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一类非线性参数化系统自适应重复学习控制 被引量：8
1
作者 孙云平 李俊民 李靖 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期228-232,共5页
针对一类高阶非线性参数化系统,利用分段积分机制,提出了一种新的自适应重复学习控制方法.该方法结合反馈线性化,可以处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统,通过引进微分-差分混合型参数自适应律,设计了一种自适应控制策略... 针对一类高阶非线性参数化系统,利用分段积分机制,提出了一种新的自适应重复学习控制方法.该方法结合反馈线性化,可以处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统,通过引进微分-差分混合型参数自适应律,设计了一种自适应控制策略,使广义跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零,通过构造Lyapunov泛函,给出闭环系统收敛的一个充分条件.实例仿真结果说明了该方法的可行性. 展开更多
关键词 非线性参数化系统 混合型参数 自适应控制 重复学习控制 LYAPUNOV泛函
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一类高阶非线性参数化系统自适应重复学习控制 被引量：4
2
作者 孙云平 李俊民 王元亮 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期1286-1290,共5页
针对一类高阶非线性参数化系统,利用参数重组技巧,提出了一种自适应重复学习控制方法.该方法结合反馈线性化,可以处理参数在一个未知紧集内周期性、快时变的非线性系统.通过引进微分-差分参数自适应律,设计了一种自适应控制策略,使广义... 针对一类高阶非线性参数化系统,利用参数重组技巧,提出了一种自适应重复学习控制方法.该方法结合反馈线性化,可以处理参数在一个未知紧集内周期性、快时变的非线性系统.通过引进微分-差分参数自适应律,设计了一种自适应控制策略,使广义跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零.通过构造Lyapunov泛函,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.实例仿真结果说明了该方法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 非线性参数化系统 混合型参数 自适应控制 重复学习控制 LYAPUNOV泛函
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一类混沌系统的混合参数自适应学习控制 被引量：3
3
作者 彭波 孙云平 +2 位作者 徐天伟 甘健侯 李臻 《云南师范大学学报（自然科学版）》 2011年第4期58-63,共6页
提出了一种自适应学习控制方法,应用于未知周期时变参数的混沌系统的跟踪同步问题,该方法利用Lyapunov稳定性和自适应学习理论,构造了学习控制律和微分-差分参数学习律,在L2Τ-范数意义下使得跟踪误差在一个周期区间上渐近同步。给出了... 提出了一种自适应学习控制方法,应用于未知周期时变参数的混沌系统的跟踪同步问题,该方法利用Lyapunov稳定性和自适应学习理论,构造了学习控制律和微分-差分参数学习律,在L2Τ-范数意义下使得跟踪误差在一个周期区间上渐近同步。给出了闭环系统稳定的一个充分条件。通过仿真例子验证了所提方案的可行性和有效性. 展开更多
关键词 混沌系统 混合型参数 学习控制 LYAPUNOV泛函
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一类高阶非线性系统的混合自适应重复学习控制 被引量：2
4
作者 孙云平 李俊民 王元亮 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期104-110,共7页
针对含有时变和时不变未知参数的高阶非线性系统,利用分段积分机制,提出了一种新的自适应重复学习控制方法,该方法结合了反馈线性化,可以处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统,通过引进微分-差分参数自适应律,设计了一种... 针对含有时变和时不变未知参数的高阶非线性系统,利用分段积分机制,提出了一种新的自适应重复学习控制方法,该方法结合了反馈线性化,可以处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统,通过引进微分-差分参数自适应律,设计了一种自适应控制策略,使广义跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零,通过构造Lyapunov函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.实例仿真结果说明了该方法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 混合型参数 非线性系统 自适应控制 重复学习控制 LYAPUNOV函数
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非线性时变系统自适应backstepping学习控制 被引量：2
5
作者 赵瑾 唐东峰 +4 位作者 郑海祥 孙云平 邹欣 王志强 吴笑峰 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2009年第10期232-238,共7页
针对含有混合未知参数的高阶非线性系统,利用backstepping方法,提出了一种自适应重复学习控制方法,该方法与分段积分机制相结合,可以处理时变参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统,通过构造微分-差分参数自适应律,设计了一种... 针对含有混合未知参数的高阶非线性系统,利用backstepping方法,提出了一种自适应重复学习控制方法,该方法与分段积分机制相结合,可以处理时变参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统,通过构造微分-差分参数自适应律,设计了一种自适应控制策略,使跟踪误差在误差平方范数意义下渐近收敛于零,利用Lyapunov泛函,给出了闭环系统收敛的一个充分条件.实例仿真结果说明了该方法的有效性. 展开更多
