目标模型预测控制
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作者 田宇 何德峰 穆建彬 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第4期731-739,共9页
针对具有控制约束的非线性系统,提出一种准最优稳定的优先级多目标模型预测控制策略.采用多目标字典序方法,根据决策者偏好排序多目标函数,将冲突多目标控制问题转化为具有优先级顺序的单目标序列优化控制问题.再引入准稳态最优性准则,... 针对具有控制约束的非线性系统,提出一种准最优稳定的优先级多目标模型预测控制策略.采用多目标字典序方法,根据决策者偏好排序多目标函数,将冲突多目标控制问题转化为具有优先级顺序的单目标序列优化控制问题.再引入准稳态最优性准则,得到各个优化控制问题目标函数的终端性质,进而建立优先级多目标滚动时域优化控制问题的递推可行性和闭环性能的近似最优性.数值仿真结果验证了本文策略的优越性. 展开更多
关键词 模型预测控制 非线性系统 多目标控制 稳定性 经济优化
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风力发电控制系统的实时非线性经济模型预测控制
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作者 王文文 刘向杰 孔小兵 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第3期679-690,共12页
为应对风电系统经济效益控制和实时性要求的新挑战,针对风力发电控制系统,提出了一种非线性经济模型预测控制策略。在最大化发电功率的同时减少了塔架和齿轮箱等关键结构的疲劳负荷,设计了一个滚动时域估计器为优化提供有意义的初始化... 为应对风电系统经济效益控制和实时性要求的新挑战,针对风力发电控制系统,提出了一种非线性经济模型预测控制策略。在最大化发电功率的同时减少了塔架和齿轮箱等关键结构的疲劳负荷,设计了一个滚动时域估计器为优化提供有意义的初始化。优化问题求解方面,利用相邻采样时刻间非线性规划程序的相似性,实现了算法的实时迭代求解。以5 MW风电机组作为研究对象,在ACADOS框架下实时迭代求解最优控制问题。仿真结果表明:所提控制策略能够有效提高系统运行经济效益并且能够实现实时控制。 展开更多
关键词 风力发电控制系统 非线性经济模型预测控制 滚动时域估计 疲劳负荷 实时迭代
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基于分数阶滤波器和BiGRU神经网络的Wiener非线性系统建模与辨识
6
作者 李峰 杨岳松 李生权 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第6期1181-1190,共10页
本文提出了一种基于分数阶滤波器和双向门控循环单元(BiGRU)神经网络的Wiener非线性系统建模与辨识方法,并应用于永磁同步电机的电流和电压预测.首先,通过Grünwald-Letnikov方法计算分数阶滤波器的未知系数,并利用该滤波器对输入... 本文提出了一种基于分数阶滤波器和双向门控循环单元(BiGRU)神经网络的Wiener非线性系统建模与辨识方法,并应用于永磁同步电机的电流和电压预测.首先,通过Grünwald-Letnikov方法计算分数阶滤波器的未知系数,并利用该滤波器对输入数据进行滤波,去除高频噪声,增强数据的稳健性;其次,为了提升对序列深层次特征的捕捉能力,使用BiGRU神经网络同时获取序列数据的过去和未来信息,并通过自适应动量估计技术更新BiGRU网络的参数.仿真结果表明,提出的Wiener系统能够有效建立永磁同步电机系统模型,取得了较好的预测效果.与整数阶滤波器BiGRU-attention神经网络相比,电压预测值的均方误差降低了30.87%,平均绝对误差降低了26.97%;电流预测值的均方误差降低了34.42%,平均绝对误差降低了14.88%. 展开更多
关键词 非线性Wiener系统 分数阶滤波器 双向GRU神经网络 参数辨识 永磁同步电机
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飞轮储能系统含参数辨识的双矢量交替顺序模型预测控制
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作者 张建伟 喻研 +2 位作者 温素芳 田桂珍 刘广忱 《太阳能学报》 北大核心 2025年第10期97-106,共10页
为提高飞轮储能系统中永磁同步电机的控制精度,提出一种改进的模型预测控制策略。首先通过转矩和磁链的代价函数交替优先评估消除权重系数并无需确定控制目标的优先级,能够有效平衡转矩和磁链的控制效果。随后,为降低飞轮储能电机的转... 为提高飞轮储能系统中永磁同步电机的控制精度,提出一种改进的模型预测控制策略。首先通过转矩和磁链的代价函数交替优先评估消除权重系数并无需确定控制目标的优先级,能够有效平衡转矩和磁链的控制效果。随后,为降低飞轮储能电机的转矩和磁链脉动,设计双矢量合成的方法,简化占空比计算过程。此外,为提高系统的参数鲁棒性,采用最小二乘法对电机参数实现准确辨识并实时更新控制器参数,最后通过实验验证所提控制策略在飞轮储能系统充放电工况下的可行性和有效性。 展开更多
关键词 储能 模型预测控制 飞轮储能系统 永磁同步电机 参数辨识
