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Regularized inversion for coseismic slip distribution with active constraint balancing 被引量:2
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作者 TONG Xiao-zhong XIE Wei GAO Da-wei 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第12期2961-2968,共8页
Estimating the spatial distribution of coseismic slip is an ill-posed inverse problem, and solutions may be extremely oscillatory due to measurement errors without any constraints on the coseismic slip distribution. I... Estimating the spatial distribution of coseismic slip is an ill-posed inverse problem, and solutions may be extremely oscillatory due to measurement errors without any constraints on the coseismic slip distribution. In order to obtain stable solution for coseismic slip inversion, regularization method with smoothness-constrained was imposed. Trade-off parameter in regularized inversion, which balances the minimization of the data misfit and model roughness, should be a critical procedure to achieve both resolution and stability. Then, the active constraint balancing approach is adopted, in which the trade-off parameter is regarded as a spatial variable at each model parameter and automatically determined via the model resolution matrix and the spread function. Numerical experiments for a synthetical model indicate that regularized inversion using active constraint balancing approach can provides stable inversion results and have low sensitivity to the knowledge of the exact character of the Gaussian noise. Regularized inversion combined with active constraint balancing approach is conducted on the 2005 Nias earthquake. The released moment based on the estimated coseismic slip distribution is 9.91×1021 N·m, which is equivalent to a moment magnitude of 8.6 and almost identical to the value determined by USGS. The inversion results for synthetic coseismic uniform-slip model and the 2005 earthquake show that smoothness-constrained regularized inversion method combined with active constraint balancing approach is effective, and can be reasonable to reconstruct coseismic slip distribution on fault. 展开更多
