检索结果-南通市图书馆

测绘科学与工程 2017年第1期37卷 26-29页

作者：龚一民乔书波蔡韧鸣卢建春信息工程大学河南郑州450001

研究单频GPS精密单点定位参数收敛，提出抗差估计方法可改善短时段观测数据处理的参数收敛。通过解算两目的实测数据，分析不同时段的定位精度发现，抗差估计方法相较于最小二乘更能加快单频精密单点定位的参数收敛，可以抵抗一些模糊... 详细信息

研究单频GPS精密单点定位参数收敛，提出抗差估计方法可改善短时段观测数据处理的参数收敛。通过解算两目的实测数据，分析不同时段的定位精度发现，抗差估计方法相较于最小二乘更能加快单频精密单点定位的参数收敛，可以抵抗一些模糊度参数远远没有收敛或质量较差的观测数据对参数收敛的影响，并且能明显提高短时段数据解算的精度。

关键词：单频精密单点定位参数收敛抗差估计最小二乘

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航天电静液伺服系统复合自适应跟踪控制

航空学报 2024年

作者：窦振华国凯黄晓明孙杰左哲清赵守军北京精密机电控制设备研究所山东航空学院机电工程学院山东大学机械工程学院

针对电静液伺服系统自适应控制过程中存在参数收敛速度慢、跟踪性能差、参数辨识过程中持续激励条件苛刻的问题，进行了复合学习自适应位置跟踪控制算法研究。依据电静液伺服系统的动力学模型，采用反步控制和复合学习的方式设计自适应... 详细信息

针对电静液伺服系统自适应控制过程中存在参数收敛速度慢、跟踪性能差、参数辨识过程中持续激励条件苛刻的问题，进行了复合学习自适应位置跟踪控制算法研究。依据电静液伺服系统的动力学模型，采用反步控制和复合学习的方式设计自适应跟踪控制器，由跟踪误差和预测误差同时驱动参数估计，从而在间歇激励的条件下保证跟踪误差和参数估计误差的收敛性，通过李雅普诺夫理论证明了控制器的一致稳定性。仿真及实验结果表明，相比于传统自适应控制，该方法不需要油缸加速度信号，且表现出更好的轨迹跟踪效果，经过复合学习，系统跟踪误差下降了50%，并且表现出更高的鲁棒性。

关键词：自适应控制电静液伺服系统复合学习轨迹跟踪参数收敛

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基于辅助模型的量化控制系统辨识方法

控制理论与应用 2009年第3期26卷 277-282页

作者：谢林柏丁锋王艳江南大学通信与控制工程学院江苏无锡214122

针对具有通信约束的量化控制系统模型,在采用随机重复性试验测量信息的技术上,提出了基于辅助模型的量化系统参数辨识方法.首先分析了在随机重复性试验方法下量化系统的模型特征并给出了分两步辨识的策略.分析表明,在上述模型里系统具... 详细信息

针对具有通信约束的量化控制系统模型,在采用随机重复性试验测量信息的技术上,提出了基于辅助模型的量化系统参数辨识方法.首先分析了在随机重复性试验方法下量化系统的模型特征并给出了分两步辨识的策略.分析表明,在上述模型里系统具有时变的估计误差,推导了进行参数辨识所满足的持续激励条件,并给出了基于辅助模型的多新息量化辨识递推算法.接着研究了所给出辨识算法的收敛性分析,得到了系统参数估计误差上界的计算式,最后将方法推广到一类Hammerstein非线性系统量化辨识问题上.数字仿真验证了该算法及结论的有效性.

关键词：量化控制系统系统辨识辅助模型方法参数收敛

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多智能体切换网络自适应组一致性

计算机工程与应用 2017年第11期53卷 50-55,84页

作者：程玉娟俞辉三峡大学理学院湖北宜昌443002

在切换网络下,针对具有未知且互不相同的非线性动态的多智能体系统,假设其未知的非线性动态可线性参数化,并运用自适应控制策略和牵制控制方法,提出了一种组一致性算法,使得多智能体系统在切换网络下达到组一致性。该算法仅仅依赖相邻... 详细信息

在切换网络下,针对具有未知且互不相同的非线性动态的多智能体系统,假设其未知的非线性动态可线性参数化,并运用自适应控制策略和牵制控制方法,提出了一种组一致性算法,使得多智能体系统在切换网络下达到组一致性。该算法仅仅依赖相邻智能体间的相对位置信息,基于Lyapunov理论、Barbalat引理、自适应控制理论及代数图论等理论,对该算法进行了稳定性分析和参数收敛分析。通过一个仿真实例验证了提出的算法有效性。

