宏观交通流模型参数的迭代学习辨识方法 被引量：12

1

作者 侯忠生 金尚泰 赵明 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期64-71,共8页

利用宏观交通流行为的重复性特性,将快速路宏观交通流模型转换为包含此模型的一般离散时间非线性系统模型,然后针对此一般离散时间非线性系统模型设计了基于迭代学习的宏观交通流模型参数辨识算法.严格的理论推导证明了这种参数辨识方... 利用宏观交通流行为的重复性特性,将快速路宏观交通流模型转换为包含此模型的一般离散时间非线性系统模型,然后针对此一般离散时间非线性系统模型设计了基于迭代学习的宏观交通流模型参数辨识算法.严格的理论推导证明了这种参数辨识方案的收敛性和鲁棒性.仿真结果验证了该算法的有效性. 展开更多

关键词 宏观交通流模型 迭代学习控制 参数辨识 重复性

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一类线性时变系统模型参考自适应迭代学习辨识 被引量：12

2

作者 郭海 郭毓 《南通大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第4期1-9,共9页

针对一类有限时间区间上具有可重复性的BIBO稳定的一阶线性时变系统,将模型参考自适应辨识方法与迭代学习相结合,提出了模型参考自适应迭代学习的参数辨识算法。利用模型参考自适应辨识方法得到时变系统参数辨识结构,针对系统可重复的特... 针对一类有限时间区间上具有可重复性的BIBO稳定的一阶线性时变系统,将模型参考自适应辨识方法与迭代学习相结合,提出了模型参考自适应迭代学习的参数辨识算法。利用模型参考自适应辨识方法得到时变系统参数辨识结构,针对系统可重复的特点,基于Lyapunov方法得到时变参数的迭代学习律。该算法可以辨识快时变的参数,而不需要参数时变结构的信息,并可保证参数估计误差和模型输出误差有界,且沿迭代轴逐点收敛。分析了参数收敛到真值的条件,系统仿真验证了辨识算法的有效性。 展开更多

关键词 线性时变系统 模型参考自适应 迭代学习辨识 LYAPUNOV函数

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含非严格重复扰动的抗扰迭代学习控制 被引量：10

3

作者 吕庆 方勇纯 任逍 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1190-1197,共8页

针对一类含不确定参数及未知扰动的高阶非线性系统,采用类Lyapunov方法,结合部分限幅学习律和滑模控制的优点,提出一种新的滑模鲁棒迭代学习控制算法.根据系统中不确定量的特性,将系统中的不确定性划分为两类:仅沿时间轴变化的不确定性... 针对一类含不确定参数及未知扰动的高阶非线性系统,采用类Lyapunov方法,结合部分限幅学习律和滑模控制的优点,提出一种新的滑模鲁棒迭代学习控制算法.根据系统中不确定量的特性,将系统中的不确定性划分为两类:仅沿时间轴变化的不确定性和仅沿迭代轴变化的不确定性.前者采用迭代辨识方法处理,后者采用迭代滑模技术解决.在整个作业区间上,随着迭代次数的增加,控制算法确保系统的跟踪误差收敛到一个界内,控制器信号无抖颤,且闭环系统中其余变量一致有界.当系统扰动仅沿时间轴变化时,系统跟踪误差及其各阶导数沿迭代轴渐近收敛到0,实现系统各个状态的精确跟踪.相比利用连续函数近似法的传统滑模控制,该算法对未知扰动具有更好的鲁棒性.理论证明和仿真结果都说明了该算法的有效性. 展开更多

关键词 迭代学习控制 滑模控制 参数辨识 收敛性 鲁棒性 抗扰性

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一类线性时变系统组合自适应迭代学习辨识 被引量：3

4

作者 郭毓 申晓宁 胡维礼 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期637-642,646,共7页

