检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2017年第9期32卷 1707-1713页

作者：陶洪峰刘艳杨慧中江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室江苏无锡214122

针对一类带有输出时滞的单输入单输出双率采样系统,提出一种鲁棒迭代学习控制算法.首先,利用提升技术将带有输出时滞的双率采样系统转化为无时滞形式的慢速率采样的状态空间模型,并基于二维(2D)系统理论,将迭代学习控制过程转化为等价2... 详细信息

针对一类带有输出时滞的单输入单输出双率采样系统,提出一种鲁棒迭代学习控制算法.首先,利用提升技术将带有输出时滞的双率采样系统转化为无时滞形式的慢速率采样的状态空间模型,并基于二维(2D)系统理论,将迭代学习控制过程转化为等价2D模型;然后利用线性矩阵不等式(LMI)技术,给出确保系统稳定的充分条件和鲁棒控制器设计方法;最后,通过3层液位贮槽系统的液位控制仿真验证所提出方法的可行性和有效性.

关键词：输出时滞双率采样鲁棒迭代学习控制提升技术线性矩阵不等式

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执行器故障输出时滞双率采样系统的鲁棒迭代学习容错控制

引用

南京理工大学学报 2018年第4期42卷 430-438页

作者：陶洪峰刘艳杨慧中江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室江苏无锡214122

为了提升一类具有执行器故障和输出端外部有界扰动的输出时滞双率采样系统的可靠性,该文提出了一种鲁棒迭代学习容错控制方法。通过提升技术将带有输出时滞的双率采样系统转化为形式上无时滞的慢速率采样的扩展状态空间模型;基于二维系... 详细信息

为了提升一类具有执行器故障和输出端外部有界扰动的输出时滞双率采样系统的可靠性,该文提出了一种鲁棒迭代学习容错控制方法。通过提升技术将带有输出时滞的双率采样系统转化为形式上无时滞的慢速率采样的扩展状态空间模型;基于二维系统理论设计容错控制律,将迭代学习控制过程转化为等价二维Roesser故障模型;分析并优化了系统在时间和批次轴上的容错性能,同时以线性矩阵不等式形式给出系统满足这些性能的充分条件以及鲁棒容错控制器设计方法。最后,三层液位贮槽系统的液位控制仿真验证了所提方法的可行性和有效性。

关键词：执行器故障输出时滞双率采样迭代学习控制容错控制

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双率采样数据系统的辨识

双率采样数据系统的辨识

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作者：丁洁江南大学

学位级别：博士

现代工业系统的控制变量受频率特性、设备传感器特性等物理、机械因素的限制以及控制品质的要求,数据采集器必须采用不同的采样频率,导致双率或多率采样数据系统。双率和多率采样系统完全不同于传统的等周期采样离散时间系统,传统辨识... 详细信息

现代工业系统的控制变量受频率特性、设备传感器特性等物理、机械因素的限制以及控制品质的要求,数据采集器必须采用不同的采样频率,导致双率或多率采样数据系统。双率和多率采样系统完全不同于传统的等周期采样离散时间系统,传统辨识方法也无法应用于这类双率和多率采样系统。论文选题“双率采样数据系统辨识方法的研究”具有理论意义和学术价值。论文对该课题进行了深入研究,取得的成果如下。 1.针对一类存在损失数据的自回归时间序列模型,由于传统辨识算法无法直接应用到这类时间序列模型,采用多项式变换技术,将模型转换成一个不涉及损失观测数据的新模型,提出了损失数据自回归模型的最小二乘辨识算法,并分析了算法的收敛性能。进一步将结果推广到存在损失数据的自回归滑动平均时间序列模型。仿真结果验证了提出算法的有效性。 2.针对双率采样方程误差系统,系统输入在每个采样时刻都可得到,而可测量的系统输出很少,传统辨识算法无法直接辨识这类系统。采用多项式变换技术,提出了双率采样系统的递推增广最小二乘辨识算法。由于最小二乘算法需要计算协方差矩阵,计算量较大,而随机梯度算法计算量小,但收敛速度慢,本文提出了带收敛因子的随机梯度算法,加快了梯度辨识算法的收敛速度,并分析了算法的收敛性能,给出了仿真结果。 3.针对进行多项式变换技术后,得到的双率辨识模型参数数目大大增加,从而导致辨识计算量大的问题,本文采用递阶辨识原理,即将系统模型分解成若干个维数小、参数数目少的子系统,提出了递阶最小二乘辨识算法。与最小二乘算法相比,提出的递阶辨识算法具有较小的计算量。理论分析与仿真验证了算法的收敛性能。 4.针对双率采样输出误差系统,由于传统辨识算法参数估计是有偏的,采用多项式变换技术,提出了基于交互估计的偏差补偿递推最小二乘辨识算法。理论分析与仿真结果表明,提出的偏差补偿算法参数估计是无偏的。 5.针对一类双率非均匀采样数据系统,通过扩展传统随机梯度算法中的标量新息为新息向量,提出了这类系统的多新息随机梯度辨识算法。理论分析与仿真结果表明,算法中新息的长度能加快算法的收敛速度。