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约束非线性系统理想点多目标安全预测控制 被引量:3
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作者 何德峰 操佩颐 岑江晖 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期355-363,共9页
考虑具有状态和控制约束的仿射非线性系统多目标安全控制问题,本文提出一种保证安全和稳定的多目标安全模型预测控制(MOSMPC)策略.首先通过理想点逼近方法解决多个控制目标的冲突问题.其次,利用控制李雅普诺夫障碍函数(CLBF)参数化局部... 考虑具有状态和控制约束的仿射非线性系统多目标安全控制问题,本文提出一种保证安全和稳定的多目标安全模型预测控制(MOSMPC)策略.首先通过理想点逼近方法解决多个控制目标的冲突问题.其次,利用控制李雅普诺夫障碍函数(CLBF)参数化局部控制律,并确定系统不安全域.在此基础上,构造非线性系统的参数化双模控制器,减少在线求解模型预测控制(MPC)优化问题的计算量.进一步,应用双模控制原理和CLBF约束,建立MOSMPC策略的递推可行性和闭环系统的渐近稳定性,并保证闭环系统状态避开不安全域.最后,以加热系统的多目标控制为例,验证了本文策略的有效性. 展开更多
关键词 非线性系统 模型预测控制 多目标控制 安全控制 稳定性
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基于厚尾双学生氏t分布的非线性状态空间系统鲁棒辨识方法
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作者 刘鑫 海洋 代伟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3052-3064,共13页
状态空间模型作为一种常见且重要的模型结构在自动化领域有着广泛的应用,本文针对异常值干扰下的非线性状态空间系统辨识问题开展研究.与现有的辨识方法不同,本文充分考虑了状态转移过程和输出量测过程均受到异常值干扰的情况,提出了一... 状态空间模型作为一种常见且重要的模型结构在自动化领域有着广泛的应用,本文针对异常值干扰下的非线性状态空间系统辨识问题开展研究.与现有的辨识方法不同,本文充分考虑了状态转移过程和输出量测过程均受到异常值干扰的情况,提出了一种更加全面的鲁棒辨识算法.首先利用两个相互独立的学生氏t分布分别对状态噪声和输出噪声进行建模以保障算法的鲁棒性;其次利用粒子平滑算法估计状态变量的后验概率分布以解决状态未知问题;最后利用期望最大化算法实现未知参数估计.在算法实现过程中使用了学生氏t分布表达式的数学分解,这样做的好处是:(1)更加有利于算法的推导和实现;(2)更清晰地解释了算法的鲁棒性能.并且本文通过数值算例和应用算例验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 非线性状态空间系统 鲁棒辨识 学生氏t分布 粒子平滑 期望最大化算法
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基于频域控制约束的物理神经网络非线性系统预测方法 被引量:1
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作者 钱夔 宋爱国 田磊 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期227-234,共8页
针对现有物理信息神经网络利用数值模拟近似物理控制方程带来的高计算代价、边界条件限制等问题,提出一种基于频域控制约束的物理神经网络非线性系统预测方法。首先构建时序特征交替更新的非线性预测网络模型,再在频域建立基于傅里叶谱... 针对现有物理信息神经网络利用数值模拟近似物理控制方程带来的高计算代价、边界条件限制等问题,提出一种基于频域控制约束的物理神经网络非线性系统预测方法。首先构建时序特征交替更新的非线性预测网络模型,再在频域建立基于傅里叶谱方法(FSM)的物理控制方程约束,时空数据在网络模型与频域控制约束耦合下实现无标签数据加速训练,完成系统演化学习。最后在Burgers系统上进行湍流预测验证,实验结果表明该方法可在物理规则约束下实现无标签非线性复杂建模,对比主流PINN模型及其变体,具有更快的学习速度与预测准确率。在t≤0.25 s、t≤0.5 s短时预测情况下,经前期20次训练后系统预测均方误差(MSE)相比主流基准模型同期预测,MSE降低了86%与95%,在t≤2 s长时预测情况下,经充分训练后系统预测MSE能降低80%。 展开更多
关键词 物理信息神经网络 傅里叶谱方法 频域控制方程约束 Burgers系统 非线性系统预测
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基于参数辨识的电液伺服非线性模型预测控制 被引量:1
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作者 周成宝 侯艳茹 +1 位作者 刘珂 于存贵 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第8期90-94,100,共6页