针对一类在有限时间区间上可重复运行的既含时变参数又含时不变参数的高阶线性时变系统,提出了一种模型参考组合自适应迭代学习参数辨识算法.应用Lyapunov方法,给出了时不变参数的时域自适应学习律和时变参数的迭代域自适应学习律,分析... 针对一类在有限时间区间上可重复运行的既含时变参数又含时不变参数的高阶线性时变系统,提出了一种模型参考组合自适应迭代学习参数辨识算法.应用Lyapunov方法,给出了时不变参数的时域自适应学习律和时变参数的迭代域自适应学习律,分析了参数估计和模型状态跟踪误差的有界性与收敛性.该算法适于时变和时不变参数并存的线性系统的参数辨识,可加快参数估计的收敛速度.仿真例子验证了所提出的辨识算法的有效性. 展开更多

关键词 时变 时不变 迭代学习 参数辨识 模型参考自适应

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基于数据驱动的自适应最优迭代学习控制研究 被引量：5

5

作者 杨亮亮 袁锐 +1 位作者 史伟民 鲁文其 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第17期207-216,共10页

传统最优迭代学习控制(Traditional optimal iterative learning control,TOILC)可以有效提高伺服系统的跟踪性能,但系统在运行过程中可能存在参数摄动,其参数在不断地缓慢变化,导致TOILC收敛性变差,进而会使系统的跟踪性能严重恶化。因... 传统最优迭代学习控制(Traditional optimal iterative learning control,TOILC)可以有效提高伺服系统的跟踪性能,但系统在运行过程中可能存在参数摄动,其参数在不断地缓慢变化,导致TOILC收敛性变差,进而会使系统的跟踪性能严重恶化。因此,针对系统时变特性,将非参数模型辨识与TOILC相结合提出一种基于数据驱动的自适应最优迭代学习控制(Data-driven adaptive optimal iterative learning control,DDAOILC)算法,在迭代过程中根据输入输出信号对系统名义模型进行辨识从而更新最优迭代学习控制器,该算法不需要事先获取精确的系统模型信息,弥补了TOILC的不足;仿真和试验结果表明,DDAOILC可以有效应对伺服系统时变特性,当系统有参数摄动时,仍具有较高的跟踪性能。 展开更多

关键词 迭代学习 收敛性 伺服系统 辨识 最优控制 数据驱动

原文传递

动态系统的一阶特征模型与直线伺服系统的自适应迭代学习控制 被引量：4

6

作者 孙明轩 李芝乐 余林江 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2012年第6期666-682,共17页

就线性定常/时变系统以及非线性系统,依据特征模型理论,给出动态系统的一阶特征模型.其特征参数随时间变化,即以一阶时变差分方程描述受控系统的动态特性;与二阶和三阶特征模型相比较,一阶模型具更少参数.为解决由一阶特征模型描述的系... 就线性定常/时变系统以及非线性系统,依据特征模型理论,给出动态系统的一阶特征模型.其特征参数随时间变化,即以一阶时变差分方程描述受控系统的动态特性;与二阶和三阶特征模型相比较,一阶模型具更少参数.为解决由一阶特征模型描述的系统的控制问题,提出基于遗忘因子迭代学习辨识的自适应迭代学习控制方法.迭代学习辨识适于时变参数的估计,它允许被估计参数随时间快速变化,抑或突变.以直线伺服系统的位置跟踪控制为例,给出一种基于特征模型与LQ最优控制策略的自适应迭代学习控制方案.仿真与实验结果表明,提出的控制方案能够有效实现受控系统的位置跟踪控制. 展开更多

关键词 特征模型 遗忘因子 迭代学习辨识 自适应迭代学习控制 直线伺服系统.

原文传递

超声波电机二阶线性时变模型的迭代学习辨识建模

7

作者 周星龙 史敬灼 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期174-184,共11页

为了提高超声波电机(USM)转速控制模型的精度,提出一种基于迭代学习辨识的二阶线性时变模型建模方法。针对USM的非线性与时变特性,首先基于超声波电机驱动电压的频率作为输入变量,转速作为输出变量,建立一个描述其动态行为的线性时变模... 为了提高超声波电机(USM)转速控制模型的精度,提出一种基于迭代学习辨识的二阶线性时变模型建模方法。针对USM的非线性与时变特性,首先基于超声波电机驱动电压的频率作为输入变量,转速作为输出变量,建立一个描述其动态行为的线性时变模型。为提高模型辨识的精度与鲁棒性,改进迭代学习辨识(ILI)算法,通过优化误差加权范数和参数变化率范数相结合的目标函数,并且设计新的学习律,利用归一化柯西滤波窗口进一步地构造学习律的权重矩阵。仿真与实验结果表明,所提的二阶线性时变模型在描述USM转速运动特性方面具有较高的精度,迭代学习辨识算法展现了优良的收敛性和鲁棒性,能够有效应对时变扰动并改进USM的运动控制性能。 展开更多

