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基于RBF最小参数学习法的正流量变量泵滑模自适应控制被引量：2: 1; 作者孙承志张元良 +1 位作者康杰牛东东《机床与液压》北大核心 2023年第20期157-162,共6页; 为了提高正流量变量泵的性能,提出基于RBF最小参数学习法的正流量变量泵滑模自适应控制方法。分析正流量变量泵电液伺服系统的动力学特性,并进行系统辨识实验获得较为精确的系统数学函数模型;基于RBF最小参数学习法设计滑模控制器,在系... 展开更多; 关键词滑模自适应控制 rbf最小参数学习法电液伺服系统鲁棒性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于心率的神经网络最小参数血泵滑模控制被引量：1: 2; 作者刘慧博刘木《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1796-1802,共7页; 设计一种智能算法,控制分体式血泵辅助自然心脏搏血,满足血液灌注需求。此算法结合了不依赖对象模型的滑模控制和具有最佳逼近特性的RBF神经网络设计控制器,并采用最小参数学习法设计自适应律,调整神经网络权值。为保证实时性,转速信号... 展开更多; 关键词血泵滑模 rbf神经网络最小参数法心率; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MPLM-RBFNN算法的移动机器人姿态控制方法被引量：8: 3; 作者刘杰超邓琛 +2 位作者丁大民韩宝磊刘玉《传感器与微系统》 CSCD 2020年第3期68-71,共4页; 以移动机器人为研究对象,针对机器人系统模型的不确定性和非线性,提出一种反步运动学控制与径向基神经网络(RBFNN)最小参数学习法(MPLM)结合的滑模控制(SMC)算法。使用径向基神经网络逼近系统中的不确定项,消除系统中不确定因素的影响,... 展开更多; 关键词移动机器人滑模控制径向基神经网络最小参数学习法; 在线阅读下载PDF 职称材料

二阶Newton法训练径向基函数神经网络的算法研究被引量：2: 4; 作者蔡珣陈智 +3 位作者 Kanishka Tyagi 于宽李子强朱波《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1477-1486,共10页; 提出了一种混合加权距离测量(weighted distance measure,weighted DM)参数的构建和训练RBF(radial basis function)神经网络的两步批处理算法.该算法在引进了DM系数参数的基础上,采用Newton法分别对径向基函数的覆盖参数、均值向量参... 展开更多; 关键词径向基函数神经网络 HESSIAN矩阵 NEWTON法正交最小二乘法网络参数优化最优学习因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于统计形状建模及机器学习探究足的形态与功能: 5; 作者梅齐昌相亮亮 +2 位作者俞佩敏高自翔顾耀东《医用生物力学》 CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期362-362,共1页; 目的通过对不同人群的三维足形作统计形状建模分析,揭示形态与姿态的差异,并结合机器学习算法分析各形态与姿态特点与运动功能的关联性。方法对习惯裸足人群及习惯着鞋人群的双足进行扫描,获取三维足形;采用Novel EMED压力板记录走跑等... 展开更多; 关键词机器学习算法偏最小二乘留一法线性回归分析主成分降维形态参数足底压力形状建模; 在线阅读下载PDF 职称材料

三维运动模式下的桥式吊车神经网络滑模控制被引量：1: 6; 作者孙家骏柴琳 +1 位作者郭启航刘惠康《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2071-2079,共9页; 三维运动模式下的桥式吊车具有更高的生产效率,但其定位与防摆控制也更具挑战性.针对该问题,本文提出一种基于最小参数学习的神经网络滑模控制方法.首先,建立了包含机械摩擦力和空气阻力的全驱动动力学模型,解决了系统由于欠驱动特性导... 展开更多; 关键词三维运动模式定位与防摆滑模控制神经网络最小参数学习法; 在线阅读下载PDF 职称材料

欠驱动无人艇固定时间轨迹跟踪控制: 7; 作者王巍凯苏航张恩华《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第S01期10-17,共8页; [目的]针对欠驱动无人艇系统内部存在模型参数不确定以及外部受到未知干扰等问题,提出一种具有抗干扰能力的固定时间轨迹跟踪控制策略。[方法]首先,通过模型转换将跟踪误差系统分为2个子系统,分别开展控制器设计;然后,为解决系统内外的... 