板材多点成形过程的非参数模型及自适应控制

研究了三维板类件的多点成形复杂的非线性过程。将影响成形精度的诸多因素看作系统扰动,成形过程简化为离散的单输入单输出系统,得到其非参数模型。在满足一定假设条件的前提下,多点成形过程可线性化为一个带有单参数的线性时变系统;通过对系统的分析,得到了多点成形过程的闭环递推自适应控制算法。仿真结果表明,在自适应算法的逐次控制下,工件形状以较快的速度收敛到设计的目标形状,实现了对板类件多点成形这一复杂过程的有效控制。

安装MR阻尼器工程结构的非参数模型自适应控制

本文首先建立了结构-磁流变阻尼器非线性系统的非参数模型,该模型不需要太多的受控结构的先验知识,且具有结构简单、参数少,是时变增量形式等优点,因此适合于非线性控制系统的设计。在此基础上,本文提出了非参数模型学习自适应半主动控制算法,并以一个6层框架结构为例,进行了深入的仿真数值分析。计算结果表明,采用本文提出的控制算法能得到令人满意的控制效果。通过在较大范围内选取结构参数值,验证了算法具有较好的鲁棒性。

水下拖曳升沉补偿系统的非参数模型自适应控制

水下拖曳系统拖曳作业时,拖船航速变化和升沉运动使拖体深度产生较大范围变化.为补偿拖体深度变化,本文提出了由外层深度升沉补偿控制系统和内层位置伺服控制系统双层结构的水下拖曳升沉补偿系统总体设计方案,运用基于紧格式线性化的非参数模型自适应控制方法设计了系统外层深度升沉补偿控制器.仿真研究表明,应用了非参数模型自适应控制方法的水下拖曳升沉补偿系统具有良好的动态性能和抗干扰能力.

异步机系统非参数模型自适应控制的设计实现

针对三相交流异步电机多变量、强耦合、非线性的复杂特性,设计了一种应用OMRON CQM1H可编程控制器(PLC)的非参数模型自适应异步电机控制系统,将基于紧格式线性化的单入单出非线性离散时间系统的非参数模型自适应控制方法应用在异步电机系统中,系统设计发挥了PLC擅长开关量控制的优点,实现了异步机在不同负载下的转速稳定控制和准确定位,实验结果展示了该方法的稳定性和抑止外部干扰的有效性。

神经网络模糊非参数模型自适应控制及仿真

提出一种基于神经网络的模糊非参数模型自适应控制方案。该方案仅用受控系统的I/O数据来设计控制器,综合了模糊控制、神经网络与非参数模型学习自适应控制各自的优点。仿真表明该控制器对模型、环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。

一类非线性系统的无模型学习自适应控制

对于一类常见非线性离散系统,提出了其动态线性逼近的增量型模型、无模型自适应控制律和带有参数限定时域长度的参数自适应预报递推算法,实现了对时滞非线性系统的无模型学习自适应控制。通过仿真表明,该算法对于一类非线性系统实现无模型学习自适应控制是正确和有效的。

一类多重时滞非线性系统无模型学习自适应控制

对于一类常见多重时滞非线性离散系统．提出了基于动态线性逼近的增量型最小化模型、递推预测 模型，无模型学习自适应控制律和带有参数限定时域长度的参数自适应预报递推算法，实现了对存在较大滞 后的多重时滞非线性系统的无模型学习自适应控制。该算法不需要受控系统的结构信息、数学模型、外部实 验信号和训练过程，不用解Ｄｉｏｐｈａｎｔｉｎｅ方程．无需矩阵运算．在线计算量很小．实时性好，仅用受控系统的 Ｉ／Ｏ数据来设计，传统的未建模动态不存在。通过仿真表明，该算法对于一类非线性系统实现无模型自适应 控制是正确和有效的．

快速路入口匝道的的非参数自适应迭代学习控制

基于快速路交通系统重复性和周期性的特征,引入"拟伪偏导数"概念,给出了宏观交通流模型沿迭代轴的非参数动态线性化形式.进一步,提出了快速路入口匝道的非参数自适应迭代学习控制(NP-AILC)方案.该控制方法本质上是无模型的,并且学习增益可迭代调节.收敛性分析表明当系统初始状态随迭代次数随机变化时,该方法可实现几乎完全跟踪性能.仿真结果进一步验证了方法的有效性.

直线电机的非参数模型直接自适应预测控制

将基于紧格式线性化的非参数模型直接自适应预测控制方法应用到直线电机速度和位置控制中.控制器的设计是直接基于伪偏导数的估计和预报,而伪偏导数信息则是通过参数估计算法和预报算法利用I/O数据在线导出.仿真演示了该方法对电机这种不确知动态非线性系统的有效性和抗干扰能力.

基于在线学习的多模型自适应控制

针对传统自适应控制算法,实际工业过程在不同工况下的模型参数突变时系统暂态响应特性较差,该文提出了基于在线学习的多模型自适应控制方法。应用动态模型库技术来建立模型库,而无需被控对象的先验知识,所提出的建模方法和相应的多模型自适应控制器使系统的动态响应品质得到了明显的改善。文中证明了该算法能够保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛性。计算机仿真结果表明该算法的有效性。

一类非参数不确定系统的自适应重复学习控制

本文针对一类非参数不确定系统提出一种全限幅自适应重复学习控制方法.利用期望轨迹的周期特性,构造周期性期望控制输入,并基于Lyapunov方法设计自适应重复学习控制器,实现系统对周期性期望轨迹的高精度跟踪,且无需已知非参数不确定性的上界.设计全限幅学习律估计未知的期望控制输入,保证估计值被限制在指定的界内.同时,通过构造完全平方式消除部分误差相关项,控制器设计中可避免使用符号函数,从而抑制控制器抖振问题.最后,基于Lyapunov方法对误差收敛性进行了分析,并通过仿真对比验证本文所提方法的有效性.