关键词 超声波电机 线性时变系统 迭代学习辨识 学习律 双范数最优 转速控制模型

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基于NARX神经网络系统辨识的振动台迭代学习控制研究

8

作者 郭迎庆 朱文 +3 位作者 刘少帅 李世东 景兴建 徐赵东 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第12期37-47,共11页

针对传统振动台台面控制效果不佳的问题,提出了一种自适应迭代学习控制算法,该算法在原有的位移三参量控制系统基础上构建外部位移闭环,形成双闭环控制系统。同时为更准确地模拟振动台的动态行为,引入灰狼优化(GWO)算法优化非线性有源... 针对传统振动台台面控制效果不佳的问题,提出了一种自适应迭代学习控制算法,该算法在原有的位移三参量控制系统基础上构建外部位移闭环,形成双闭环控制系统。同时为更准确地模拟振动台的动态行为,引入灰狼优化(GWO)算法优化非线性有源自回归(NARX)神经网络对振动台模型辨识。仿真结果表明,利用GWO-NARX神经网络进行振动台模型辨识,取得了较高的辨识效果,精度可达99.8%。在辨识模型的基础上,利用自适应迭代学习控制算法极大地提高了振动台的控制精度,最大误差较原系统下降了49.6%。与传统的NARX神经网络进行振动台模型辨识相比,GWO-NARX神经网络辨识效果更好,模型更贴近真实系统;与传统的三参量控制系统相比,自适应迭代学习控制算法提高了振动台波形复现精度,并且能够更好地适应系统的复杂性,为实际工程应用提供了可靠的技术支持和解决方案。 展开更多

关键词 电动式振动台 自适应迭代学习 NARX神经网络 系统辨识

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基于正交投影迭代学习的高频响闭环运动控制系统模型参数辨识研究 被引量：4

9

作者 杨亮亮 武晓虎 +1 位作者 史伟民 彭来湖 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期188-195,共8页

针对高速高精运动控制系统模型参数辨识问题,建立模型参数到误差的线性矩阵变换等式,引入正交矢量投影分析方法,将模型参数到误差的线性矩阵变换等式在正交矢量空间中进行投影,采用迭代学习方法沿空间矢量基方向进行参数迭代辨识,设计... 针对高速高精运动控制系统模型参数辨识问题,建立模型参数到误差的线性矩阵变换等式,引入正交矢量投影分析方法,将模型参数到误差的线性矩阵变换等式在正交矢量空间中进行投影,采用迭代学习方法沿空间矢量基方向进行参数迭代辨识,设计迭代学习率并进行收敛性分析。仿真与试验结果表明,该方法能显著提高直线伺服系统在加减速段的位置跟踪精度及响应性能,减少调节时间,满足其高速高精的要求。 展开更多

关键词 运动控制 正交投影 迭代学习 参数辨识

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直线电机定位力波动的辨识及迭代补偿方法 被引量：4

10

作者 陈兴林 杨天博 刘杨 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期60-65,共6页

针对直线电机在运动过程中受定位力波动影响而在高精度领域应用受限的问题,采用定位力补偿控制的方法提高直线电机的定位精度。在不改变系统结构的情况下,首先利用加速度计采集电机全程定位力波动数据,经过谱分析确定了波动力的模型结构... 针对直线电机在运动过程中受定位力波动影响而在高精度领域应用受限的问题,采用定位力补偿控制的方法提高直线电机的定位精度。在不改变系统结构的情况下,首先利用加速度计采集电机全程定位力波动数据,经过谱分析确定了波动力的模型结构,而后通过递推最小二乘法获取了具体的模型参数,并在模型基础上设计了基于位置的补偿控制器和迭代学习控制器对定位力进行补偿。经仿真和实验结果证明,所提方法可显著降低直线电机运动过程中的定位误差。 展开更多