关键词 COSEISMIC SLIP INVERSION trade-off parameter ACTIVE constraint balancing model resolution matrix spread function
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高空舱抽气系统内罚协同优化控制设计与应用
2
作者 黄艳 张和洪 +4 位作者 翟超 但志宏 李晓冬 张楼悦 王鹏 《推进技术》 北大核心 2025年第7期235-249,共15页
高空舱抽气调控系统通过协调控制多个调节阀将压缩机组并网至抽气管网,建立起发动机的环境背压,实现发动机试验的飞行高度模拟。针对抽气调控系统多压缩机组并网过程中效率低、压缩机组压比易超出安全裕度以及抽气管网压力控制品质不佳... 高空舱抽气调控系统通过协调控制多个调节阀将压缩机组并网至抽气管网,建立起发动机的环境背压,实现发动机试验的飞行高度模拟。针对抽气调控系统多压缩机组并网过程中效率低、压缩机组压比易超出安全裕度以及抽气管网压力控制品质不佳等问题,提出一种基于内罚函数的协同优化控制方案与算法。针对压缩机组并网安全运行问题,建立基于内罚函数的安全约束压力优化框架;考虑并网效率低、压力控制品质不佳问题,结合自抗扰控制(ADRC)与PI控制,设计基于内罚函数的协同优化控制算法;模拟多种实际试验工况仿真验证所提出的方案与算法。结果表明:相较于当前采用的独立控制,所提算法能确保机组安全运行的同时提高系统并网效率和控制品质。在发动机排气流量突增、突降扰动工况中,被控压力达到设定值的时间缩短了16.5%,流量突增、突降导致的被控压力最大瞬时波动量分别减小了13.4%,15.5%,调节时间缩短了56%,控制稳定无超调,核心控制阀门摆动量从5%降至0.32%。 展开更多
关键词 高空舱 压缩机组 安全约束 内罚函数 协同优化控制
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植被覆盖对陕北黄土高原土地利用功能的约束效应
3
作者 员学锋 陈蓓 +2 位作者 杨悦 赵雨 安健吉 《水土保持研究》 北大核心 2025年第5期288-297,共10页
[目的]明确植被覆盖与土地利用功能的相关关系和阈值效应,为促进区域土地资源合理配置、国土空间格局优化、生态修复政策调整提供科学依据。[方法]采用归一化植被指数表征植被覆盖强度,量化土地利用的生产、生活和生态功能,借助斯皮尔... [目的]明确植被覆盖与土地利用功能的相关关系和阈值效应,为促进区域土地资源合理配置、国土空间格局优化、生态修复政策调整提供科学依据。[方法]采用归一化植被指数表征植被覆盖强度,量化土地利用的生产、生活和生态功能,借助斯皮尔曼秩相关系数和约束线法分析植被覆盖对土地利用功能的影响方式及影响阈值。[结果] 2000—2020年归一化植被指数呈波动式上升态势,93.29%的区域植被覆盖明显改善,退化区域不足1%;不同土地利用功能空间分异特征明显,生产功能呈现北高南低的空间格局,生活功能主要分布在各区县的中心城区,生态功能表现为南高北低的特征,3种土地利用功能均值变化情况分别为-24.19%,74.70%和25.96%;植被覆盖对生产功能的约束作用无明显阈值,对生活功能和生态功能存在明显阈值,且研究期间阈值逐渐增加至0.415,0.603。[结论]陕北黄土高原应注重生产、生活、生态三者间的均衡发展,适度规模推进生态工程建设,结合各县域土地资源特点调整生态恢复管理政策。 展开更多
关键词 植被覆盖 土地利用功能 约束线 陕北黄土高原
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过滤函数对拓扑优化效率和灰度单元的影响 被引量:1
4
作者 杜家政 陈炬 李功明 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第5期523-538,572,共17页
为了提高拓扑优化效率和减少灰度单元的数量,基于独立连续映射(independent continuous mapping,ICM)方法引入幂函数、复合指数型函数以及有理分式函数作为过滤函数,建立以质量最小为目标、位移为约束的拓扑优化模型。通过数值算例,研究... 为了提高拓扑优化效率和减少灰度单元的数量,基于独立连续映射(independent continuous mapping,ICM)方法引入幂函数、复合指数型函数以及有理分式函数作为过滤函数,建立以质量最小为目标、位移为约束的拓扑优化模型。通过数值算例,研究了3种过滤函数以及单元质量和单元刚度过滤函数的参数比对拓扑优化效率和灰度单元的影响。数值算例表明有理分式函数能有效减少中间灰度单元数量,提高收敛速度,降低结构质量。对于幂函数,当单元质量和单元刚度过滤函数的参数比为1∶7时效果最佳;对于复合指数型函数,当单元质量和单元刚度过滤函数的参数比为1.3∶0.1时效果最佳;对于有理分式过滤函数,当单元质量和单元刚度过滤函数的参数比为3∶63时效果最佳。 展开更多