关键词：组一致自适应控制参数收敛多智能体系统切换网络

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精密单点定位技术相关问题研究

精密单点定位技术相关问题研究

作者：李强中国地质大学（北京）

学位级别：硕士

精密单点定位技术可利用单台接收机在全球范围内静态或动态独立作业，直接得到高精度测站坐标，处理形式简便、有效。在很多领域有明显优势，如坐标框架维持、地球动力学研究及低轨卫星定轨、导航定位、海啸预警、大气科学、气象研究等... 详细信息

精密单点定位技术可利用单台接收机在全球范围内静态或动态独立作业，直接得到高精度测站坐标，处理形式简便、有效。在很多领域有明显优势，如坐标框架维持、地球动力学研究及低轨卫星定轨、导航定位、海啸预警、大气科学、气象研究等。本文讨论、研究了精密单点定位技术的几个关键问题，主要包括精密单点定位的基本理论与方法、数学模型，误差影响因素和参数收敛时间，以及影响参数收敛时间的因素等。精密单点定位技术的精度对原始观测数据非常敏感，本文对原始观测数据的预处理过程进行了深入研究，提出了一个新的预处理流程,以及原始数据的各种组合方法对精密单点定位的影响进行了探讨。在精密单点定位技术的数学模型研究中，主要选择传统模型、Uofc模型、无模糊度模型，从理论推导和实例分析两方面对上述模型进行了研究，并对精密单点定位的关键数学处理方法——卡尔曼滤波技术进行了深入讨论。在研究精密单点定位技术的误差影响因素方面，对电离层延迟、对流层延迟、固体潮、海洋负荷潮、卫星天线相位改正、相对论效应、地球自转改正等因素进行了深入讨论。在实现精密单点定位技术基础之上，分析了不同时段定位的结果包括能实现厘米级定位结果的能力和对应的精度;通过数据解算分析了传统精密单点定位参数收敛时间和影响参数收敛时间的因素，并提出了基于抗差估计理论的快速精密单点定位算法。解算结果表明，抗差估计对于精密单点定位的参数收敛具有一定的效果。针对非差技术在水汽获取的优势，论文研究了基于精密单点定位理论的水汽信息提取算法并进行了相应分析。

关键词：精密单点定位误差模型参数收敛抗差估计

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一类分数阶系统的复合学习模糊控制

一类分数阶系统的复合学习模糊控制

作者：周艳陕西师范大学

学位级别：硕士

分数阶微分方程相比传统微分方程在为真实系统建模时具有更高的精确度.随着控制过程对精度要求的提高,分数阶微分方程被广泛的用于为实际系统建模.通常,在伴有不确定性的系统中,无界的参数必然会导致控制器以及系统状态的无界或者发散,... 详细信息

分数阶微分方程相比传统微分方程在为真实系统建模时具有更高的精确度.随着控制过程对精度要求的提高,分数阶微分方程被广泛的用于为实际系统建模.通常,在伴有不确定性的系统中,无界的参数必然会导致控制器以及系统状态的无界或者发散,而确保参数收敛的持续激励条件又太过严苛,不易满足.本文利用Takagi-Sugeno模糊方法处理未知的非线性函数及对实际系统进行建模,并依据并行分布式补偿技术和分数阶的李雅普诺夫稳定性准则,提出了一种新颖的复合学习模糊控制策略.设计了分数阶的复合学习律和双层的自适应控制器,不仅确保了闭环系统所有变量的有界性及追踪误差的Mittag-Leffler稳定性而且实现了参数的收敛性,进而使两个具有未知的外部干扰和参数不匹配不确定性的分数阶时变时滞混沌系统达成了同步.最后,通过一个仿真例子验证了我们提出的控制策略的可行性.本文算法具有以下独特的优点:1).设计了用于补偿总扰动的监督控制律;2).利用预测误差以及追踪误差相结合来更新模糊系统未知的参数;3).在满足内部激励条件（弱于通常需要满足的持续激励条件）的情况下保证了参数收敛.本论文的主要内容总结如下:第1章首先回顾了 Caputo分数阶微分和积分的定义以及一些需要用到的性质,然后介绍了 Takagi-Sugeno模糊逻辑系统的相关内容.第2章本章给出了伴有未知外界扰动的同维异结构的分数阶混沌系统自适应模糊同步的主要结果.设计的模糊控制器和分数阶的参数自适应律,确保了系统稳定性以及所有信号的有界性,但模糊系统参数的收敛性并未考虑到.第3章本章给出了基于复合学习技术的不同维分数阶时滞混沌系统模糊同步控制的主要结果.基于并行分布补偿技术设计了自适应模糊控制器和监督控制器以及分数阶的参数复合学习律.基于分数阶李雅普诺夫准则给出了分数阶时滞混沌系统的稳定性和参数收敛性分析.最后提供了一个仿真实例,证明了我们提出的算法的有效性和可行性.