关键词 混合型参数 BACKSTEPPING 自适应控制 重复学习控制 LYAPUNOV泛函
原文传递
基于强酸当量的pH值的多模型自适应控制 被引量：2
6
作者 郭亮 石红瑞 褚励耘 《工业仪表与自动化装置》 2008年第3期41-44,共4页
pH控制由于其严重的非线性一直是过程控制中的难题。基于强酸当量的控制方案在过程流流速远大于中和流流速的前提下将过程机理模型转化为近似线性模型,该方案具有对模型误差鲁棒的优点,已得到广泛的认可,但在中和曲线发生变化时其控制... pH控制由于其严重的非线性一直是过程控制中的难题。基于强酸当量的控制方案在过程流流速远大于中和流流速的前提下将过程机理模型转化为近似线性模型,该方案具有对模型误差鲁棒的优点,已得到广泛的认可,但在中和曲线发生变化时其控制性能显著下降。为了克服这一问题,该文采用了基于混合型参数估计的多模型自适应控制方案。模型集的选取采用了固定模型与自适应模型相结合的方案。仿真结果表明,该设计方案能够有效的克服中和曲线变动带来的影响,具有良好的控制效果。 展开更多
关键词 多模型 PH控制 强酸当量 混合型参数估计 自适应控制
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基于强Wolfe线搜索下的混合型谱共轭梯度法
7
作者 古恒洋 胡鹏 《东莞理工学院学报》 2024年第3期38-42,共5页
共轭梯度法具有储存小、计算快的优点。基于PRP类的共轭参数类型,设计了一种新的具有凸组合的混合型共轭参数。该参数不仅具有FR法的良好收敛性质,而且还具有PRP类方法的良好数值结果。与此同时在新的参数基础上设计了相应的谱共轭参数... 共轭梯度法具有储存小、计算快的优点。基于PRP类的共轭参数类型,设计了一种新的具有凸组合的混合型共轭参数。该参数不仅具有FR法的良好收敛性质,而且还具有PRP类方法的良好数值结果。与此同时在新的参数基础上设计了相应的谱共轭参数。用强Wolfe线搜索条件证明了该算法是具有全局收敛性的。最后通过对CUTEr测试集里面的问题进行数值实验,结果发现该算法具有较好的数值效果。 展开更多
关键词 无约束优化 混合型共轭参数 谱共轭梯度法 全局收敛性
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二阶系统非一致目标跟踪混合自适应迭代学习控制 被引量：1
8
作者 孙云平 李俊民 王元亮 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2008年第1期10-16,共7页
针对一类含有时变和时不变参数的二阶非线性系统,利用Backstepping方法,提出了一种新的自适应迭代学习控制方法,该方法由微分-差分型自适应律和学习控制律组成,保证对非一致目标的跟踪误差的平方在一个有限区间上的积分收敛于零,克服了... 针对一类含有时变和时不变参数的二阶非线性系统,利用Backstepping方法,提出了一种新的自适应迭代学习控制方法,该方法由微分-差分型自适应律和学习控制律组成,保证对非一致目标的跟踪误差的平方在一个有限区间上的积分收敛于零,克服了传统的迭代学习控制对目标轨线的限制,可以跟踪非一致目标轨线。通过构造复合能量函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件。仿真结果说明了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 自适应迭代学习控制 BACKSTEPPING方法 非一致目标跟踪 混合型的参数 非线性系统 复合能量函数
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一类二阶时变非线性系统的混合自适应重复学习控制 被引量：13
9
作者 孙云平 刘赟 李俊民 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期495-499,共5页
针对含有时变和时不变未知参数的二阶非线性系统,结合Backstepping方法,提出了一种新的自适应重复学习控制方法,可处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统.通过引入参数周期自适应律,设计出的自适应控制策略,使跟踪误差平方... 针对含有时变和时不变未知参数的二阶非线性系统,结合Backstepping方法,提出了一种新的自适应重复学习控制方法,可处理参数在一个未知紧集内周期性快时变的非线性系统.通过引入参数周期自适应律,设计出的自适应控制策略,使跟踪误差平方在一个周期上的积分范数渐近收敛于零.通过构造Lyapunov函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件. 展开更多
关键词 自适应重复学习控制 BACKSTEPPING方法 LYAPUNOV函数 参数周期自适应律 混合型的参数非线性系统
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非一致目标跟踪的混合自适应迭代学习控制 被引量：14
10
作者 李俊民 孙云平 刘赟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期100-104,共5页
针对一类含有时变和时不变参数的高阶非线性系统,结合Backstepping方法,提出了一种新的自适应迭代学习控制方法,该方法由微分-差分型自适应率和学习控制率组成,保证对非一致目标的跟踪误差平方在一个有限区间上的积分渐近收敛于零,克服... 针对一类含有时变和时不变参数的高阶非线性系统,结合Backstepping方法,提出了一种新的自适应迭代学习控制方法,该方法由微分-差分型自适应率和学习控制率组成,保证对非一致目标的跟踪误差平方在一个有限区间上的积分渐近收敛于零,克服了传统的迭代学习控制(ILC)对目标轨线限制,可以跟踪非一致目标轨线.通过构造复合能量函数,给出了闭环系统收敛的一个充分条件,仿真结果说明了该方法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 自适应迭代学习控制 BACKSTEPPING 非一致目标跟踪 混合型的参数非线性系统 复合能量函数
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