检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：刘东博陈力福州大学机械学院福建省高端装备制造协同创新中心

研究了受到外部扰动的建模不确定漂浮基空间刚性臂,讨论了在载体位置不受控,姿态受控制的前提下,漂浮基空间机器人系统关节运动的轨迹跟踪控制问题。结合系统动量守恒原理和Lagrange方程建立漂浮基刚性空间机器人系统的动力学模型。但... 详细信息

研究了受到外部扰动的建模不确定漂浮基空间刚性臂,讨论了在载体位置不受控,姿态受控制的前提下,漂浮基空间机器人系统关节运动的轨迹跟踪控制问题。结合系统动量守恒原理和Lagrange方程建立漂浮基刚性空间机器人系统的动力学模型。但在实际工程中,系统的实际模型很难得到,只能建立理想的名义模型,故存在模型建模的不精确部分,会导致控制性能的下降。且空间机器人系统拥有高度耦合和非线性的动力学特性,因此我们使用神经网络方法对建模不确定部分进行逼近补偿。神经网络由于具有任意非线性映射逼近能力、强容错能力以及对环境噪声的鲁棒性,在处理未知非线性控制问题时,具有很强的优势。ESN即回声状态网络在处理非线性系统方面有着优秀的表现,应用前景广泛。其最大特点是隐层由大量稀疏连接的内部神经元组成,即状态储备池(SR)。SR使ESN网络具有极强的短期记忆能力,且训练算法简单,不需要实际训练,只需要训练状态储备池到输出层连接权值。舍弃前200组训练数据,消除网络初始瞬态的影响,针对系统标称部分设计计算力矩法控制器并通过ESN对建模不精确部分和外部扰动的精确补偿。本文的控制方案不依赖被控对象的精确模型,设计过程简单可靠,跟踪精度更高。在实际应用中,可用于难以精确建模的被控对象。应用Lyapunov理论证明了闭环系统的全局渐近稳定性。最后,通过MATLAB软件进行数值仿真,仿真结果很好的证明了控制方案的有效性。

关键词：建模不确定漂浮基空间臂 ESN 计算力矩法神经网络

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受到外部扰动的建模不确定漂浮基空间臂基于ESN 神经网络的控制策略

受到外部扰动的建模不确定漂浮基空间臂基于ESN 神经网络的控制策...

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第十届全国多体动力学与控制暨第五届全国航天动力学与控制学术会议(MDAD2017)

作者：刘东博陈力福州大学机械学院福建省福州市 350116 福建省高端装备制造协同创新中心福建省福州市 350116

研究了受到外部扰动的建模不确定漂浮基空间刚性臂，讨论了在载体位置不受控，姿态受控制的前提下，漂浮基空间机器人系统关节运动的轨迹跟踪控制问题.结合系统动量守恒原理和Lagrange 方程建立漂浮基刚性空间机器人系统的动力学模型.... 详细信息

研究了受到外部扰动的建模不确定漂浮基空间刚性臂，讨论了在载体位置不受控，姿态受控制的前提下，漂浮基空间机器人系统关节运动的轨迹跟踪控制问题.结合系统动量守恒原理和Lagrange 方程建立漂浮基刚性空间机器人系统的动力学模型.但在实际工程中，系统的实际模型很难得到，只能建立理想的名义模型，故存在模型建模的不精确部分，会导致控制性能的下降.且空间机器人系统拥有高度耦合和非线性的动力学特性，因此我们使用神经网络方法对建模不确定部分进行逼近补偿.神经网络由于具有任意非线性映射逼近能力、强容错能力以及对环境噪声的鲁棒性，在处理未知非线性控制问题时，具有很强的优势.ESN 即回声状态网络在处理非线性系统方面有着优秀的表现，应用前景广泛.其最大特点是隐层由大量稀疏连接的内部神经元组成，即状态储备池(SR).SR 使ESN 网络具有极强的短期记忆能力，且训练算法简单，不需要实际训练，只需要训练状态储备池到输出层连接权值.舍弃前200 组训练数据，消除网络初始瞬态的影响，针对系统标称部分设计计算力矩法控制器并通过ESN 对建模不精确部分和外部扰动的精确补偿.本文的控制方案不依赖被控对象的精确模型，设计过程简单可靠，跟踪精度更高.在实际应用中，可用于难以精确建模的被控对象.应用Lyapunov 理论证明了闭环系统的全局渐近稳定性.最后，通过MATLAB 软件进行数值仿真，仿真结果很好的证明了控制方案的有效性.

关键词：建模不确定漂浮基空间臂 ESN 计算力矩法神经网络

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基于无模型无迹粒子滤波的编队卫星相对运动估计

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系统工程与电子技术 2012年第6期34卷 1215-1219页

作者：魏喜庆宋申民张保群哈尔滨工业大学控制理论与制导技术研究中心黑龙江哈尔滨150001

由于地球引力和大气阻力等因素造成的模型不确定性,使常规滤波方法用于卫星编队飞行相对运动估计时精度不高。为克服这种影响,提出了一种融合高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)的无模型无迹粒子滤波(model-free unscented ... 详细信息

由于地球引力和大气阻力等因素造成的模型不确定性,使常规滤波方法用于卫星编队飞行相对运动估计时精度不高。为克服这种影响,提出了一种融合高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)的无模型无迹粒子滤波(model-free unscented particle filter,MF-UPF)方法。对近圆轨道的双星编队问题,新方法通过高斯过程回归对已有的量测数据学习建立相对运动模型,有效地避免了模型不确定性造成的滤波性能下降。仿真对比验证了无模型无迹粒子滤波在编队飞行相对运动估计中的优越性。

关键词：近圆轨道编队飞行建模不确定粒子滤波高斯过程回归

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