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1.
2.
孙明轩 《西安工业学院学报》1995,15(1):16-22
讨论了时变遗志因子和加权配合的递推辨识算法的算法性质和确定性收敛性.证明了估值有界和误差渐近趋于零.指出这类算法具有指数收敛性. 相似文献
3.
针对雷达随动系统,提出了一种智能补偿策略。它能根据规则实时调整顺馈系数,使得微分顺馈作用尽可能补偿速度误差信号,提高跟踪精度,仿真结果表明,这种微分顺馈系数的实时自整定是有效的。 相似文献
4.
通过硝酸铈的乙醇溶液燃烧一步合成了含有微量碳的二氧化铈纳米材料(C-CeO_2)。电化学测试结果表明,C-CeO_2纳米材料在1 A/g电流密度时的比电容为125 F/g,是相同条件下纯CeO_2纳米材料比电容(55 F/g)的2.3倍。另外,C-CeO_2纳米材料在循环充放电测试1 000次后的比电容保持率高达83%。 相似文献
5.
在同一迭代学习控制(Iterative learning control, ILC)系统中,选取一个合适的初次迭代控制信号相对于从零开始学习达到目标跟踪精度的迭代次数更少.本文针对线性系统研究从历次轨迹跟踪控制信息中通过期望轨迹匹配提取初次迭代控制信号的方法.首先提出了一种轨迹基元优化匹配算法,在满足一定相似度的情况下,通过轨迹分割、平移与旋转变换,在轨迹基元库中寻找与当前期望轨迹叠合的轨迹基元组合轨迹;进而,依据线性叠加原理和轨迹叠合的平移矢量与旋转变换矩阵,获取与期望轨迹叠合的轨迹基元控制信号;在此基础上,通过轨迹基元控制信号串联组合和时间尺度变换,提取出当前期望轨迹的初次迭代控制信号.对于初次迭代控制信号在拼接处由边界条件差异引起的干扰,给出了一种H∞反馈辅助ILC方法.最后,在XYZ三轴运动平台实现所提算法,实验结果表明本文所提方法的有效性. 相似文献
6.
为解决冗余机械臂在运动过程中出现的关节角漂移现象,提出了一种终态吸引优化指标,形成冗余机械臂重复运动规划的二次优化方法。采用具有有限值激活函数的终态神经网络来求解,在初值位置偏移目标位置的情形下,实现冗余机械臂有限时间收敛的重复运动规划任务。同时,分别以新型的终态神经网络(TNN)和其加速网络(ATNN)求解运动规划问题,该网络求解方法具有终态吸引特性,能够在有限的时间内得到有效解。相比具有渐近收敛动态特性的神经网络(ANN),终态神经网络方法不仅改变了收敛速度,而且提高了收敛的精度。基于冗余机械臂PUMA560的计算机仿真结果表明了所提方法的有效性和实时性。 相似文献
7.
本文针对非参数不确定永磁同步电机系统,提出一种基于扩张状态观测器的重复学习控制方法,实现对周期期望轨迹的高精度跟踪.首先,将永磁同步电机中的非参数不确定性分为周期不确定与非周期不确定两部分.其次,构造包含周期不确定的未知期望控制输入,并设计重复学习律估计未知期望控制输入并补偿系统周期不确定.在此基础上,设计扩张状态观测器,估计系统未知状态和补偿非周期性不确定,进而提高系统鲁棒性.与已有的部分限幅学习律相比,本文提出的全限幅重复学习律可以保证估计值的连续性且能够被限制在指定的界内.最后,基于李雅普诺夫方法分析误差的收敛性能,并给出仿真和实验结果验证本文所提方法的有效性. 相似文献
8.
基于Lyapunov-like方法,提出在有限作业区间上实现跟踪的带限幅的迭代学习控制器设
计.针对含有非参数化及部分参数化不确定性的非线性系统,设计鲁棒迭代学习控制器,但该方法
不要求已知不确定特性的范数界.针对参数化不确定非线性系统,设计自适应迭代学习控制器.在
系统满足有界输入有界状态(BIBS)假设条件及控制输入饱和限幅作用下,统一对上述三类系统进
行分析.理论分析结果表明:该方案可保证闭环系统中所有变量的有界性,并且跟踪误差能够在整
个作业区间上收敛到零,实现完全跟踪.仿真验证了该算法的有效性. 相似文献
9.
注塑机注射速度的离散预期学习控制 总被引:3,自引:0,他引:3
针对注塑成形过程的重复运行特性,采用离散预期学习控制方法对注射阶段的针对离散化后的注塑机注射速度模型,根据收敛性条件以两步法设计预期学习控制中的两个参数--超前步长与学习增益,并与连续预期学习控制作了比较.当收敛性条件不能在整个频段内满足时,利用DFT/IDFT截断可学习频段外的频率信号,保证跟踪误差单调收敛,并在离散频域内讨论测量噪声存在及初始定位不可重置时学习算法的跟踪性能.仿真结果表明,对于给定的期望注射速度曲线,该方法能得到比P型、D型迭代学习控制(ILC)更满意的跟踪性能,且具干扰抑制能力. 相似文献
10.
孙明轩 《西安工业学院学报》1995,15(4):253-259
神经网络误差函数的不同构造将导致不同的学习敛速,本文基于递推辨识技术,对于绝对误差指标函数提出了一种新的平滑方法作为改进的神经元权值修正算法,该平滑思想也适用于其它绝对误差指标下的最优化问题,通过网络对Feigenbaum映射和XOR逻辑的学习算例,说明了算法的快速收敛性能。 相似文献