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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

95 篇 专利
26 篇 期刊文献
8 篇 学位论文
8 篇 会议
5 篇 成果

馆藏范围

142 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

44 篇 工学
- 20 篇 控制科学与工程
- 17 篇 机械工程
- 17 篇 软件工程
- 5 篇 电气工程
- 4 篇 仪器科学与技术
- 3 篇 动力工程及工程热...
- 3 篇 化学工程与技术
- 2 篇 信息与通信工程
- 2 篇 轻工技术与工程
- 2 篇 林业工程
- 1 篇 材料科学与工程（可...
- 1 篇 计算机科学与技术...
- 1 篇 交通运输工程
7 篇 理学
- 6 篇 系统科学
- 1 篇 物理学
1 篇 经济学
- 1 篇 应用经济学
1 篇 医学
- 1 篇 临床医学
- 1 篇 医学技术（可授医学...

主题

47 篇 无模型控制器
4 篇 自动控制
3 篇 解耦
3 篇 自适应控制
3 篇 pid调节器
2 篇 α射线
2 篇 聚合釜
2 篇 结构自适应
2 篇 无模型控制
2 篇 工业过程控制
2 篇 建模与控制一体化
2 篇 模糊控制
2 篇 控制算法
2 篇 应用
2 篇 功能组合
2 篇 湿度
2 篇 计算机控制系统
2 篇 pvc
2 篇 泛模型
2 篇 露点

机构

58 篇 浙江大学
14 篇 黑龙江大学
5 篇 之江实验室
3 篇 陕西科技大学
3 篇 大连海事大学
3 篇 华南理工大学
3 篇 哈尔滨工程大学
3 篇 东北大学
2 篇 北京交通大学
2 篇 湖南工业大学
2 篇 桂林电子科技大学
2 篇 杭州睿杰智能空中...
2 篇 华北电力大学
2 篇 天津大学
2 篇 江苏大学
2 篇 西北工业大学
2 篇 福州大学
2 篇 太原科技大学
2 篇 西安理工大学
2 篇 南京工业大学

作者

57 篇 卢建刚
48 篇 李雪园
9 篇 韩志刚
9 篇 陈晨
8 篇 杨晔
5 篇 王文海
5 篇 陈金水
4 篇 贾杰
3 篇 景云
3 篇 王浩亮
3 篇 刘陆
3 篇 王安青
3 篇 王丹
3 篇 姜岳
3 篇 古楠
2 篇 马平
2 篇 党选举
2 篇 马书根
2 篇 沈海龙
2 篇 张恩华

语言

142 篇 中文

检索条件"主题词=无模型控制器"

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详细简洁

排序：

MIMO基于SISO偏格式无模型控制器与系统误差的解耦控制方法

MIMO基于SISO偏格式无模型控制器与系统误差的解耦控制方法

引用

作者：卢建刚李雪园 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

本发明公开了一种MIMO基于SISO偏格式无模型控制器与系统误差的解耦控制方法，首先根据MIMO(Multiple Input and Multiple Output，多输入多输出)系统的耦合性特征与倾向性特征，将MIMO系统分解成多个相互耦合的SISO(Single Input and S... 详细信息

标准号: CN108107722A

本发明公开了一种MIMO基于SISO偏格式无模型控制器与系统误差的解耦控制方法，首先根据MIMO(Multiple Input and Multiple Output，多输入多输出)系统的耦合性特征与倾向性特征，将MIMO系统分解成多个相互耦合的SISO(Single Input and Single Output，单输入单输出)系统；SISO系统采用SISO偏格式无模型控制器进行控制；基于BP神经网络，将系统误差作为输入，以综合考虑所有SISO系统误差贡献的系统误差函数值最小化为目标，采用梯度下降法，并结合控制输入分别针对控制器各待整定参数的梯度信息，进行系统误差反向传播计算，实现SISO偏格式无模型控制器的惩罚因子、步长因子等参数的在线自整定，并同步实现多个SISO系统之间的在线解耦。本发明提出的方法，可实现良好的控制效果，是解决MIMO系统控制难题的有效手段。

关键词：系统误差无模型控制器倾向性特征惩罚因子反向传播解耦控制控制效果梯度信息误差贡献有效手段在线解耦综合考虑控制器单输出单输入多输出下降法自整定耦合的耦合性整定分解

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SISO紧格式无模型控制器基于LSTM神经网络的参数自整定方法

SISO紧格式无模型控制器基于LSTM神经网络的参数自整定方法

引用

作者：卢建刚杨晔陈晨 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

本发明公开了一种SISO紧格式无模型控制器基于LSTM神经网络的参数自整定方法，利用系统误差数据集作为LSTM神经网络的输入，LSTM神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等SISO紧格式无模型控制器待整定参数，采用SISO... 详细信息