展开更多; 关键词欠驱动无人艇固定时间控制未知干扰滑模控制最小参数学习法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于DSC和MLP的欠驱动船舶自适应滑模轨迹跟踪控制被引量：14: 8; 作者沈智鹏王茹《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期643-651,共9页; 针对存在船舶动态不确定和外界干扰的欠驱动水面船舶轨迹跟踪控制问题,提出一种基于动态面控制(dynamic surface control,DSC)和最小学习参数法(minimal learning parameter,MLP)的自适应滑模控制方法。在控制律的设计过程中,为实现位... 展开更多; 关键词欠驱动船舶最小学习参数法动态面自适应控制轨迹跟踪; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RBF最小参数学习法的正流量变量泵滑模自适应控制被引量：2: 1; 作者孙承志张元良康杰牛东东; 机构大连理工大学机械工程学院徐州徐工挖掘机械有限公司; 出处《机床与液压》北大核心 2023年第20期157-162,共6页; 基金国家重点研发计划课题(2020YFB1709903)。; 文摘为了提高正流量变量泵的性能,提出基于RBF最小参数学习法的正流量变量泵滑模自适应控制方法。分析正流量变量泵电液伺服系统的动力学特性,并进行系统辨识实验获得较为精确的系统数学函数模型;基于RBF最小参数学习法设计滑模控制器,在系统参数不确定性、摩擦力干扰和系统泄漏等非线性因素的情况下实现对目标流量的跟踪响应和自适应控制;最后利用MATLAB/Simulink对正流量变量泵的控制系统性能进行仿真实验,并和传统的PID控制器和模糊PID控制器进行比较。仿真实验结果验证了所设计控制方法的可行性和有效性。; 关键词滑模自适应控制 rbf最小参数学习法电液伺服系统鲁棒性; Keywords Sliding mode adaptive control rbf minimum parameter learning method Electro-hydraulic servo system Robustness; 分类号 TH137 [机械工程—机械制造及自动化] 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

题名基于心率的神经网络最小参数血泵滑模控制被引量：1: 2; 作者刘慧博刘木; 机构内蒙古科技大学信息工程学院; 出处《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1796-1802,共7页; 基金国家自然科学基金(61563041) 内蒙古自然科学基金(2015MS0603); 文摘设计一种智能算法,控制分体式血泵辅助自然心脏搏血,满足血液灌注需求。此算法结合了不依赖对象模型的滑模控制和具有最佳逼近特性的RBF神经网络设计控制器,并采用最小参数学习法设计自适应律,调整神经网络权值。为保证实时性,转速信号由血流量、血泵转速与心率的函数关系给定。通过与PID算法的对比研究表明:在RBF滑模控制下,血泵转速最大调节时间为0.23 s,稳态误差为5rpm,流量最大相对误差为0.89%,系统动静态性能良好,故RBF神经网络最小参数滑模控制算法充分满足血泵控制要求。; 关键词血泵滑模 rbf神经网络最小参数法心率; Keywords blood pump sliding mode rbf neural network minimum parameter algorithm heart rate; 分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MPLM-RBFNN算法的移动机器人姿态控制方法被引量：8: 3; 作者刘杰超邓琛丁大民韩宝磊刘玉; 机构上海工程技术大学电子电气工程学院浙江慧勤医疗器械有限公司; 出处《传感器与微系统》 CSCD 2020年第3期68-71,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61701295)。; 文摘以移动机器人为研究对象,针对机器人系统模型的不确定性和非线性,提出一种反步运动学控制与径向基神经网络(RBFNN)最小参数学习法(MPLM)结合的滑模控制(SMC)算法。使用径向基神经网络逼近系统中的不确定项,消除系统中不确定因素的影响,增强系统的鲁棒性。针对径向基神经网络中权值难以快速调整的缺陷,采用最小参数学习法设计单个参数以代替神经网络中的权值,以此来优化算法复杂度,增强控制的实时性,通过Lyapunov稳定性判别方法,证明了系统在有限时间内的收敛性与稳定性。实验表明:该方法可使控制器的结构简化,鲁棒性、实时性显著提高,易于在实际应用中实现。; 关键词移动机器人滑模控制径向基神经网络最小参数学习法; Keywords mobile robot SMC rbfNN MPLM; 分类号 TP242 [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

