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绘制任意图形的两自由度机器人软件系统

计算机工程 2006年第5期32卷 257-259页

作者：梁艳阳丛爽中国科学技术大学自动化系合肥230027

在两自由度机器人原有软件系统的基础上,开发出了独立的绘图面板的服务程序。利用标准化的Windows操作系统环境,以动态链接库的方式提供独立的、可方便扩展的人机交互界面以及便捷的操作功能,不仅使原来仅能作简单示教的功能扩展成可以... 详细信息

在两自由度机器人原有软件系统的基础上,开发出了独立的绘图面板的服务程序。利用标准化的Windows操作系统环境,以动态链接库的方式提供独立的、可方便扩展的人机交互界面以及便捷的操作功能,不仅使原来仅能作简单示教的功能扩展成可以绘制具有复杂数学关系式的二维图形,而且使操作者通过鼠标操作就可以便捷完成任意的手画图形曲线的绘制。所开发的软件操作系统具有良好的可扩展性和通用性,利用同样的思想,还可以进一步为控制系统添加网络和视觉功能。

关键词：两自由度机器人动态连接库人机交互界面示教功能手画图形

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Lindblad型开放量子系统最优控制

系统仿真学报 2010年第9期22卷 2155-2159页

作者：杨洁丛爽中国科学技术大学自动化系合肥230027

对于伴随着松弛和耗散的Lindblad型开放量子系统,采用基于Liouville超算符变换的方法,将开放量子系统的动力学微分方程的矩阵表达形式转化成向量表达以简化微分方程的求解。以系统被控状态到达目标状态的期望值为性能指标,对变换后的开... 详细信息

对于伴随着松弛和耗散的Lindblad型开放量子系统,采用基于Liouville超算符变换的方法,将开放量子系统的动力学微分方程的矩阵表达形式转化成向量表达以简化微分方程的求解。以系统被控状态到达目标状态的期望值为性能指标,对变换后的开放量子系统进行最优控制律的设计,以达到状态转移的目的。在MATLAB环境下以2能级开放量子系统为例进行了系统仿真实验。对控制参数的变化对系统的布居数转移概率及其控制时间的影响进行了对比实验,并对实验结果进行了对比分析。

关键词：开放量子系统 Liouville超算符最优控制系统仿真

基于径向基函数神经网络滑模控制的运动控制系统

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系统仿真学报 2009年第3期21卷 776-779,788页

作者：郁明丛爽中国科学技术大学自动化系合肥230027

针对运动控制系统的非线性动态摩擦力,为提高系统的位置跟踪精度,利用一种径向基函数(RBF)神经网络滑模控制方法。采用一种具有指数形式的非线性摩擦力,利用径向基函数神经网络在线估计系统的不确定动力学,利用李亚普诺夫稳定性理论推... 详细信息

针对运动控制系统的非线性动态摩擦力,为提高系统的位置跟踪精度,利用一种径向基函数(RBF)神经网络滑模控制方法。采用一种具有指数形式的非线性摩擦力,利用径向基函数神经网络在线估计系统的不确定动力学,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出网络权值的在线自适应律。仿真结果表明了该控制策略的有效性。

关键词：非线性动态摩擦力径向基函数神经网络在线自适应律跟踪性能

State Transfer of Two-level Quantum System Feedback Control Based on Online State Estimation

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State Transfer of Two-level Quantum System Feedback Control ...

Model-Based Reinforcement Learning Inspired by Augmented PD for Robotic Control

第40届中国控制会议

作者： shuang cong Yaru Tang Kezhi Li Department of Automation University of Science and Technology of China University College London

A quantum state feedback control method is proposed in this paper. The state of a two-level open quantum system is estimated online based on the continuous weak measurement and the compressed sensing theory. Based on the state estimated online and the Lyapunov stability theorem, the state feedback control law used to transfer the quantum state is designed. Moreover, three numerical simulation experiments are implemented in the MATLAB environment: the state transfer from eigenstates to eigenstates, superposition states to superposition states, and superposition states to mixed states. The experimental results verify high performance of the proposed feedback control based on the state estimated online.

关键词： Two-level quantum system Online estimation of quantum state Quantum Lyapunov control State transfer

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Model-Based Reinforcement Learning Inspired by Augmented PD ...

Lyapunov Based Control for One Qubit Quantum Gates in Coherence Vector Formulation

第43届中国控制会议

作者： Xiang Li Weiwei Shang shuang cong Department of Automation University of Science and Technology of China

Reinforcement learning(RL) algorithms have emerged as potent tools for solving sequential decision-making problems. These model-free methods have garnered significant achievements. However, their high sample complexity poses a substantial obstacle, particularly in real-world robotic applications. Consequently, model-based approaches are often preferred to mitigate this complexity, despite their limitations due to inherent model biases in asymptotic performance. Traditional dynamic control methodologies enable the design of precise, compliant, and energy-efficient robotic control. Their primary limitation lies in the requirement for accurate analytical dynamic models. In this research, we address this gap by employing an ensemble of probabilistic neural networks(EPNNs) to learn dynamic models of robots directly from sensor data, integrating system uncertainty considerations. Drawing inspiration from the traditional augmented PD(APD) control method, we propose a novel model-based reinforcement learning(MBRL) algorithm, which employs residual learning for both offline optimization and online planning of the policy. Trajectory tracking experiments are conducted using a Baxter robot in both Pybullet simulation and realworld environments, which demonstrate significant improvements in tracking accuracy with our MBRL method. Furthermore,the robustness of this approach is also validated through various load experiments.