一类非参数不确定运动系统的自适应空间重复学习控制

针对一类在空间区间内重复运行的非参数不确定运动系统,本文提出一种基于李雅普诺夫方法的自适应空间重复学习控制(SRLC)策略。首先,引入空间微分算子将系统从时间域转换到空间域形式,并将系统非参数不确定性划分为空间周期不确定和非周期不确定两部分。其次,设计全饱和空间重复学习律估计和补偿空间周期非参数不确定部分,同时保证被估计值的连续性和有界性。此外,将非周期不确定部分转换为参数化不确定形式,并设计其上界参数的空间自适应更新律用以补偿系统非周期不确定。最后,设计控制器确保系统输出能够精确跟踪空间周期性期望信号。仿真结果验证了所提方法的有效性。

非参数模型控制在液位控制系统中的应用研究

针对工业控制过程中液位系统的时变和明显的滞后特征,研究了非参数模型控制方法在液位控制系统中的设计方案,讨论了控制算法中引入的伪偏导数的在线估计问题,实现了通过液位系统的输入输出信息并利用递归最小二乘法对伪偏导数进行在线估计的过程,仿真实验验证了非参数模型算法对液位控制的鲁棒性、快速性及抗干扰性,通过仿真比较,展示了该算法性能优于PID算法和模糊控制的结果。

非零初值的模型参考自适应控制

对于系统 x·=Ax +Bu ,x(0 ) =x0y =cгx ,在x0 ≠ 0的情况下考虑了模型参考自适应控制(MRAC)的性质 ,证明了 :(1)闭环系统所有信号有界 ;(2 )跟踪误差收敛于零 ;(3)

无模型自适应控制器参数的实验研究

通过大量的仿真试验,总结无模型控制器的参数变化规律。

基于扩张状态观测器滤波的坦克炮控系统模型参考自适应控制

坦克炮控系统是一类不确定、非线性的复杂系统。针对其在低速运行时产生"爬行"、振荡等的问题,依据扩张状态观测器(ESO)滤波和Popov超稳定理论,提出了一种基于ESO滤波的模型参考自适应控制方法。研究了坦克炮控系统的数学模型,给出了基本假设,设计了ESO滤波器和模型参考自适应控制器,并证明了其稳定性,最后通过仿真验证了该方法的有效性。仿真结果表明,该方法有效地消除了系统的未建模动态及外界扰动的影响,增强了系统的快速性,解决了系统的低速"爬行"问题,改善了系统的稳态性能,为炮控系统实际设计提供了一个可行的解决方案。

基于非参数贝叶斯模型和深度学习的古文分词研究

古汉语文本中,汉字通常连续书写,词与词之间没有明显的分割标记,为现代人理解古文乃至文化传承带来许多障碍。自动分词是自然语言处理技术的基础任务之一。主流的自动分词方法需要大量人工分词语料训练,费时费力,古文分词语料获取尤其困难,限制了主流自动分词方法的应用。该文将非参数贝叶斯模型与BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)深度学习语言建模方法相结合,进行古文分词研究。在《左传》数据集上,该文提出的无监督多阶段迭代训练分词方法获得的F1值为93.28%;仅使用500句分词语料进行弱监督训练时,F1值可达95.55%,高于前人使用6/7语料(约36 000句)进行有监督训练的结果;使用相同规模训练语料时,该文方法获得的F1值为97.40%,为当前最优结果。此外,该文方法还具有较好的泛化能力,模型代码已开源发布。

无模型自适应控制的现状与展望

给出了无模型控制的定义,并对已存在的无模型控制方法进行了分类．综述了无模型自适应控制理论和方法的现状和进展．讨论了无模型自适应控制与其他控制方法的主要区别,提出了两种无模型自适应控制方法与已有基于模型的控制方法优势互补的模块化设计方案,提出了有待于进一步研究的问题．

四维Qi系统的参数自适应控制

基于Routh-Hrtwitz稳定性理论及Hopf分岔理论分析了四维Qi系统第二类非零平衡点的动力学行为,并通过绘制分岔图及最大Lypunov指数谱验证理论分析结果。给出了基于系统变量为观测量的参数自适应控制器,该控制器能自动调整控制参数,在参数受到较大扰动的情况下保持系统渐近稳定,并利用Lyapunov直接方法证明了受控系统的全局稳定性。通过数值模拟证明了所给出的控制方法具有较快的收敛速度。

熔化极气体保护焊中弧长系统的改进无模型自适应控制

针对熔化极气体保护焊中电流与弧长非线性时变系统难以建立精确的模型,且在焊接过程中,系统存在各类不确定因素并易受到内外界扰动的问题,提出一种改进的无模型自适应控制方法。首先,设计了带有可测与不可测干扰以及不确定因素的动态线性化泛模型,采用参数估计算法在线估计伪偏导数,引入干扰观测器实时补偿逼近内外界扰动和不确定因素;进而,通过构建准则函数设计出弧长系统的控制律通,在此基础上,得到改进的无模型自适应控制方案;最后,证明了该方法的鲁棒稳定性。仿真结果表明:与现有无模型自适应控制方案相比,所提出方法具有良好的跟踪性能和更快的响应速度;当焊接过程中遇到可测和不可测干扰以及不确定因素时,所提出的控制方法具有更强的鲁棒性,从而确保了焊接过程中弧长的稳定和较好的控制品质。