题名二阶Newton法训练径向基函数神经网络的算法研究被引量：2: 4; 作者蔡珣陈智 Kanishka Tyagi 于宽李子强朱波; 机构山东大学计算机科学与技术学院德克萨斯大学阿灵顿分校电子工程系山东建筑大学材料科学与工程学院山东大学材料科学与工程学院; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1477-1486,共10页; 基金国家自然科学基金项目(51473088) 山东省科技攻关项目(2012GGE27069); 文摘提出了一种混合加权距离测量(weighted distance measure,weighted DM)参数的构建和训练RBF(radial basis function)神经网络的两步批处理算法.该算法在引进了DM系数参数的基础上,采用Newton法分别对径向基函数的覆盖参数、均值向量参数、加权距离测度系数以及输出权值进行了优化,并在优化过程中利用OLS(orthogonal least squares)法来求解Newton法的方程组.通过实验数据,不仅分析了Newton法优化的各个参数向量对RBF网络训练的影响,而且比较了混合优化加权DM与RLS-RBF(recursive least square RBF neural network)网络训练算法的收敛性和计算成本.所得到的结论表明整合了优化参数的加权DM-RBF网络训练算法收敛速度比RLS-RBF网络训练算法更快,而且具有比LM-RBF(Levenberg-Marquardt RBF)训练算法更小的计算成本,从而说明OLS求解的Newton法对优化RBF网络参数具有重要应用价值.; 关键词径向基函数神经网络 HESSIAN矩阵 NEWTON法正交最小二乘法网络参数优化最优学习因子; Keywords radial basis function（rbf）neural network Hessian matrix Newton＇s method orthogonal least squares（OLS） weighted distance measure（weighted DM） multiply optimal learning factors（MOLFs）; 分类号 TP183 [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

题名基于统计形状建模及机器学习探究足的形态与功能: 5; 作者梅齐昌相亮亮俞佩敏高自翔顾耀东; 机构宁波大学体育学院新西兰奥克兰大学; 出处《医用生物力学》 CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期362-362,共1页; 基金国家自然科学基金面上项目,81772423 国家自然科学基金委与英国爱丁堡皇家科学院国际合作与交流项目,81911530253; 文摘目的通过对不同人群的三维足形作统计形状建模分析,揭示形态与姿态的差异,并结合机器学习算法分析各形态与姿态特点与运动功能的关联性。方法对习惯裸足人群及习惯着鞋人群的双足进行扫描,获取三维足形;采用Novel EMED压力板记录走跑等基础活动的足底分布。使用自编的Python程序对足形依次进行网面配准、质心对齐及主成分降维分析;将形态参数与走跑活动的足底压力作偏最小二乘线性回归分析,并采用留一法作验证。; 关键词机器学习算法偏最小二乘留一法线性回归分析主成分降维形态参数足底压力形状建模; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] R318.01 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名三维运动模式下的桥式吊车神经网络滑模控制被引量：1: 6; 作者孙家骏柴琳郭启航刘惠康; 机构武汉科技大学信息科学与工程学院; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2071-2079,共9页; 基金国家重点研发计划项目(2017YFC0805100)资助.; 文摘三维运动模式下的桥式吊车具有更高的生产效率,但其定位与防摆控制也更具挑战性.针对该问题,本文提出一种基于最小参数学习的神经网络滑模控制方法.首先,建立了包含机械摩擦力和空气阻力的全驱动动力学模型,解决了系统由于欠驱动特性导致控制器难以设计的问题;随后,设计了基于指数趋近律的滑模控制器,引入径向基函数(radial basis functions,RBF)神经网络的最小参数学习法对系统的不确定性模型进行逼近;并对控制器的稳定性进行了严格的数学证明.仿真与实验结果表明,本文所提控制方法在有/无外界干扰的情况下,都能实现吊车的精确定位与负载摆动的有效抑制.; 关键词三维运动模式定位与防摆滑模控制神经网络最小参数学习法; Keywords three-dimensional motion mode positioning and anti-swing sliding mode control neural network minimum parameter learning method; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TH21 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名欠驱动无人艇固定时间轨迹跟踪控制: 7; 作者王巍凯苏航张恩华; 机构哈尔滨工程大学水下机器人技术重点实验室深圳大学电子与信息工程学院; 出处《中国舰船研究》 CSCD 北大核心 2024年第S01期10-17,共8页; 文摘 [目的]针对欠驱动无人艇系统内部存在模型参数不确定以及外部受到未知干扰等问题,提出一种具有抗干扰能力的固定时间轨迹跟踪控制策略。