关键词 迭代学习控制 模型辨识 直线电机 定位力 补偿控制

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An Iterative Learning Approach to Identify Fractional Order KiBaM Model 被引量：2

11

作者 Yang Zhao Yan Li +2 位作者 Fengyu Zhou Zhongkai Zhou YangQuan Chen 《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》 SCIE EI CSCD 2017年第2期322-331,共10页

This paper discusses the parameter and differentiation order identification of continuous fractional order KiBaM models in ARX (autoregressive model with exogenous inputs) and OE (output error model) forms. The least ... This paper discusses the parameter and differentiation order identification of continuous fractional order KiBaM models in ARX (autoregressive model with exogenous inputs) and OE (output error model) forms. The least squares method is applied to the identification of nonlinear and linear parameters, in which the Grünwald-Letnikov definition and short memory principle are applied to compute the fractional order derivatives. An adaptive P-type order learning law is proposed to estimate the differentiation order iteratively and accurately. Particularly, a unique estimation result and a fast convergence speed can be arrived by using the small gain strategy, which is unidirectional and has certain advantages than some state-of-art methods. The proposed strategy can be successfully applied to the nonlinear systems with quasi-linear characteristics. The numerical simulations are shown to validate the concepts. © 2017 Chinese Association of Automation. 展开更多

关键词 CALCULATIONS Differentiation (calculus) identification (control systems) iterative methods Least squares approximations

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宏观交通流模型的自适应迭代学习辨识策略 被引量：2

12

作者 仇江辰 闫飞 田建艳 《太原理工大学学报》 CAS 北大核心 2023年第1期211-224,共14页

城市路网交通流系统具有很强的随机性和时变性,单一固定的交通流模型难以准确地描述城市路网的实际运行情况,在考虑交通流稳态和动态特性的基础上,提出了一种含有未知时变多参数的非线性宏观交通流模型,并针对交通流固有的重复性特征,... 城市路网交通流系统具有很强的随机性和时变性,单一固定的交通流模型难以准确地描述城市路网的实际运行情况,在考虑交通流稳态和动态特性的基础上,提出了一种含有未知时变多参数的非线性宏观交通流模型,并针对交通流固有的重复性特征,设计了一种时变多参数的自适应迭代学习辨识策略。在有限时间区间内,利用迭代学习辨识策略将参数辨识问题转化为最优跟踪控制问题,使交叉口各进口道的排队车辆数均趋于真实值,利用去伪算法的实时自适应能力调整迭代学习辨识策略的学习律增益,提高辨识策略的抗干扰能力。通过严格的数学理论推导证明了该算法的收敛性,最后采用基于模型的控制方法进行仿真实验,进一步验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 城市路网 迭代学习 参数辨识 非线性模型 宏观交通流

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基于迭代学习控制的列车自动运行研究 被引量：1

13

作者 王娟 李国宁 刘雨佳 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第9期219-224,共6页

针对列控系统难以建立精确的动力学模型问题,利用列车运行过程中包含的大量重复信息,选用迭代学习算法对列车动力学模型中的未知参数进行辨识并提出基于迭代学习控制的列车自动运行控制算法。算法核心是利用历史数据生成新的控制量控制... 针对列控系统难以建立精确的动力学模型问题,利用列车运行过程中包含的大量重复信息,选用迭代学习算法对列车动力学模型中的未知参数进行辨识并提出基于迭代学习控制的列车自动运行控制算法。算法核心是利用历史数据生成新的控制量控制列车自动运行。仿真结果表明,经过一定次数的迭代,参数辨识值保持稳定并且列车能够严格跟踪目标曲线行驶,保证列车高精度、高平稳、高安全的运行。 展开更多

关键词 列车自动运行 迭代学习辨识 迭代学习控制 学习律

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直线伺服系统正交投影迭代学习控制器参数辨识与优化 被引量：2

14

作者 杨亮亮 史伟民 +1 位作者 刘宜胜 周云飞 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期79-85,共7页