关键词 ICM方法 过滤函数 拓扑优化 位移约束 优化效率 灰度单元
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液压伺服系统非对称时变输出约束事件触发控制
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作者 宫赤坤 汝青杨 袁立鹏 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第5期979-988,共10页
针对液压伺服系统具有未知非线性、未建模动态以及通信网络带宽受限等问题,本文提出一种具有非对称时变约束指令滤波自适应事件触发鲁棒控制方法.与常规液压伺服系统输出位移静态受限相比较,此控制方法在液压伺服系统具有未建模动态的... 针对液压伺服系统具有未知非线性、未建模动态以及通信网络带宽受限等问题,本文提出一种具有非对称时变约束指令滤波自适应事件触发鲁棒控制方法.与常规液压伺服系统输出位移静态受限相比较,此控制方法在液压伺服系统具有未建模动态的情况下,可以保证液压伺服系统输出位移在预设的非对称时变约束范围内.针对液压伺服控制系统中的未知函数利用径向基函数神经网络自适应方法进行逼近补偿.引入事件触发机制使得控制输入不再持续更新,从而充分利用有限的通信资源.构造新型滤波误差补偿机制不仅可以在有限时间内收敛,同时克服了抖振问题.通过李雅普诺夫方法证明了闭环系统的全局有界性.仿真实例表明了控制方法的有效性. 展开更多
关键词 未建模动态 非对称时变约束 鲁棒控制 径向基函数网络 事件触发控制 有限时间收敛
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基于改进序列凸优化的多无人机航迹规划方法 被引量:1
6
作者 穆凌霞 李筱 +3 位作者 王斑 张友民 冯楠 薛向宏 《智能系统学报》 北大核心 2025年第1期128-138,共11页
随着人工智能技术的迅速发展,利用多架无人机执行飞行任务成为研究的热点之一。本文研究多架无人机到达同一目标点的航迹规划问题,首先建立最优控制问题,采用符号距离函数将非凸避障约束进行凸化;接着考虑了无人机离散序列间的避障约束... 随着人工智能技术的迅速发展,利用多架无人机执行飞行任务成为研究的热点之一。本文研究多架无人机到达同一目标点的航迹规划问题,首先建立最优控制问题,采用符号距离函数将非凸避障约束进行凸化;接着考虑了无人机离散序列间的避障约束,保证在连续时间内多无人机的飞行安全;最后提出了自适应信赖域序列凸优化算法,能够保证在每次序列迭代中都能找到近似凸子问题的解,快速求解得到多无人机最优航迹。该算法适用于威胁环境下多无人机协同到达指定的目标点,具有较快的收敛速度。 展开更多
关键词 多无人机 航迹规划 避障约束 符号距离函数 凸优化 自适应信赖域 近似凸子问题 协同到达
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基于补偿机制的延迟约束非线性系统的动态事件触发控制
7
作者 李爽 王芳 周超 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第5期436-447,共12页
考虑延迟全状态约束下的不确定非线性系统,提出基于动态事件触发机制的有限时间控制策略。首先,设计指数型平移函数,使违反约束的状态初值在预定时间内以较快的速度进入到约束范围,并采用非线性状态变换函数使系统的所有状态保持在约束... 考虑延迟全状态约束下的不确定非线性系统,提出基于动态事件触发机制的有限时间控制策略。首先,设计指数型平移函数,使违反约束的状态初值在预定时间内以较快的速度进入到约束范围,并采用非线性状态变换函数使系统的所有状态保持在约束范围内。其次,设计误差补偿机制减小滤波误差对控制系统性能的影响。再次,构造新型动态事件触发机制以减少控制器的触发次数,节省资源。根据Lyapunov理论证明闭环系统的实际有限时间稳定性。最后,通过机械臂系统的对比仿真,验证所设计控制策略的有效性。 展开更多
关键词 非线性系统 全状态约束 平移函数 状态变换函数 实际有限时间稳定
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基于运动约束的无人机编队一致性优化算法
8
作者 刘金鑫 盛蔚 张玉民 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第1期230-243,共14页
