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一类非线性离散系统自适应准滑模控制 被引量:17
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作者 侯忠生 王卫红 金尚泰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期505-509,共5页
针对一般非线性离散时间系统的不确定性和扰动抑制问题,提出一种新的自适应准滑模控制算法.算法包括两部分,其一是基于紧格式动态线性化模型的自适应准滑模控制器设计,其中动态线性化方法中"伪偏导数"的估计算法仅依赖于系统... 针对一般非线性离散时间系统的不确定性和扰动抑制问题,提出一种新的自适应准滑模控制算法.算法包括两部分,其一是基于紧格式动态线性化模型的自适应准滑模控制器设计,其中动态线性化方法中"伪偏导数"的估计算法仅依赖于系统I/O实时量测值.其二是采用径向基神经网络估计器来估计系统的综合不确定性.理论分析证明了系统的BIBO稳定性.仿真结果验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 准滑模控制 无模型自适应控制 动态线性化 神经网络 非线性离散时间系统
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非线性离散时间系统的最优终端迭代学习控制(英文) 被引量:7
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作者 池荣虎 侯忠生 +1 位作者 王郸维 金尚泰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1025-1030,共6页
仅利用系统的终端输出误差而不是整个输出轨迹,提出了一种最优终端迭代学习控制方法.控制信号可直接通过终点的误差信息进行更新.主要创新点在于控制器的设计和分析只利用系统量测的I/O数据而不需要关于系统模型的任何信息,并可实现沿... 仅利用系统的终端输出误差而不是整个输出轨迹,提出了一种最优终端迭代学习控制方法.控制信号可直接通过终点的误差信息进行更新.主要创新点在于控制器的设计和分析只利用系统量测的I/O数据而不需要关于系统模型的任何信息,并可实现沿迭代轴的单调收敛.在此意义上,所提出的控制器是数据驱动的无模型控制方法.严格的数学分析和仿真结果均表明了所提出方法的适用性和有效性. 展开更多
关键词 终端迭代学习控制 最优设计 数据驱动控制 非线性系统
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面向数据挖掘的城市交通信息集成三维模型 被引量:5
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作者 王振华 侯忠生 +1 位作者 许辉 孙国萍 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2008年第5期38-43,共6页
经过规范化的发展,已经涌现出不少成熟的企业信息集成(EII)模型,而城市交通信息集成(UTII)方面还缺乏规范、成熟的模型.基于此,本文从流程再造、数据交互以及数据挖掘三个方面,提出了一种城市交通信息集成三维模型(3D-UTII).这三个维度... 经过规范化的发展,已经涌现出不少成熟的企业信息集成(EII)模型,而城市交通信息集成(UTII)方面还缺乏规范、成熟的模型.基于此,本文从流程再造、数据交互以及数据挖掘三个方面,提出了一种城市交通信息集成三维模型(3D-UTII).这三个维度的集成即为:基于流程再造的交通信息系统内部的深度集成(DDII),基于异构数据库技术的交通信息系统间的广度集成(EDII),以及基于数据挖掘技术的分析式集成(ADII).本文对这三个维度的实施框架和具体实现技术分别做出了进一步阐述,最后使用北京市奥运交通应急系统的信息集成方案为实例对模型的实施做出了说明和验证. 展开更多
关键词 城市交通信息集成 企业信息集成 流程再造 数据交互 数据挖掘
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快速路交通密度的自抗扰控制器设计及不同扰动情况下的性能评价(英文)
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作者 池荣虎 侯忠生 +2 位作者 金尚泰 王郸维 秦浩华 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期525-530,共6页
本文针对快速路主道交通密度的控制问题,提出了一种新的自抗扰匝道调节方法.该方法包括跟踪微分器(TD)、扩展状态观测器(ESO)和非线性输出误差反馈控制律(NLOEF)3个部分.通过微分跟踪环节安排的过渡过程,可有效降低系统的超调;而系统外... 本文针对快速路主道交通密度的控制问题,提出了一种新的自抗扰匝道调节方法.该方法包括跟踪微分器(TD)、扩展状态观测器(ESO)和非线性输出误差反馈控制律(NLOEF)3个部分.通过微分跟踪环节安排的过渡过程,可有效降低系统的超调;而系统外部不确定性可通过ESO估计,并将估计信息用于NLOEF更新控制信号.本文分别基于宏观MATLAB和微观PARAMICS平台进行了仿真研究,验证了所提出方法抑制不同类型外部扰动的有效性. 展开更多
关键词 自抗扰控制 快速路交通密度控制 匝道调节 控制性能分析
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快速路入口匝道排队现象分析及其对策 被引量:2
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作者 齐驰 侯忠生 卜旭辉 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2009年第2期38-43,共6页
首先分析了快速路入口匝道排队导致地面交通拥堵的现象,然后综合考虑快速路主线交通流密度和入口匝道排队长度两个因素,提出了一种基于神经元自适应PID控制的快速路入口匝道控制策略.与传统的入口匝道调节方法ALINEA相比,新方法将快速... 首先分析了快速路入口匝道排队导致地面交通拥堵的现象,然后综合考虑快速路主线交通流密度和入口匝道排队长度两个因素,提出了一种基于神经元自适应PID控制的快速路入口匝道控制策略.与传统的入口匝道调节方法ALINEA相比,新方法将快速路系统和平面道路系统有机地结合起来,仅略微地增加快速路交通流密度,且对快速路的负面影响较小,有效降低了入口匝道排队长度并消除了入口匝道回溢现象与快速路交通拥挤的反复振荡现象,对于实际应用中的随机干扰具有良好的抑制能力,提高了整个交通网络的运行效率.最后通过仿真对新方法进行了说明和验证. 展开更多
关键词 神经元自适应PID控制 快速路 入口匝道控制 排队长度
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