-
题名基于高斯过程的不确定非线性系统在线学习控制及应用
- 1
-
-
作者
刘玉发
练桂铭
刘勇华
苏春翌
-
机构
广东工业大学自动化学院
智能决策与协同控制粤港联合实验室
广东省智能决策与协同控制重点实验室
-
出处
《自动化学报》
北大核心
2025年第7期1662-1672,共11页
-
基金
国家自然科学基金(62173097,U2013601)
广东省基础与应用基础研究基金面上项目(2022A515011239)
广东省特支计划本土创新创业项目(2019BT02X353)资助。
-
文摘
针对一类不确定非线性系统,提出一种基于高斯过程的在线学习控制方法.该方法首先通过障碍函数间接设定系统状态的运行区域.其次,在该区域内在线采集量测数据,利用高斯过程回归对系统中未知非线性动态进行学习.然后,通过Lyapunov稳定理论,证明了所提在线学习控制算法可保证闭环系统所有信号的有界性.与基于径向基神经网络的自适应控制方案相比,所提控制算法无需精确给出系统状态的运行区域及预先分配径向基函数中心值.最后,通过数值仿真与Franka Emika Panda协作机械臂关节控制实验,验证了本文控制算法的有效性与先进性.
-
关键词
非线性系统
不确定系统
高斯过程
在线学习控制
机械臂
-
Keywords
nonlinear systems
uncertain systems
Gaussian processes
online learning control
manipulators Citation Liu Yu-Fa
Lian Gui-Ming
Liu Yong-Hua
su chun-yi.online learning control of uncertain nonlinear systems
-
分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
-
题名不确定非线性系统的LSSVR迭代学习辨识算法
- 2
-
-
作者
司利云
余强
林辉
-
机构
长安大学电子与控制工程学院
西北工业大学陕西省微特电机及驱动技术重点实验室
长安大学汽车学院
-
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2015年第6期1118-1122,共5页
-
基金
陕西省科技发展计划项目(2014K05-26)
陕西省微特电机及驱动技术重点实验室开放基金(2013SSJ2003)
-
文摘
针对一类不确定非线性系统的时变参数辨识问题,利用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)的逼近能力,将积分型Lyapunov函数作为优化目标,设计出具有自适应性的迭代学习辨识算法。该算法采用迭代学习的方式对支持向量回归机的权值和逼近误差进行修正,利用高增益的反馈控制器增强系统的稳定性和鲁棒性。收敛性分析表明,随着迭代次数的增加,估计误差渐近收敛于零。仿真结果表明该算法可以实现有限时间区间上参数的完全辨识。
-
关键词
迭代学习辨识
不确定非线性系统:在线建模
支持向量机
鲁棒控制
-
Keywords
Iterative learning identification
uncertain nonlinear system
online modeling
support vector machine
robust control
-
分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