针对电液伺服系统存在的非线性、模型不确定性和约束问题,提出了一种基于参数辨识的非线性模型预测控制方法。利用递推最小二乘法辨识电液伺服系统模型参数,以克服模型不确定性;基于模型参数辨识结果,考虑负载流量非线性、控制量约束和... 针对电液伺服系统存在的非线性、模型不确定性和约束问题,提出了一种基于参数辨识的非线性模型预测控制方法。利用递推最小二乘法辨识电液伺服系统模型参数,以克服模型不确定性;基于模型参数辨识结果,考虑负载流量非线性、控制量约束和状态约束需求,构建性能指标函数,设计了非线性模型预测控制方法,并进行闭环稳定性分析。仿真结果表明,辨识方法可以较快估计出模型参数,最大估计误差为1.802%,相比于PID控制,控制算法的最大轨迹跟踪误差减小了88.66%。所提方法能有效处理系统约束与非线性,具有较好的控制效果。 展开更多
关键词 电液伺服系统 非线性模型预测控制 递推最小二乘法 不确定性
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非线性结构系统的局部连接刚度辨识方法研究
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作者 任彦松 马志赛 +3 位作者 李亚南 于佳晖 张忠 丁千 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期1698-1706,共9页
连接结构在工程应用领域广泛存在,连接位置处的局部非线性特征对结构系统的动力学建模与特性预示具有重要影响。针对非线性结构系统局部连接参数未知或难以测量的问题,本文从结构动力学反问题的角度出发,提出一种基于频响函数变换的局... 连接结构在工程应用领域广泛存在,连接位置处的局部非线性特征对结构系统的动力学建模与特性预示具有重要影响。针对非线性结构系统局部连接参数未知或难以测量的问题,本文从结构动力学反问题的角度出发,提出一种基于频响函数变换的局部线性连接刚度辨识方法,通过与时域非线性子空间辨识方法相结合,可进一步获取非线性结构系统的局部线性和非线性连接刚度。设计并搭建三自由度结构系统的数值算例和实验系统,开展辨识方法的数值和实验验证,结果表明,所提方法能够分离并辨识得到非线性结构系统的标称线性系统频响函数和非线性参数,进而实现局部线性和非线性连接刚度的联合辨识。 展开更多
关键词 连接刚度辨识 连接结构 非线性系统 非线性子空间辨识方法
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非线性时滞系统双阶段神经网络的改进广义预测控制
13
作者 周媛奉 陈宽文 +5 位作者 胡婷婷 刘朋远 丁海丽 梁飞 王一凡 张腾飞 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期567-576,共10页
针对一类工业控制系统中存在的非线性、大时滞等情况,提出一种基于双阶段神经网络的改进隐式广义预测控制方法。首先,设计了一种基于快速回归算法和蝙蝠算法的双阶段神经网络模型,用于对非线性时滞系统进行建模,避免非线性系统下的模型... 针对一类工业控制系统中存在的非线性、大时滞等情况,提出一种基于双阶段神经网络的改进隐式广义预测控制方法。首先,设计了一种基于快速回归算法和蝙蝠算法的双阶段神经网络模型,用于对非线性时滞系统进行建模,避免非线性系统下的模型失配问题;其次,采用比例积分(proportional integration, PI)结构优化广义预测控制目标函数设计,提高隐式广义预测控制性能;同时,改进控制增量选取策略,利用所预测的未来控制增量修正当前时刻控制增量;最后,将所设计的预测模型和预测控制方法应用于一个数值案例和锅炉燃烧系统,验证了所提控制策略的有效性。 展开更多
关键词 非线性系统 时滞 双阶段神经网络 PI控制 广义预测控制
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一种基于模糊神经网络的非线性系统模型辨识方法 被引量:16
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作者 李映 白本督 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第3期355-360,共6页
该文提出一种非线性系统的模型辨识方法。通过结构的辨识(学习)和参数的辨识(学习),构造了一个模糊神经网络,经调整网络的权值,获得一个精确的模糊模型。对两个非线性系统辨识的仿真结果验证了该方法的有效性。
关键词 模糊神经网络 结构辨识 参数辨识 系统辨识 模型辨识 非线性系统
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一类非线性动态系统的非参数GFRF 模型辨识(英文) 被引量:36
15
作者 韩崇昭 王立琦 +1 位作者 唐晓泉 党映农 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第6期816-819,825,共5页
本文对一类用多项式描述的非线性动态系统提出使用GFRF模型类的非参数辨识算法.这种算法的显著特点是需要很小的计算量和存储空间,而且辨识精度较高.仿真结果表明这种非参数模型辨识算法是有效的,而且由辨识方法获得的模型一般... 本文对一类用多项式描述的非线性动态系统提出使用GFRF模型类的非参数辨识算法.这种算法的显著特点是需要很小的计算量和存储空间,而且辨识精度较高.仿真结果表明这种非参数模型辨识算法是有效的,而且由辨识方法获得的模型一般具有很好的泛化能力,因而是一种具有重要应用前景的实用方法. 展开更多
关键词 非线性动态系统 GFRF模型 非参数模糊辨识