[方法]首先,通过模型转换将跟踪误差系统分为2个子系统,分别开展控制器设计;然后,为解决系统内外的未知干扰问题,基于径向基神经网络和最小参数学习法对不确定项进行估计,从而保证系统具有抗干扰能力;最后,将双曲正切函数与滑模控制相结合,提出一种基于固定时间的跟踪控制方法,以保证无人艇可在固定时间内快速跟踪期望轨迹。[结果]仿真结果表明,跟踪误差可在固定时间内实现收敛并保持稳定,且其收敛时间与初始状态无关。[结论]该控制策略可对系统中的不确定项进行有效估计,具有良好的抗干扰能力,可为欠驱动无人艇的固定时间控制提供参考。; 关键词欠驱动无人艇固定时间控制未知干扰滑模控制最小参数学习法; Keywords underactuated surface unmanned vessels fix-timed control unknow disturbance sliding mode control minimum-learning-parameter(MLP); 分类号 U664.82 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于DSC和MLP的欠驱动船舶自适应滑模轨迹跟踪控制被引量：14: 8; 作者沈智鹏王茹; 机构大连海事大学信息科学技术学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期643-651,共9页; 基金国家自然科学基金(51579024) 中央高校基本科研业务费专项资金(3132016311) 辽宁省自然科学基金(201602072)资助课题; 文摘针对存在船舶动态不确定和外界干扰的欠驱动水面船舶轨迹跟踪控制问题,提出一种基于动态面控制(dynamic surface control,DSC)和最小学习参数法(minimal learning parameter,MLP)的自适应滑模控制方法。在控制律的设计过程中,为实现位置跟踪误差的收敛,利用反步法设计船舶前向速度和横漂速度的虚拟控制律镇定轨迹跟踪误差;引入DSC技术,用于消除反步法对虚拟控制求导引起的"微分爆炸"问题;另外,采用MLP技术,以单参数在线学习代替所有权值在线学习,减少控制器的计算量,避免出现"维数灾难"问题,并结合带有"σ-修正"的自适应律,防止参数漂移,易于工程的实现。稳定性分析证明了所设计控制律可以保证轨迹跟踪船舶闭环系统中轨迹跟踪误差信号一致最终有界,仿真结果验证了所设计控制器的有效性。; 关键词欠驱动船舶最小学习参数法动态面自适应控制轨迹跟踪; Keywords underactuated ship minimal learning parameter （MLP） dynamic surface adaptive control trajectory tracking; 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	基于RBF最小参数学习法的正流量变量泵滑模自适应控制	孙承志张元良康杰牛东东	《机床与液压》北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于心率的神经网络最小参数血泵滑模控制	刘慧博刘木	《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心	2018	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于MPLM-RBFNN算法的移动机器人姿态控制方法	刘杰超邓琛丁大民韩宝磊刘玉	《传感器与微系统》 CSCD	2020	8	在线阅读下载PDF 职称材料
4	二阶Newton法训练径向基函数神经网络的算法研究	蔡珣陈智 Kanishka Tyagi 于宽李子强朱波	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2015	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于统计形状建模及机器学习探究足的形态与功能	梅齐昌相亮亮俞佩敏高自翔顾耀东	《医用生物力学》 CAS CSCD 北大核心	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	三维运动模式下的桥式吊车神经网络滑模控制	孙家骏柴琳郭启航刘惠康	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	欠驱动无人艇固定时间轨迹跟踪控制	王巍凯苏航张恩华	《中国舰船研究》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于DSC和MLP的欠驱动船舶自适应滑模轨迹跟踪控制	沈智鹏王茹	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2018	14	在线阅读下载PDF 职称材料