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基于数据驱动高阶学习律的轮式移动机器人轨迹跟踪控制 被引量：4
1
作者 李佳伟 林娜 池荣虎 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第1期66-72,共7页
轮式机器人执行巡逻、播种和工业生产等任务是一个强非线性的间歇过程.针对重复运行的轮式机器人轨迹跟踪问题,本文提出了一种基于数据驱动的高阶迭代学习控制算法.首先,对轮式移动机器人的模型进行推导设计,并对推导得到的状态空间形... 轮式机器人执行巡逻、播种和工业生产等任务是一个强非线性的间歇过程.针对重复运行的轮式机器人轨迹跟踪问题,本文提出了一种基于数据驱动的高阶迭代学习控制算法.首先,对轮式移动机器人的模型进行推导设计,并对推导得到的状态空间形式的离散时间模型利用基于状态转移的迭代动态线性化方法,将轮式机器人系统转化为线性输入输出数据模型;其次,设计高阶迭代优化目标函数得到控制律,并利用参数更新律估计线性输入输出数据模型中的未知参数.控制器的设计和分析只使用系统的输入输出数据,不包含任何显式的模型信息.通过采用高阶学习控制方法,在控制律中利用更多之前迭代的控制输入信息,提高了控制性能.最后,仿真结果验证了该方法在轮式机器人轨迹跟踪控制中的有效性. 展开更多
关键词 数据驱动 高阶学习律 迭代学习 轮式机器人
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隧道压力波模拟加载系统遗忘开闭环高阶控制
2
作者 李新 陈春俊 +1 位作者 艾永军 周建容 《中国测试》 CAS 北大核心 2019年第1期145-149,共5页
为研究高速列车通过隧道时产生的压力波对车体气密性和车内压力舒适度的影响,建立隧道压力波模拟加载系统。该系统具有非线性、多扰动、多容耦合以及加载的压力波幅值大和变化剧烈等特点,带来控制速度和精度上的难度。为准确模拟加载隧... 为研究高速列车通过隧道时产生的压力波对车体气密性和车内压力舒适度的影响,建立隧道压力波模拟加载系统。该系统具有非线性、多扰动、多容耦合以及加载的压力波幅值大和变化剧烈等特点,带来控制速度和精度上的难度。为准确模拟加载隧道压力波,采用遗忘开闭环高阶迭代学习控制算法进行控制,利用AMESim和Simulink联合仿真平台进行控制仿真,并对比几种不同学习律的控制效果。仿真结果表明:遗忘开闭环高阶学习律在第7个周期时,压力控制最大误差绝对值已降低到0.358 2 kPa,相对于开环PID和遗忘因子开环PID型学习律的1.23 kPa和0.946 2 kPa,分别减少70.87%和62.14%,该算法可增加系统稳定性,使得隧道压力波的加载更加快速准确。 展开更多
关键词 压力波模拟加载系统 迭代学习控制 开闭环高阶学习律 遗忘因子
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