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基于模糊神经网络的非线性系统模型的辨识 被引量:16
16
作者 翟东海 李力 靳蕃 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第4期561-565,共5页
该文提出一种非线性系统的模型辨识方法 .利用关系聚类法来进行结构辨识 ,从而自动获得模糊规则库 ,并可以得到模糊系统的初始参数 .在聚类的基础上 ,构造一个与之相匹配的模糊神经网络 ,用它的学习算法来训练网络 ,得到一个精确的模糊... 该文提出一种非线性系统的模型辨识方法 .利用关系聚类法来进行结构辨识 ,从而自动获得模糊规则库 ,并可以得到模糊系统的初始参数 .在聚类的基础上 ,构造一个与之相匹配的模糊神经网络 ,用它的学习算法来训练网络 ,得到一个精确的模糊模型 ,从而实现参数辨识 .通过对两个非线性系统辨识的仿真结果验证了该方法的有效性 . 展开更多
关键词 模糊神经网络 结构辨识 参数辨识 系统辨识 非线性系统
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电动舵机伺服系统非线性辨识及补偿 被引量:28
17
作者 肖前进 贾宏光 +2 位作者 章家保 韩雪峰 席睿 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期2038-2047,共10页
为提高电动舵机伺服系统的跟踪精度,提出了辨识、测试它的摩擦和间隙非线性及对其进行补偿的方法。针对位置和速度双闭环控制的电动舵机伺服系统,建立了基于LuGre摩擦和迟滞间隙的数学模型;依据模型采用前馈补偿方法对系统中的摩擦进行... 为提高电动舵机伺服系统的跟踪精度,提出了辨识、测试它的摩擦和间隙非线性及对其进行补偿的方法。针对位置和速度双闭环控制的电动舵机伺服系统,建立了基于LuGre摩擦和迟滞间隙的数学模型;依据模型采用前馈补偿方法对系统中的摩擦进行补偿,同时采用逆模型方法对系统中的间隙进行补偿控制。实验显示,对于幅值为1°,频率为2.5Hz的给定正弦信号,补偿后系统的最大位置跟踪误差由原来的0.166°减小到了0.096°,最大速度跟踪误差由原来的2.723r/min减小到了0.393r/min。结果表明,本文提出的辨识测试方法能够精确地获得摩擦和间隙模型,基于该模型的补偿能够有效地提高电动舵机伺服系统的跟踪精度。 展开更多
关键词 电动舵机伺服系统 非线性 LuGre摩擦 迟滞间隙 辨识及补偿
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基于改进差分进化算法的非线性系统模型参数辨识 被引量:19
18
作者 熊伟丽 陈敏芳 +1 位作者 张乾 徐保国 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第1期124-127,共4页
针对非线性模型的参数估计寻优较为困难的问题,提出一种基于改进的差分进化算法的非线性系统模型参数辨识新方法。通过引入一个自适应变异率,随着迭代的进行自适应调整缩放因子,从而在初期保持种群多样性以避免早熟,并在后期逐步降低变... 针对非线性模型的参数估计寻优较为困难的问题,提出一种基于改进的差分进化算法的非线性系统模型参数辨识新方法。通过引入一个自适应变异率,随着迭代的进行自适应调整缩放因子,从而在初期保持种群多样性以避免早熟,并在后期逐步降低变异率,保留优良信息,避免最优解遭到破坏。交叉概率采用动态非线性增加的方法,提高了收敛速度。为了验证算法性能,针对几类典型的非线性模型参数辨识问题进行了仿真研究,并将其应用于一类发酵动力学模型参数的估计中。结果表明改进算法的参数辨识精度高,收敛速度也比较快,有效提高了模型建立的精度与效率,为解决实际系统中参数估计问题提供了一条可行的途径。 展开更多
关键词 差分进化算法 非线性系统 参数辨识 发酵过程
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一类非线性系统的自适应预测控制 被引量:31
19
作者 郭健 陈庆伟 +1 位作者 朱瑞军 胡维礼 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期68-72,共5页
针对一类非线性系统 ,将其等价为时变线性系统 ,然后用三次样条函数逼近时变系数 ,利用梯度算法在线辨识多项式的系数以实现时变系统的参数估计 ,最后运用广义预测控制策略 ,实现了对原非线性系统的自适应预测控制 .
关键词 非线性系统 线性 投影算法 广义预测控制 自适应预测控制
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基于支持向量机的非线性系统辨识 被引量:59
20
作者 张浩然 韩正之 李昌刚 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2003年第1期119-121,共3页
支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法,该文利用支持向量机对非线性系统进行黑箱建模,介绍了v-SVR的基本理论,并进行了仿真实验,结果验证了所提出的方法的正确性和有效性。
关键词 支持向量机 非线性系统 统计学习理论 回归估计 系统辨识
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