针对高频响直线伺服系统前馈控制器参数的辨识问题,引入正交矢量投影的分析方法构建正交矢量基函数,将控制模型在基函数所构建的正交矢量空间中进行投影,采用迭代学习方法沿基函数轴方向进行前馈控制器参数迭代辨识并通过前馈进行补偿,... 针对高频响直线伺服系统前馈控制器参数的辨识问题,引入正交矢量投影的分析方法构建正交矢量基函数,将控制模型在基函数所构建的正交矢量空间中进行投影,采用迭代学习方法沿基函数轴方向进行前馈控制器参数迭代辨识并通过前馈进行补偿,将迭代学习控制方法从时域辨识拓展到正交矢量基函数空间领域。仿真与实验结果表明,该方法显著提高了直线伺服系统的位置跟踪精度和高速响应性能,满足高速高精度的要求。 展开更多

关键词 直线驱动 正交投影 迭代学习 参数辨识

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一类高阶线性时变系统自适应迭代学习辨识 被引量：1

15

作者 郭毓 申晓宁 +1 位作者 陈庆伟 胡维礼 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期454-458,共5页

针对一类在有限时间区间上可重复运行的一致强稳定、一致强可控的高阶线性时变系统,提出了模型参考自适应迭代学习参数辨识方法。基于类Lyapunov函数推导了时变参数的迭代学习律。该算法可以辨识未知的快时变参数,并保证模型跟踪误差随... 针对一类在有限时间区间上可重复运行的一致强稳定、一致强可控的高阶线性时变系统,提出了模型参考自适应迭代学习参数辨识方法。基于类Lyapunov函数推导了时变参数的迭代学习律。该算法可以辨识未知的快时变参数,并保证模型跟踪误差随迭代次数趋于无穷关于有限时间区间一致收敛到0,参数估计误差有界且收敛。分析了参数估计收敛到真值的条件。仿真验证了所提辨识算法的有效性。 展开更多

关键词 控制理论 线性时变系统 迭代学习辨识 模型参考自适应

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混沌通信的非线性N-shift加密与迭代学习辨识算法 被引量：2

16

作者 李世平 孙明轩 毕宏博 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2011年第2期166-173,共8页

为增强混沌通信系统的保密性,讨论了非线性N-shift加密方案,从提高信号掩盖的非线性程度方面增强了混沌通信的保密性.利用迭代学习辨识方法来实现解密,完全重建信息信号,理论分析给出了学习算法关于初态误差和输出误差的鲁棒性和收敛性... 为增强混沌通信系统的保密性,讨论了非线性N-shift加密方案,从提高信号掩盖的非线性程度方面增强了混沌通信的保密性.利用迭代学习辨识方法来实现解密,完全重建信息信号,理论分析给出了学习算法关于初态误差和输出误差的鲁棒性和收敛性,推导出了学习算法关于非线性掩盖的收敛的充分条件.利用以上迭代学习辨识技术对采用复合非线性掩盖技术的蔡氏混沌通信系统进行仿真,结果说明迭代学习辨识算法可以完全重建信息信号,复合非线性掩盖具有高保密性. 展开更多

关键词 混沌保密通信 非线性N-shift加密 迭代学习辨识

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基于迭代学习的地铁车辆速度传感器故障识别 被引量：1

17

作者 刘尧 《自动化与仪表》 2023年第4期107-111,共5页

为车辆管理人员及时制定维修策略提供依据,该文设计了基于迭代学习的地铁车辆速度传感器故障识别方法。依据霍尔速度传感器在地铁车辆制动系统运行时的输出波形,构建故障状态时速度传感器的线性时不变系统。利用迭代学习算法的迭代过程... 为车辆管理人员及时制定维修策略提供依据,该文设计了基于迭代学习的地铁车辆速度传感器故障识别方法。依据霍尔速度传感器在地铁车辆制动系统运行时的输出波形,构建故障状态时速度传感器的线性时不变系统。利用迭代学习算法的迭代过程,依据线性时不变系统的理论输出值与速度传感器的实时采集值,利用跟踪器迭代运算传感器残差值,获取传感器故障信号;将传感器故障信号输入学习过程的决策逻辑识别模型,决策逻辑识别模型利用加权KNN分类器,输出地铁车辆速度传感器故障类型,实现地铁车辆速度传感器故障识别。实验结果表明,该方法可以精准识别地铁车辆速度传感器的虚接故障、断线故障等不同类型故障,故障识别准确率高。 展开更多