关键词：变时滞监督控制律参数收敛 Takagi-Sugeno模糊模型分数阶的复合学习律

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非线性系统的自适应控制与混沌同步控制

非线性系统的自适应控制与混沌同步控制

作者：贺冰丽西安电子科技大学

学位级别：硕士

由于实际系统基本都是非线性的,研究有参数不确定性的非线性系统的自适应控制,无论在理论上还是在实际应用中都具有重要的意义.在处理未知定常参数不确定性动态系统的控制问题时,自适应控制成为人们所公认的最有效的方法之一,因为自适... 详细信息

由于实际系统基本都是非线性的,研究有参数不确定性的非线性系统的自适应控制,无论在理论上还是在实际应用中都具有重要的意义.在处理未知定常参数不确定性动态系统的控制问题时,自适应控制成为人们所公认的最有效的方法之一,因为自适应控制能够在线调节控制增益或系统参数,以适应外界环境变化或外界干扰等因素的影响,从而当时间趋于无穷时,实现跟踪误差的渐近收敛.但是对于参数估计来说,只能满足其有界性.而人们总是希望参数估计最好能收敛到其真值,通常在假设持续激励条件下或通过构造系统的强Lyapunov函数（正定、径向无界、导数负定）就可以实现这一目标.近二十年来,混沌控制与同步问题已成为非线性科学领域的热点问题之一,而且在保密通信、信息工程和生命科学等方面显示出巨大的应用前景.自适应控制方法在处理参数不确定性混沌系统的控制与同步问题中也得到了广泛的应用. 基于Lyapunov稳定性理论,本文主要从自适应控制的角度来研究一类严格反馈非线性系统中参数的收敛性和（超）混沌系统的同步问题.主要工作概括如下: 第一,针对一类严格反馈非线性系统,应用Backstepping方法和调节函数法设计系统的控制律和自适应律,在适当的持续激励条件下,构造一个显式、全局的强Lyapunov函数证明了闭环系统的所有信号全局一致有界且跟踪误差和参数估计误差均渐近收敛于零.最后通过数值仿真验证了设计方案的可行性和有效性. 第二,针对两个参数完全未知的不同超混沌系统,基于Lyapunov稳定性理论,设计了相应的控制器和参数自适应律,使得驱动系统和响应系统实现了混合投影同步.最后通过数值仿真验证其有效性. 第三,针对两个带有未知的周期时变参数的不同混沌系统,应用自适应学习控制方法,根据Lyapunov-Krasovskii泛函稳定性理论,构造了微分-差分混合参数学习律和自适应学习控制律,使得两个不同混沌系统的状态误差范数的平方在一个周期区间上的积分意义下实现了渐近同步.该方法成功地应用于Lorenz系统和Chen系统的函数投影同步,最后通过数值仿真验证了该方法的有效性.

关键词：自适应控制强Lyapunov函数参数收敛混沌系统同步混合型参数学习律

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基于pytorch的神经网络优化算法研究

山西大同大学学报（自然科学版） 2020年第6期36卷 51-53,58页

作者：姬壮伟长治学院计算机系山西长治046011

自从Alphago战胜人类职业围棋选手以来,科研领域就掀起了深度神经网络研究的热潮,而优化器是神经网络训练各神经元之间参数学习的核心算法。经过分析目前多个最具影响力的神经网络优化算法,总结各算法的优缺点,并通过主流的神经网络框架... 详细信息

自从Alphago战胜人类职业围棋选手以来,科研领域就掀起了深度神经网络研究的热潮,而优化器是神经网络训练各神经元之间参数学习的核心算法。经过分析目前多个最具影响力的神经网络优化算法,总结各算法的优缺点,并通过主流的神经网络框架Pytorch搭建神经网络对不同的优化算法进行测试,对比参数收敛速度及误差率。测试表明在相同学习率、相同批量大小、用相同数据训练同一神经网络的情况下,不同的优化算法对神经网络参数收敛速度和误差率影响很大。

关键词：神经网络优化算法梯度下降参数收敛

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