关键词： Model-based reinforcement learning Augmented PD Probabilistic neural networks Robotic control

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Lyapunov Based Control for One Qubit Quantum Gates in Cohere...

基于两步测量方法及其最少观测次数的任意量子纯态估计

第37届中国控制会议

作者： Bilal Riaz shuang cong Shahid Qamar Department of Automation University of science and Technology of China

The design of one qubit quantum gates with Lyapunov-based method is studied in this paper. Firstly, one qubit quantum control system is described in the coherence vector formation, then two types of Lyapunov functions are selected to implement NOT gate. The performances of control laws derived from both Lyapunov functions are compared and analyzed by means of the simulations for the NOT gate implementation.

关键词： Qubit Quantum Gates Lyapunov-based Control coherence vector

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控制理论与应用 2017年第11期34卷 1514-1521页

作者：杨靖北丛爽陈鼎中国科学技术大学自动化系安徽合肥230027 北京卫星信息工程研究所天地一体化信息技术国家重点实验室北京100086

量子状态层析所需要的完备观测次数d^2(d=2~n)随着状态的量子位数n的增加呈指数增长,这使得对高维量子态的层析变得十分困难.本文提出一种基于两步测量的量子态估计方法,可以对任意量子纯态的估计提供最少的观测次数.本文证明:当选择泡... 详细信息

量子状态层析所需要的完备观测次数d^2(d=2~n)随着状态的量子位数n的增加呈指数增长,这使得对高维量子态的层析变得十分困难.本文提出一种基于两步测量的量子态估计方法,可以对任意量子纯态的估计提供最少的观测次数.本文证明:当选择泡利观测算符,采用本文所提出的量子态估计方法对d=2n维希尔伯特空间中的任意n量子位纯态进行重构时,如果为本征态,那么所需最少观测次数memin仅为memin=n;对于包含l(2 6 l 6 d)个非零本征值的叠加态,重构所需最少观测次数msmin满足msmin=d+2l..3,此数目远小于压缩传感理论给出的量子态重构所需测量配置数目O(rd log d),以及目前已发表论文给出的纯态唯一确定所需最少观测次数4d..5.同时给出最少观测次数对应的最优观测算符集的构建方案,并通过仿真实验对本文所提出的量子态估计方法进行验证,实验中重构保真度均达到97%以上.

关键词：量子状态估计两步测量方法压缩传感观测算符

n比特随机量子系统实时状态估计及其反馈控制

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自动化学报 2024年第1期50卷 42-53页

作者：张骄阳丛爽匡森中国科学技术大学自动化系合肥230027

研究了n比特随机量子系统实时状态估计及其反馈控制的问题.对于连续弱测量(Continuous weak measurement, CWM)过程存在高斯噪声的情况,基于在线交替方向乘子法(Online alternating direction multiplier method,OADM)推导出一种适用于... 详细信息

研究了n比特随机量子系统实时状态估计及其反馈控制的问题.对于连续弱测量(Continuous weak measurement, CWM)过程存在高斯噪声的情况,基于在线交替方向乘子法(Online alternating direction multiplier method,OADM)推导出一种适用于n比特随机量子系统的实时量子状态估计算法,即QSE-OADM (Quantum state estimation based on OADM).运用李雅普诺夫方法设计控制律,实现基于实时量子状态估计的反馈控制,并证明所提控制律的收敛性.以2比特随机量子系统为例进行数值仿真实验,通过与基于QST-OADM (Quantum state tomography based on OADM)算法和OPG-ADMM (Online proximal gradient-based alternating direction method of multipliers)算法的量子反馈控制方案的性能对比,验证了所提控制方案的优越性.

关键词：随机量子系统量子反馈控制在线交替方向乘子法李雅普诺夫控制方法

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用于英文字母识别的三种人工神经网络的设计

仪器仪表学报 2006年第z3期27卷 2242-2244页

作者：丛爽陆婷婷中国科学技术大学自动化系合肥230027

分别采用单层感知器、BP网络和霍普菲尔德网络三种神经网络对26个英文字母进行识别,通过实验给出各网络的识别出错率,从中可以看出三种人工神经网络各自的优缺点,为选择神经网络进行字符识别提供了一定的依据。

关键词：性能对比感知器 BP网络霍普菲尔德网络字符识别