关键词：双率采样多项式变换递推辨识参数估计收敛性能

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带有双率采样机制的多智能体系统一致性控制

带有双率采样机制的多智能体系统一致性控制

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作者：高爽爽山西大学

学位级别：硕士

随着网络技术、控制技术和传感器技术的发展,多智能体系统(MASs)的一致性控制已被广泛应用于交通控制、电力系统、机器人、无人机及军事等多个方面,也为此受到了研究学者们的广泛关注并取得许多显著的成就。同时,许多先进的通信网络仅... 详细信息

随着网络技术、控制技术和传感器技术的发展,多智能体系统(MASs)的一致性控制已被广泛应用于交通控制、电力系统、机器人、无人机及军事等多个方面,也为此受到了研究学者们的广泛关注并取得许多显著的成就。同时,许多先进的通信网络仅允许数字信息传播。为了保证期望的系统性能、节省有限的通信和计算资源,一个可行方法就是在MASs中使用采样控制方式。但现有的研究成果大多假设:所有智能体的量测变量均通过相同采样率的传感器进行采样。值得指出的是,由于传感器的处理时间、响应时间、采样精度、噪声等的影响,不同类型传感器的实际采样率具有各自的有效范围。这就导致MASs的不同量测变量实际上是通过不同传感器以不同采样率进行采样的,这种采样方式称为多率采样(MRSD)机制。由于其复杂性,本文只考虑其中一种情形:双率采样,主要研究带有双率采样机制的MASs的一致性控制问题。所谓双率采样机制,是指MASs中每个智能体的多个量测变量均是由两组传感器以不同采样率进行采样,且每组传感器的采样率是相同的。本文主要研究双率采样机制下的MASs一致性控制问题,具体研究内容介绍如下:首先,为了更好地理解双率采样机制,针对带有输入时延和不确定性的单智能体系统(即系统中只包含有一个智能体),以双率采样机制对系统的状态进行采样,进而设计合理的控制器使得系统镇定。通过构造一个新的Lyapunov函数,不仅可以给出一个稳定性判据,而且提供了采样间隔和时延的上下边界等参数之间的关系。并用两个例子来说明所提控制策略的有效性、优势以及双率采样机制的优势。其次,在同构MASs中引入了双率采样机制,研究了系统的状态一致性问题。通过为各智能体构造动态补偿器,提出了一种不依赖于Laplacian矩阵特征值信息的分布式控制策略。在所提控制策略下,利用Lyapunov稳定性方法解决同构MASs的状态一致性问题。此外,每个智能体的控制器设计不需要其邻居的连续信息。并用两个数值例子来说明研究结果的有效性以及双率采样机制的优势。最后,在异构MASs中引入了双率采样机制,结合上述研究内容的成果,研究了异构MASs的输出一致性问题。通过为各智能体构造观测器与动态补偿器,提出了一种不依赖于Laplacian矩阵特征值信息的分布式控制策略。在所提控制策略下,利用Lyapunov稳定性方法解决异构MASs的输出一致性问题。此外,每个智能体的控制器设计不需要其邻居的连续信息。并用一个数值例子来说明结果的有效性以及双率采样机制在提高MASs控制性能方面的优势。

关键词：双率采样多智能体系统(MASs) 一致性分布式控制观测器采样控制

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含时滞的双率采样EIV系统辨识

含时滞的双率采样EIV系统辨识

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第32届中国过程控制会议(CPCC2021)

作者：黄佳成谢莉杨慧中江南大学物联网工程学院

对于含时滞的双率采样EIV系统,由于含噪输入输出数据是双率采样的且包含未知时滞,导致其参数辨识非常困难。为此,本文首先利用多项式变换技术和冗余规则,将EIV系统转化为可直接应用双率采样数据进行辨识的模型,提出基于阈值的偏差补偿... 详细信息

对于含时滞的双率采样EIV系统,由于含噪输入输出数据是双率采样的且包含未知时滞,导致其参数辨识非常困难。为此,本文首先利用多项式变换技术和冗余规则,将EIV系统转化为可直接应用双率采样数据进行辨识的模型,提出基于阈值的偏差补偿最小二乘(Bias Compensation Least Squares based Threshold,BCLS-TH)算法。该算法的基本思想是先利用LS算法辨识所有参数,然后利用噪声方差的估计值补偿LS估计中噪声引起的偏差,最后根据得到的无偏参数估计和给定的阈值判别出真实参数并得到时滞的估计。考虑到噪声水平较高时阈值选取对BCLS-TH辨识算法的性能存在较大影响,通过引入正交匹配追踪算法得到真实参数和时滞的估计,进一步提出了基于正交匹配追踪的偏差补偿最小二乘(Bias Compensation Least Squares based orthogonal matching pursuit,BCLS-OMP)算法。仿真例子表明了两种算法的有效性,且在数据量较小时,BCLS-OMP算法的时滞辨识的成功率更大,能得到更高的参数估计精度。

