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Modeling and sliding mode control based on inverse compensation of piezo-positioning system
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作者 LI Zhi-bin XIN Yuan-ze +1 位作者 ZHANG Jian-qiang SUN Chong-shang 《中国光学(中英文)》 北大核心 2025年第1期170-185,共16页
In order to enhance the control performance of piezo-positioning system,the influence of hysteresis characteristics and its compensation method are studied.Hammerstein model is used to represent the dynamic hysteresis... In order to enhance the control performance of piezo-positioning system,the influence of hysteresis characteristics and its compensation method are studied.Hammerstein model is used to represent the dynamic hysteresis nonlinear characteristics of piezo-positioning actuator.The static nonlinear part and dynamic linear part of the Hammerstein model are represented by models obtained through the Prandtl-Ishlinskii(PI)model and Hankel matrix system identification method,respectively.This model demonstrates good generalization capability for typical input frequencies below 200 Hz.A sliding mode inverse compensation tracking control strategy based on P-I inverse model and integral augmentation is proposed.Experimental results show that compared with PID inverse compensation control and sliding mode control without inverse compensation,the sliding mode inverse compensation control has a more ideal step response and no overshoot,moreover,the settling time is only 6.2 ms.In the frequency domain,the system closed-loop tracking bandwidth reaches 119.9 Hz,and the disturbance rejection bandwidth reaches 86.2 Hz.The proposed control strategy can effectively compensate the hysteresis nonlinearity,and improve the tracking accuracy and antidisturbance capability of piezo-positioning system. 展开更多
关键词 piezo-positioning system hysteresis nonlinearity Hammerstein model Prandtl-Ishlinskii(P-I)model system identification sliding mode control
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基于AI的BPR技术在证券风险管理动态联盟建模中的应用 被引量:1
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作者 杨淑琴 杨青 王延清 《系统管理学报》 北大核心 2007年第6期636-643,共8页
多方合作的动态联盟中,实现基本业务流程与战略目标的一致性一直是BPR要解决的关键问题。一种新的基于AI的面向目标(GO)的过程建模方法——i*模型(如Tropos)将有助于突破传统BPR建模技术的局限。研究了基于人工智能方法的i*模型的基本... 多方合作的动态联盟中,实现基本业务流程与战略目标的一致性一直是BPR要解决的关键问题。一种新的基于AI的面向目标(GO)的过程建模方法——i*模型(如Tropos)将有助于突破传统BPR建模技术的局限。研究了基于人工智能方法的i*模型的基本构成——战略依赖(SD)模型与战略推理(SR)模型,及其在动态联盟中的企业BPR建模流程;并将其应用于证券业风险管理建模领域。研究发现,这种基于AI的BPR新技术可以描述多代理人或行为人之间的目标关系和意图,通过采用知识推理机制,实现了对象实体向目标和社会实体的延伸,解决了多目标实体间动态联盟过程中企业战略意图与业务流程衍生风险管理相结合的难题。 展开更多
关键词 企业流程再造 i*模型 战略依赖模型 战略推理模型 证券风险管理
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基于人工智能的BPR技术在企业建模中的应用
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作者 杨淑琴 杨青 王延清 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第18期1-3,7,共4页
采用基于AI的BPR建模方法——i*模型建立企业业务模型。分析了SD模型与SR模型的meta-model以及形式化表达和图形描述,并给出i*模型用于企业建模的框架、步骤和例子。i*模型基于意图性分析,解决了企业BPR中战略意图难以与业务流程相结合... 采用基于AI的BPR建模方法——i*模型建立企业业务模型。分析了SD模型与SR模型的meta-model以及形式化表达和图形描述,并给出i*模型用于企业建模的框架、步骤和例子。i*模型基于意图性分析,解决了企业BPR中战略意图难以与业务流程相结合的问题,是对现有BPR技术的发展。 展开更多
关键词 企业流程再造 i*模型 战略依赖模型 战略推理模型
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