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基于小脑 模型 关节 控制器 的无人机集群快速终端滑模容错控制 2023年 针对受执行器 故障和外界干扰影响的集群无人机(UAV)协同编队控制 问题,提出了一种自适应快速非奇异积分滑模(FNISM)容错控制 (FTC)方法。为使集群无人机在执行任务时具有良好的协同跟踪性能,通过对无人机实际飞行情况的分析,考虑了无人机编队飞行时的执行器 故障和尾涡扰动等对跟踪性能的不利影响。采用小脑 模型 关节 控制器 神经网络(CMANN)来估计并消除外部干扰的影响,同时运用CMANN逼近补偿执行器 故障。研究表明:所提出的容错控制 方案可以保证无人机编队闭环系统在故障情况下的最终一致有界稳定,并且可以通过减小滑模设计参数提高收敛速度,通过增大虚拟和实际控制器 参数提高控制 精度。4架无人机的集群编队在该方法、基于径向基神经网络(RBFNN)的鲁棒动态面容错控制 、比例微分(PD)滑模容错控制 3种方法下的对比仿真结果表明该方法在无人机集群编队出现故障时具有更优异的协同控制 性能。 钱默抒 钱默抒 王村松 展凤江关键词:容错控制 小脑模型神经网络 非线性量化小脑 模型 关节 控制器 神经网络控制器 被引量:8 2019年 常规小脑 模型 关节 控制器 (CMAC)神经网络采用线性均匀量化,稳态控制 精度与量化级数相关,增加量化级数可提高稳态精度但会导致内存空间和计算量的增加.本文提出一种可采用幂函数、高斯、分段3种非线性量化方法的非线性量CMAC神经网络,并分析了非线性量化CMAC的收敛性,解释了非线性量化提高稳态精度的本质.面向一阶惯性环节、二阶系统、一阶时变系统及二阶时变系统,分别跟踪方波、斜坡、正弦波、三角波和加速度等输入信号,仿真验证了非线性量化CMAC神经网络控制器 的有效性,给出了不同非线性量化方法的适用性.结果表明,非线性量化CMAC参数容易设定,物理意义清晰,与常规CMAC对比,其快速性和控制 精度显著提高,可以有效解决实际复杂非线性时变系统的控制 . 邱亚 李鑫 陈薇 段泽民关键词:小脑模型神经网络 神经网络控制器 神经网络 学习算法 基于模糊小脑 模型 关节 控制器 的XY运动平台轮廓控制 装置 基于模糊小脑 模型 关节 控制器 的XY运动平台轮廓控制 方法与装置,其特点是该装置包括电压调整电路、整流滤波单元、IPM逆变单元、数字信号处理器 DSP的事件管理器 、霍尔传感器 、光栅尺、电流采样电路、位置采样电路和IPM隔离驱动保... 王丽梅 孙伟 郑浩 张杰 程兴民文献传递 基于自组织小波小脑 模型 关节 控制器 的不确定非线性系统鲁棒自适应终端滑模控制 被引量:15 2016年 针对一类不确定非线性系统的跟踪控制 问题,在考虑建模误差、参数不确定和外部干扰情况下,以良好的跟踪性能及强鲁棒性为目标,提出基于自组织小脑 模型 (self-organizing wavelet cerebellar model articulation controller,SOWCMAC)的鲁棒自适应积分末端(terminal)滑模控制 策略.首先,将小脑 模型 、自组织神经网络和小波函数各自优势相结合,给出一种SOWCMAC,以保证干扰估计方法具有快速学习能力和更好的泛化能力.其次,设计两种改进的terminal滑模面构造方法,并分别给出各自的收敛时间.然后,基于SOWCMAC和改进的积分terminal滑模面,给出不确定非线性系统鲁棒自适应非奇异terminal控制器 的设计过程,其中通过构造自适应鲁棒项抑制干扰估计误差对系统跟踪性能的影响,并利用Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性.最后,将该方法应用于近空间飞行器 姿态的控制 仿真实验,结果表明所提出方法有效性. 