针对无人机运动约束下的编队任务研究标准二阶一致性控制算法的优化问题。首先,结合编队信息,基于虚拟结构法思想,设计含虚拟参考点的二阶一致性编队控制算法,使得编队收敛于指定队形,解决标准二阶一致性控制算法的收敛状态与各无人机... 针对无人机运动约束下的编队任务研究标准二阶一致性控制算法的优化问题。首先,结合编队信息,基于虚拟结构法思想,设计含虚拟参考点的二阶一致性编队控制算法,使得编队收敛于指定队形,解决标准二阶一致性控制算法的收敛状态与各无人机初值有关以及收敛位置趋于一致的问题,得到编队渐近收敛的条件。其次,引入饱和函数得到运动约束条件下的渐近收敛的二阶一致性编队控制算法,设计无人机编队高度、航向、速度通道控制器。最后,设计无人机编队队形集结仿真实验,对比相同饱和函数不同一致性方法的编队控制算法、相同一致性方法不同饱和函数的编队控制算法,验证了优化算法的有效性和快速性。 展开更多
关键词 无人机编队 一致性编队控制算法 虚拟参考点 运动约束 饱和函数
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基于遗传算法的运河智能选线
9
作者 梁伟坤 邰世文 +4 位作者 钟亮 徐翔宇 郑沛 王帅 吴志龙 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第31期13627-13634,共8页
运河选线是运河方案设计的关键环节,直接关系到运河工程投资和航运综合效益。传统人工选线方法存在主观性强、比选方案有限、决策周期长、劳动强度大等缺陷,较难获得全域最优路线。针对这一问题,提出了一种运河智能选线方法,该方法应用... 运河选线是运河方案设计的关键环节,直接关系到运河工程投资和航运综合效益。传统人工选线方法存在主观性强、比选方案有限、决策周期长、劳动强度大等缺陷,较难获得全域最优路线。针对这一问题,提出了一种运河智能选线方法,该方法应用地理信息系统生成运河走廊带以简化搜索域;构建了运河路线优化数学模型,将选线问题转化为基于走廊带的平面线形优化问题;引入遗传算法对模型进行求解,结合目标函数和约束条件,利用选择、交叉和变异等操作实现了全局最优解的搜索;采用平陆运河工程项目资料进行了选线案例应用分析。结果表明:基于遗传算法的智能选线方法,能够在较短时间内找到符合约束条件的运河最优路线,相较于传统人工方法具有提高效率和节约成本的明显优势。研究成果可为未来运河工程的高效设计提供技术支撑。 展开更多
关键词 运河智能选线 遗传算法 目标函数 约束条件
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基于概率图模型结构学习的条件函数依赖发现
10
作者 江嗣嘉 谈子敬 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第2期280-286,共7页
条件函数依赖包含了传统的函数依赖,在数据质量管理和数据清洗研究领域有着广泛的应用。一般的方法会发现能够支持关系数据模型的所有条件函数依赖,而实际数据清洗过程中只需使用其中非常少的对错误检测有意义的部分,因此需要一个昂贵... 条件函数依赖包含了传统的函数依赖,在数据质量管理和数据清洗研究领域有着广泛的应用。一般的方法会发现能够支持关系数据模型的所有条件函数依赖,而实际数据清洗过程中只需使用其中非常少的对错误检测有意义的部分,因此需要一个昂贵的后处理步骤。将条件函数依赖发现问题视为一个借助概率图模型稀疏回归的结构学习过程,通过对脏数据集进行转换,再对转换后的数据集进行逆协方差估计并分解得到自回归矩阵,学习能够表征数据集分布情况的条件函数依赖。实验结果表明,该方法能够有效地发现少量的用于错误检测的条件函数依赖,与常用的条件函数依赖发现方法相比更加有效。 展开更多
关键词 数据质量 数据约束 条件函数依赖 结构学习
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考虑新能源不确定性的电网运行调度多目标优化模型 被引量:2
11
作者 左剑 钟雅珊 +2 位作者 包博 潮铸 兰萱丽 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第3期152-158,共7页
新能源接入电网中会出现电源出力过剩或电源出力不足等情况,导致电网运行调度的结果较差。该文研究考虑了新能源不确定性的电网运行调度多目标优化模型。根据电网交互特点,从局部层面进行控制和规划,建立新能源不确定性需求响应架构;考... 新能源接入电网中会出现电源出力过剩或电源出力不足等情况,导致电网运行调度的结果较差。该文研究考虑了新能源不确定性的电网运行调度多目标优化模型。根据电网交互特点,从局部层面进行控制和规划,建立新能源不确定性需求响应架构;考虑系统总发电成本最小和用户舒适度最高,建立多目标优化模型的目标函数;设置电源出力约束、备用约束、电量平衡约束、负荷控制约束和安全约束作为约束条件;利用带精英策略的非支配排序遗传算法,对模型进行求解。算例分析结果表明:在不同电源出力情况下,设计模型得到的调度结果中SOC最小、储能输出功率最稳定,说明设计模型具有实用性。 展开更多