关键词：参数估计变量带误差系统双率采样时滞偏差补偿最小二乘正交匹配追踪

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时滞和阶次未知的双率采样Hammerstein系统辨识

时滞和阶次未知的双率采样Hammerstein系统辨识

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第34届中国过程控制会议

作者：焦帆杨慧中谢莉徐琛江南大学物联网工程学院

针对时滞和阶次未知的双率采样Hammerstein系统,提出一种基于辅助模型的正交匹配追踪迭代辨识算法.首先为了避免冗余参数的辨识,引入关键项分离技术对系统线性动态环节和非线性静态环节的参数进行分离;其次考虑到输入通道的时滞与系统... 详细信息

针对时滞和阶次未知的双率采样Hammerstein系统,提出一种基于辅助模型的正交匹配追踪迭代辨识算法.首先为了避免冗余参数的辨识,引入关键项分离技术对系统线性动态环节和非线性静态环节的参数进行分离;其次考虑到输入通道的时滞与系统的阶次未知,采用过参数化方法,通过设置足够大的多项式阶次得到一个高维稀疏系统;然后基于辅助模型思想对不可测的非线性环节输出和无噪输出进行估计,进一步利用正交匹配追踪算法估计参数向量,并通过迭代辨识不断提高参数估计精度;最后根据辨识得到的参数向量中非零元素的个数和位置计算系统的阶次与通道的时滞.仿真实验表明所提算法能够基于双率采样数据对Hammerstein系统的参数、时滞和阶次进行联合辨识,并准确预测采样间的损失输出.

关键词：双率采样非线性系统系统辨识时滞估计辅助模型正交匹配追踪算法

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基于SALR网络的双率采样非线性系统鲁棒辨识

基于SALR网络的双率采样非线性系统鲁棒辨识

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第35届中国过程控制会议

作者：蒋文彬谢莉杨慧中徐琛江南大学物联网工程学院

针对具有无法参数化的非线性特性且含有异常值的双率采样非线性系统,提出了一种基于自连接相邻反馈循环储备池(SALR)网络的鲁棒辨识算法.首先,考虑先验非线性特性未知的情况,利用SALR网络推导目标系统的非参数化非线性辨识模型,并在网... 详细信息

针对具有无法参数化的非线性特性且含有异常值的双率采样非线性系统,提出了一种基于自连接相邻反馈循环储备池(SALR)网络的鲁棒辨识算法.首先,考虑先验非线性特性未知的情况,利用SALR网络推导目标系统的非参数化非线性辨识模型,并在网络的储备池中融入含有不同激活函数的小波神经元,提高随机梯度下降算法的辨识精度;然后引入误差阈值构造Huber损失函数,在非高斯噪声的干扰下,提高网络对异常值的鲁棒性.在输出权值递推更新的过程中,引入辅助模型辨识思想和交互估计理论,用网络的估计输出值代替损失数据,从而解决双率采样引起的输出数据缺失问题.此外,使用鲸鱼优化算法优化网络的超参数,进一步提高算法的辨识精度和鲁棒性.最后,通过数值仿真验证了所提算法的有效性.

关键词：双率采样鲁棒辨识非线性系统辅助模型循环神经网络

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执行器故障输出时滞双率采样系统的鲁棒迭代学习容错控制

执行器故障输出时滞双率采样系统的鲁棒迭代学习容错控制

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第28届中国过程控制会议（CPCC 2017）暨纪念中国过程控制会议30周年

作者：陶洪峰刘艳杨慧中江南大学教育部轻工过程先进控制重点实验室

针对一类具有执行器故障和外界扰动的输出时滞双率采样系统,提出一种鲁棒迭代学习容错控制算法.首先,利用提升技术将带有输出时滞的双率采样系统转化为无时滞形式的慢速率采样的状态空间模型,并基于二维(2D)系统理论,将迭代学习控制过... 详细信息

针对一类具有执行器故障和外界扰动的输出时滞双率采样系统,提出一种鲁棒迭代学习容错控制算法.首先,利用提升技术将带有输出时滞的双率采样系统转化为无时滞形式的慢速率采样的状态空间模型,并基于二维(2D)系统理论,将迭代学习控制过程转化为等价2D Roesser故障模型;其次,分析并优化系统在时间轴和批次轴上的容错性能,同时以线性矩阵不等式(LMI)形式给出系统满足这些性能的充分条件以及鲁棒容错控制器设计方法;最后,三层液位贮槽系统的液位控制仿真验证了所提方法的可行性和有效性.