关键词 迭代学习 地铁车辆 速度传感器 故障识别 跟踪器 残差值

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超声波电机转速控制模型的迭代学习辨识建模

18

作者 周星龙 史敬灼 《电子测量技术》 北大核心 2023年第11期42-48,共7页

超声波电机的转速控制模型是其运动控制研究的基础。为研究以驱动频率为调节变量的超声波电机转速控制模型,根据超声波电机驱动频率与转速之间关系特性的实测数据,建立超声波电机转速控制的二阶线性时不变模型。给出迭代学习辨识策略对... 超声波电机的转速控制模型是其运动控制研究的基础。为研究以驱动频率为调节变量的超声波电机转速控制模型,根据超声波电机驱动频率与转速之间关系特性的实测数据,建立超声波电机转速控制的二阶线性时不变模型。给出迭代学习辨识策略对电机转速控制模型的参数进行辨识。针对超声波电机的每组实测数据中数据量不同导致的参数收敛性减弱的情况,通过双范数最优理论来设计迭代学习辨识的参数学习律。将迭代学习辨识所得结果与Hammerstein模型比较。仿真和实验结果表明,二阶线性时不变模型下的迭代学习辨识可以有效地辨识超声波电机的模型参数,参数收敛速度快、收敛性较好,所建模型精度较高,建模方法有效。 展开更多

关键词 超声波电机 迭代学习辨识 线性时不变 双范数最优 辨识建模

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基于迭代学习辨识算法的非线性宏观交通流参数优化

19

作者 胡小勇 张建军 +1 位作者 邓志刚 杨云晖 《现代电子技术》 2023年第13期183-186,共4页

考虑到迭代学习辨识算法具有的独特优势,设计了一种基于迭代学习辨识算法的非线性宏观交通流参数优化方法。通过一个城市道路网络的模拟实验表明,该方法能够有效地识别时变量多参数的动态系统。研究结果表明:采用VISSIM的路段评估函数... 考虑到迭代学习辨识算法具有的独特优势,设计了一种基于迭代学习辨识算法的非线性宏观交通流参数优化方法。通过一个城市道路网络的模拟实验表明,该方法能够有效地识别时变量多参数的动态系统。研究结果表明:采用VISSIM的路段评估函数对各个路段的密度和车速进行采集,可方便对迭代式识别方法评估结果进行比较。随着迭代次数的增多,网络各个路段排队车错误值逐渐降低,且保持不变。对网络交通系统的最大错误对比,更好地体现了迭代识别的正确性。道路网的非线性宏观流量模型与道路模拟实验结果总体上与道路交通流量的实际改变相一致,验证了该方法在道路网络中的非线性大流量模型的识别性能。 展开更多

关键词 交通流 非线性 拥堵现象 迭代学习 参数辨识 承载能力 交叉口信号

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基于迭代学习的直线伺服系统推力纹波辨识及补偿研究 被引量：1

20

作者 杨亮亮 史伟民 彭来湖 《微电机》 北大核心 2011年第6期73-76,共4页

具有周期性规律的推力纹波扰动是影响直线伺服系统的高速高精性能的重要原因之一,该文根据推力纹波扰动的周期性规律,在给出直线进给控制器结构及推力纹波数学模型的基础上提出一种基于迭代学习的推力纹波参数辨识及补偿的方法,该方法... 具有周期性规律的推力纹波扰动是影响直线伺服系统的高速高精性能的重要原因之一,该文根据推力纹波扰动的周期性规律,在给出直线进给控制器结构及推力纹波数学模型的基础上提出一种基于迭代学习的推力纹波参数辨识及补偿的方法,该方法通过最优性能指标函数确定了迭代学习规律和收敛性,并通过前馈进行推力纹波补偿。实验结果表明该方法显著提高直线伺服系统的位置跟踪精度和高速响应性能,满足其高速高精的要求。 展开更多

关键词 直线驱动 迭代学习 参数辨识 推力纹波

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