关键词 电网调度 多目标优化 目标函数 约束条件
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延迟全状态约束下不确定非线性系统的自适应容错控制
12
作者 赵瑞莹 王芳 +1 位作者 周超 王春艳 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第1期22-33,共12页
针对一类具有延迟时变全状态约束的不确定非线性系统,提出自适应神经网络容错控制策略。首先,设计平移函数使违反约束的系统初值在预定时间回到约束范围内。其次,通过设计应用范围更广的新型非线性状态变换函数,将约束系统转化为无约束... 针对一类具有延迟时变全状态约束的不确定非线性系统,提出自适应神经网络容错控制策略。首先,设计平移函数使违反约束的系统初值在预定时间回到约束范围内。其次,通过设计应用范围更广的新型非线性状态变换函数,将约束系统转化为无约束系统,解决全状态约束问题。接着,利用径向基神经网络和自适应技术分别处理不确定性和执行器故障。然后,根据Lyapunov理论证明闭环系统的实际有限时间稳定性,且所有状态都能保持在约束范围内。最后,通过机械臂系统的对比仿真验证设计的自适应容错控制策略的有效性。 展开更多
关键词 不确定非线性系统 全状态约束 状态变换函数 神经网络 执行器故障 实际有限时间稳定
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基于盲环网络和随机恢复掩码的自监督图像去噪
13
作者 梁震远 江松林 朱松豪 《计算机应用》 北大核心 2025年第10期3311-3319,共9页
现有的基于盲点网络的自监督图像去噪方法常因为网络结构的限制,导致图像信息的严重损失。为解决这一问题,首先,提出一种自监督图像去噪方法,通过将传统的盲点网络改进为盲环网络(BRN),进一步降低噪声的空间相关性;其次,针对传统掩码策... 现有的基于盲点网络的自监督图像去噪方法常因为网络结构的限制,导致图像信息的严重损失。为解决这一问题,首先,提出一种自监督图像去噪方法,通过将传统的盲点网络改进为盲环网络(BRN),进一步降低噪声的空间相关性;其次,针对传统掩码策略导致图像信息丢失的问题,提出一种随机恢复掩码(RRM)策略,在减少信息损失的同时,增强去噪结果的细节信息;最后,提出一种双约束损失函数,在防止模型过度拟合的同时,有效保留图像的重要信息。实验结果表明,相较于次优的基于BRN的自监督图像去噪方法,所提方法在SIDD验证数据集上的峰值信噪比(PSNR)提高了0.17 dB,结构相似性(SSIM)提高了0.007,图像块感知相似度(IPPS)降低了0.006,验证了所提方法具有优越的去噪性能。 展开更多
关键词 图像去噪 自监督学习 盲环网络 随机恢复掩码 双约束损失函数
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非凸混合范数误差编码人脸图像识别方法 被引量:1
14
作者 郭俊博 马祥 《计算机工程》 北大核心 2025年第3期208-215,共8页
针对人脸图像在复杂环境下存在噪声污染、光照变化和遮挡等情况,提出一种新的人脸识别方法,即基于非凸混合范数误差编码的人脸识别方法(NMN),旨在统一基于向量和基于矩阵的回归方法于一个回归模型中,以更好地应对多样化的识别挑战。在... 针对人脸图像在复杂环境下存在噪声污染、光照变化和遮挡等情况,提出一种新的人脸识别方法,即基于非凸混合范数误差编码的人脸识别方法(NMN),旨在统一基于向量和基于矩阵的回归方法于一个回归模型中,以更好地应对多样化的识别挑战。在考虑重构图像的低秩性质的同时,引入核范数约束捕捉图像的低秩特征。为缓解由异常值引起的偏差问题,引入非凸函数提高模型的鲁棒性。为进一步提升性能,充分考虑标签信息,以更有效地区分不同类别之间的特征差异。在分类阶段,综合考虑非连续误差和连续误差,利用类重构误差来判别待识别图像。在Extended Yale B、ORL和AR数据集上进行了实验验证,结果表明,相较于其他对比方法,NMN在遮挡人脸识别方面展现出更为卓越的性能。在Extended Yale B数据集上,针对测试样本添加40%的“狒狒”图像遮挡块,该方法的识别率达到80.40%,比其他对比方法至少高出11.68百分点。 展开更多
关键词 人脸识别 非凸函数 核范数约束 混合范数误差编码 复杂环境