张强 于宏亮 许德智 于美娟关键词:TERMINAL滑模控制 有限时间收敛 小脑模型 基于模糊小脑 模型 关节 控制器 的XY运动平台轮廓控制 方法与装置 基于模糊小脑 模型 关节 控制器 的XY运动平台轮廓控制 方法与装置,其特点是该装置包括电压调整电路、整流滤波单元、IPM逆变单元、数字信号处理器 DSP的事件管理器 、霍尔传感器 、光栅尺、电流采样电路、位置采样电路和IPM隔离驱动保... 王丽梅 孙伟 郑浩 张杰 程兴民基于小脑 模型 关节 控制器 与PID复合的高速公路交通流密度控制 被引量:5 2013年 高速公路交通控制 系统是一个复杂的非线性时变系统,传统的匝道控制 方法难以取得满意的控制 效果.为此,本文提出基于小脑 模型 关节 控制器 (CMAC)与PID复合的匝道控制 方法.首先建立了二阶宏观动态交通流模型 ,然后研究了CMAC与PID复合控制 算法,结合非线性反馈理论,设计了基于CMAC与PID复合的高速公路交通流密度控制器 ,该密度控制 问题是一个输出跟踪和扰动抑制问题,最后采用两个仿真实例对该方法的有效性进行验证.结果表明,复合控制 具有优越的密度跟踪性能和抑制噪声干扰的能力;复合控制 方法能够有效地消除交通拥挤,并使主线车流趋于稳定. 梁新荣 刘艳艳 满国永 徐建闽关键词:高速公路 匝道控制 交通流模型 小脑模型关节控制器 基于小脑 模型 关节 控制器 的电池荷电状态估计方法研究 混合动力汽车(Hybrid-Electric Vehicle,简称HEV)在减少尾气排放、降低能源消耗等方面起到了日益重要的作用,然而生产成本高、使用寿命短的动力电池组却成为HEV大规模应用的瓶颈,其中关键障碍就在于对电... 刘万臣关键词:小脑模型神经网络 镍氢电池 电池荷电状态 状态估计 混合动力汽车 小脑 模型 关节 控制器 网络在传送带给料生产加工站学习优化控制 中的应用被引量:3 2011年 研究单站点传送带给料生产加工站(conveyor-serviced production station,CSPS)系统的前视(look-ahead)距离最优控制 问题,以提高系统的工作效率.论文运用半Markov决策过程对CSPS优化控制 问题进行建模.考虑传统Q学习难以直接处理CSPS系统前视距离为连续变量的优化控制 问题,将小脑 模型 关节 控制器 网络的Q值函数逼近与在线学习技术相结合,给出了在线Q学习及模型 无关的在线策略迭代算法.仿真结果表明,文中算法提高了学习速度和优化精度. 周雷 孔凤 唐昊 张建军关键词:小脑模型关节控制器 Q学习 一种基于小脑 模型 关节 控制器 评论-策略家的机器 人跟踪控制 算法 被引量:4 2011年 本文提出了一种基于小脑 模型 关节 控制器 (CMAC)的评论–策略家算法,设计不依赖模型 的跟踪控制器 ,来解决机器 人的跟踪问题.该跟踪控制器 包含位置控制器 和角度控制器 ,其输出分别为线速度和角速度.位置控制器 由评价单元和策略单元组成,每个单元都采用CMAC算法,按改进δ学习规则在线调整权值.策略单元产生控制 量;评判单元在线调整策略单元学习速率.以双轮驱动自主移动机器 人为例,与固定学习速率CMAC做比较,仿真数据表明,基于CMAC的评论–策略家算法的跟踪控制器 具有跟踪速度快,自适应能力强,配置参数范围宽,不依赖数学模型 等特点. 李鑫 陈薇 董学平 陈梅 蒋琳关键词:机器人 CMAC 跟踪控制 一种状态自动划分的模糊小脑 模型 关节 控制器 值函数拟合方法 被引量:3 2011年 在庞大离散状态空间或连续状态空间中,强化学习(RL)需要进行值函数拟合以寻找最优策略.但函数拟合器 的结构往往由设计者预先设定,在学习过程中不能动态调整缺乏自适应性.为了自动构建函数拟合器 的结构,提出一种可以进行状态自动划分的模糊小脑 模型 关节 控制 (FCMAC)值函数拟合方法.该方法利用Bellman误差的变化趋势实现状态自动划分,并且探讨了两种选择划分区域的机制.汽车爬坡问题和机器 人足球仿真平台中的实验结果表明新算法能有效拟合值函数,而且利用所提出的函数拟合器 智能体可以进行有效的强化学习. 闵华清 曾嘉安 罗荣华 朱金辉关键词:值函数
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