关键词：执行器故障输出时滞双率采样迭代学习容错控制提升技术

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基于双率采样的智能车辆弯道轨迹跟踪控制

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动力学与控制学报 2019年第4期17卷 348-355页

作者：孙娜山西工商学院计算机信息工程学院

本文研究在双率采样下智能车辆弯道轨迹跟踪问题.首先,针对车辆车道保持的转向控制,建立相对路面误差的侧向动力学模型.其次,假设系统状态变量被分为两个子向量并分别由两类传感器以不同的采样周期采样,针对这类双率采样系统,充分考虑... 详细信息

本文研究在双率采样下智能车辆弯道轨迹跟踪问题.首先,针对车辆车道保持的转向控制,建立相对路面误差的侧向动力学模型.其次,假设系统状态变量被分为两个子向量并分别由两类传感器以不同的采样周期采样,针对这类双率采样系统,充分考虑这两类传感器的采样时刻特征,设计一类基于采样时刻的切换控制器.然后,利用输入时滞方法,将最终的闭环系统建模为带有两个模态的切换时滞系统,并以线性矩阵不等式(LMI)形式给出闭环系统指数稳定性条件和切换控制器的设计方法.最后,在Matlab/Simulink环境下对汽车模型的路径跟踪控制进行仿真,验证本文所提方法的有效性,并与单率采样方法进行比较,说明本文方法相比于单率采样方法的优势.

关键词：智能车辆控制轨迹跟踪双率采样切换控制线性矩阵不等式(LMI)

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基于双率采样数据的非线性系统非参数辨识方法研究

基于双率采样数据的非线性系统非参数辨识方法研究

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作者：潘雅璞江南大学

学位级别：硕士

在实际工业过程中,大多数系统都具有一定的非线性,并且随着工业过程的日益复杂化,这些系统所包含的非线性特性通常也较为复杂,导致传统的非线性系统辨识方法并不能获得很好的效果。此外,在采集数据的过程中由于设备故障、传感器采样频... 详细信息

在实际工业过程中,大多数系统都具有一定的非线性,并且随着工业过程的日益复杂化,这些系统所包含的非线性特性通常也较为复杂,导致传统的非线性系统辨识方法并不能获得很好的效果。此外,在采集数据的过程中由于设备故障、传感器采样频率不同等因素的存在,会使得过程数据表现出双采样率的特征,进而导致辨识数据集不完整。因此研究双率采样非线性系统的辨识方法在理论和应用上都具有重要意义。本文针对双率采样非线性系统,首先利用非参数模型描述,进一步基于辅助模型思想和提升技术处理双率数据,同时考虑了异常值和有色噪声的影响,提出了有效的辨识算法。主要内容如下:(1)针对一类具有未知非线性特性的双率采样非线性系统,提出了一种基于确定性跳跃循环状态网络的递推辨识算法。通过该网络构建系统的非参数辨识模型,从而可以利用递推最小二乘算法训练网络的输出连接权值。由于递推过程需要利用到系统的损失输出数据,因此引入辅助模型辨识思想,通过网络的输出估计代替损失输出,进而完成权值的更新。此外,对网络的超参数利用粒子群算法进行优化,进一步提高了算法的辨识精度。(2)针对数据中含有异常值的双率采样非线性系统,基于互相关熵构造最大互相关熵准则,从而代替均方误差准则对确定性跳跃循环状态网络的输出连接权值进行训练,提出了一种鲁棒性更强的随机梯度算法,从而有效地抑制异常值的影响。在此基础上,引入多新息理论,利用多新息替代原来的单新息进行权值的更新,从而提高了算法的收敛速度。更进一步,仿照递推最小二乘算法直接对网络输出连接权值进行求解,利用一种迭代策略完成权值的更新,提出了递推最大互相关熵辨识算法,在收敛速度、辨识精度和鲁棒性上都得到了进一步提升。(3)针对一类双率采样Hammerstein非线性系统,通过提升技术获得了与原系统模型等价的提升传递函数模型,进一步基于核方法构造了高维特征空间中的线性辨识模型。利用该线性辨识模型,在白噪声干扰下推导了核递推最小二乘辨识算法。进一步在有色噪声干扰下,通过构造增广信息向量并利用残差代替不可测噪声项,推导了核递推增广最小二乘辨识算法,提高了原有算法在有色噪声干扰下的辨识精度。综上所述,本文研究了双率采样系统在非线性特性未知情况下的非参数辨识算法,给出了相应的推导步骤,并通过仿真实例说明了所提算法的有效性。

关键词：非线性系统双率采样非参数模型系统辨识辅助模型递推算法

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