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基于CMA-ES算法的无人机群协同救援任务分配优化 被引量:1
15
作者 俞佳晨 胡剑虹 郑恩辉 《现代电子技术》 北大核心 2025年第10期92-96,共5页
救援任务分配不仅要考虑无人机的航行路程最短,还要尽可能减少幸存者的平均等待时间,这是一个多目标优化问题。为在多目标中寻找最优解决方案,提出一种基于协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)算法的无人机群协同救援任务分配优化方法。... 救援任务分配不仅要考虑无人机的航行路程最短,还要尽可能减少幸存者的平均等待时间,这是一个多目标优化问题。为在多目标中寻找最优解决方案,提出一种基于协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES)算法的无人机群协同救援任务分配优化方法。以平均等待时间和航行路程最短为目标函数,考虑无人机的最大航行距离、任务数量、协同规划和载重能力等约束条件,使用CMA-ES算法,通过多维空间中基于正态分布的参数优化机制寻找目标函数最优解,有效解决了不同目标之间的冲突,实现了多目标任务分配优化。实验结果表明:所提方法能合理分配救援任务,确保幸存者快速获得物资,无人机平均航行48.7 km,幸存者平均等待33.4 min,救援任务平均61.2 min完成。 展开更多
关键词 CMA-ES 无人机 协同任务分配 优化算法 目标函数 约束条件 最大航程
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XPBD算法的Cosserat杆约束函数设计与分组求解方法
16
作者 李依龙 吴志刚 《力学学报》 北大核心 2025年第9期2223-2234,共12页
柔性绳索结构因质量轻、高柔性和可设计性强等特点,在航空航天及机器人等工程领域得到广泛应用.由于几何大变形与材料非线性等因素影响,利用非线性有限元等高精度方法分析这类柔性结构的动力学特性时,存在模型复杂、计算量大和难以高效... 柔性绳索结构因质量轻、高柔性和可设计性强等特点,在航空航天及机器人等工程领域得到广泛应用.由于几何大变形与材料非线性等因素影响,利用非线性有限元等高精度方法分析这类柔性结构的动力学特性时,存在模型复杂、计算量大和难以高效仿真等问题.文章改进了起源于计算机图形学的XPBD(extended position based dynamics)算法,设计了新的约束函数与迭代方法,使其适用于柔性绳索结构的动力学仿真.主要贡献包括:引入旋转向量以更准确描述结构姿态,基于Cosserat弹性杆理论设计了更精确的约束函数,采用约束能量作为迭代收敛判据以提高仿真精度,提出分组求解约束的方法提高迭代计算效率.还以索-杆复合结构为例验证了改进算法的有效性:与ADAMS软件相比,改进算法具有更好的稳定性,且计算效率大致相当;与原XPBD算法相比,改进算法显著提高了求解精度.改进算法引入了旋转向量,使约束函数的设计更灵活,计算框架也更利于并行化,具有在复杂柔性结构动力学仿真中进一步应用的优势和潜力. 展开更多
关键词 XPBD 算法 绳索结构动力学 COSSERAT 约束函数
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带臂全驱动六旋翼无人机安全滑模轨迹跟踪控制
17
作者 屈忠灿 聂双顺 +1 位作者 方兵 张之得 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第9期142-149,共8页
针对带臂全驱动六旋翼无人机的避障飞行作业问题,提出一种具有状态约束的安全滑模控制方法。通过无人机与机械臂解耦建立系统动力学模型,并设计位置与姿态的滑模标称控制器,实现六自由度状态轨迹跟踪控制。考虑避障需求,分别建立机体、... 针对带臂全驱动六旋翼无人机的避障飞行作业问题,提出一种具有状态约束的安全滑模控制方法。通过无人机与机械臂解耦建立系统动力学模型,并设计位置与姿态的滑模标称控制器,实现六自由度状态轨迹跟踪控制。考虑避障需求,分别建立机体、机械臂关节以及末端执行器位置的系统状态约束,利用控制障碍函数结合二次规划算法修正标称控制量,实现安全轨迹跟踪。通过仿真实验验证了所提出方法的有效性。 展开更多
关键词 全驱动无人机 机械臂 滑模控制 控制障碍函数 安全约束
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具有状态受限的机器人自适应模糊预设时间控制
18
作者 张洁 孟祥祥 蒋婉玥 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第8期121-125,共5页
考虑实际控制应用中需要机器人在极短时间内实现预设控制精度,以及机器人系统中存在的全状态约束和未知动力学问题,提出了基于积分障碍李雅普诺夫函数的自适应模糊预设时间跟踪控制策略。首先,构造一种新的时变约束函数修正原有的跟踪误... 考虑实际控制应用中需要机器人在极短时间内实现预设控制精度,以及机器人系统中存在的全状态约束和未知动力学问题,提出了基于积分障碍李雅普诺夫函数的自适应模糊预设时间跟踪控制策略。首先,构造一种新的时变约束函数修正原有的跟踪误差,放宽系统初始值的限制;其次,构造积分障碍李雅普诺夫函数直接对系统状态约束,避免了约束补偿条件的保守性,确保系统的所有状态不违反约束。此外,采用自适应模糊控制方法处理机器人系统中的未知动力学问题。通过仿真实验对比表明了所提控制策略的优越性。 展开更多
关键词 全状态约束 积分障碍李雅普诺夫函数 预设时间控制 自适应模糊控制 未知动力学
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强制性运动疗法对脑卒中患者上肢运动功能影响的系统评价再评价 被引量:2
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作者 冯露叶 沈悦 +3 位作者 周珊珊 杨媛媛 王德花 汤继芹 《护理学杂志》 北大核心 2025年第4期81-85,共5页
目的再评价强制性运动疗法运用于脑卒中患者上肢运动功能障碍的康复训练系统评价,以期为脑卒中患者的临床康复提供更科学、可靠的证据支持。方法计算机检索国内外数据库中关于强制性运动疗法运用于脑卒中后上肢运动功能障碍的系统评价,... 目的再评价强制性运动疗法运用于脑卒中患者上肢运动功能障碍的康复训练系统评价,以期为脑卒中患者的临床康复提供更科学、可靠的证据支持。方法计算机检索国内外数据库中关于强制性运动疗法运用于脑卒中后上肢运动功能障碍的系统评价,检索时限为建库至2024年4月。通过ROBIS工具、AMSTAR 2工具、PRISMA 2020报告规范和GRADE软件对纳入研究分别进行偏倚风险、方法学质量、报告质量和证据质量评价。结果纳入18篇文献,其中1篇质量为高等级,1篇质量为中等级,10篇质量为低等级,6篇质量为极低等级。72个结局指标中有10个中等质量证据,32个低质量证据和30个极低质量证据。结果显示强制性运动疗法对改善卒中后患者上肢运动功能、患侧上肢使用频率、动作完成质量和日常生活能力方面有积极影响,但在改善残疾情况和生活质量方面有待进一步研究。结论强制性运动疗法在一定程度上可以有效促进脑卒中患者上肢运动功能和日常生活能力的恢复。但目前纳入的系统评价文献质量较低,未来仍需更多高质量的研究进一步证实强制性运动疗法对改善脑卒中后上肢运动功能障碍的康复效果,为临床决策提供有力证据。 展开更多
关键词 脑卒中 强制性运动疗法 上肢运动 功能障碍 康复护理 生活质量 日常生活能力 系统评价
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多约束未知环境下无人机三维路径规划
20
作者 崔双鹏 秦宁宁 《西安电子科技大学学报》 北大核心 2025年第2期113-127,共15页
针对多约束未知环境下,风况、障碍物等多因素导致无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)路径规划模型收敛效率低和算法复杂度过高的问题,提出一种基于渐进式强化学习的路径规划策略(Progressive Deep Reinforcement Q-learning Network,... 针对多约束未知环境下,风况、障碍物等多因素导致无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)路径规划模型收敛效率低和算法复杂度过高的问题,提出一种基于渐进式强化学习的路径规划策略(Progressive Deep Reinforcement Q-learning Network, PR-DQN)。算法考虑类教式训练学习方法,通过构建特征区分的场景,在模型训练过程中动态调整UAV训练场景,解决了模型过早面对复杂任务而导致的学习困难,避免了模型陷入局部最优,提升了模型学习效率。此外,算法综合考量了未知环境中,风况、障碍物和能耗等多约束条件对UAV飞行轨迹的影响,通过构建能耗、碰撞因子和多约束奖赏函数,约束UAV飞行中的路径选择,保证了UAV在安全和能耗允许的前提下,完成路径规划任务。实验结果表明,所提方案平均规划成功率高于同类算法约5.4%,平均训练开销低于同类算法约11.7%,在多类型、多数量障碍物和多元能耗并存的未知环境中,PR-DQN算法具有较高的应用前景。 展开更多
关键词 无人机 路径规划 强化学习 渐进式 多约束奖赏函数
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