标准号: CN111752152A

本发明公开了一种SISO紧格式无模型控制器基于LSTM神经网络的参数自整定方法，利用系统误差数据集作为LSTM神经网络的输入，LSTM神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等SISO紧格式无模型控制器待整定参数，采用SISO紧格式无模型控制器的控制算法计算得到针对被控对象的控制输入，以系统误差函数的值最小化为目标，采用梯度下降法，并结合控制输入分别针对各个待整定参数的梯度信息，进行系统误差反向传播计算，在线实时更新LSTM神经网络的隐含层权系数、输出层权系数，实现控制器基于LSTM的参数自整定。本发明提出的SISO紧格式无模型控制器基于LSTM神经网络的参数自整定方法，能有效克服控制器参数的在线整定难题，对SISO系统具有良好的控制效果。

关键词：神经网络无模型控制器参数自整定系统误差权系数整定系统误差数据控制器参数输出层输出被控对象惩罚因子反向传播控制算法控制效果前向计算实时更新梯度信息在线整定控制器输出层下降法隐含层

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SISO紧格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法

SISO紧格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法

引用

作者：卢建刚李雪园 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

本发明公开了一种SISO紧格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法，利用偏导信息作为BP神经网络的输入，BP神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等控制器待整定参数，采用控制器的控制算法计算得到针对被控对... 详细信息

标准号: CN108073072B

本发明公开了一种SISO紧格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法，利用偏导信息作为BP神经网络的输入，BP神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等控制器待整定参数，采用控制器的控制算法计算得到针对被控对象的控制输入，计算控制输入分别针对各个待整定参数的梯度信息，以系统误差函数的值最小化为目标，采用梯度下降法，并结合梯度信息，进行系统误差反向传播计算，在线实时更新BP神经网络的隐含层权系数、输出层权系数，将所述梯度信息存为偏导信息并作为后一时刻BP神经网络的输入。本发明提出的SISO紧格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法，能有效克服控制器参数的整定难题，实现良好的控制效果。

关键词：梯度信息整定无模型控制器参数自整定系统误差控制器权系数控制器参数输出层输出被控对象惩罚因子反向传播计算控制控制算法控制效果前向计算实时更新输出层下降法隐含层

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MISO全格式无模型控制器基于系统误差的参数自整定方法

MISO全格式无模型控制器基于系统误差的参数自整定方法

引用

作者：卢建刚李雪园 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

本发明公开了一种MISO全格式无模型控制器基于系统误差的参数自整定方法，利用系统误差集作为BP神经网络的输入，BP神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等MISO全格式无模型控制器待整定参数，采用MISO全格式无模型... 详细信息

标准号: CN108154231A

本发明公开了一种MISO全格式无模型控制器基于系统误差的参数自整定方法，利用系统误差集作为BP神经网络的输入，BP神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等MISO全格式无模型控制器待整定参数，采用MISO全格式无模型控制器的控制算法计算得到针对被控对象的控制输入向量，以系统误差函数的值最小化为目标，采用梯度下降法，并结合控制输入分别针对各个待整定参数的梯度信息集，进行系统误差反向传播计算，在线实时更新BP神经网络的隐含层权系数、输出层权系数，实现控制器基于系统误差的参数自整定。本发明提出的MISO全格式无模型控制器基于系统误差的参数自整定方法，能有效克服控制器参数的在线整定难题，对MISO系统具有良好的控制效果。

关键词：系统误差无模型控制器参数自整定权系数整定控制器参数输出层输出被控对象惩罚因子反向传播控制算法控制效果前向计算实时更新输入向量梯度信息在线整定控制器输出层下降法隐含层

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MIMO基于SISO全格式无模型控制器与偏导信息的解耦控制方法

MIMO基于SISO全格式无模型控制器与偏导信息的解耦控制方法

引用

作者：卢建刚李雪园 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

本发明公开了一种MIMO基于SISO全格式无模型控制器与偏导信息的解耦控制方法，首先根据多输入多输出MIMO系统的耦合性特征与倾向性特征，将MIMO系统分解成多个相互耦合的单输入单输出SISO系统；SISO系统采用SISO全格式无模型控制器进行... 详细信息

标准号: CN108052006B

本发明公开了一种MIMO基于SISO全格式无模型控制器与偏导信息的解耦控制方法，首先根据多输入多输出MIMO系统的耦合性特征与倾向性特征，将MIMO系统分解成多个相互耦合的单输入单输出SISO系统；SISO系统采用SISO全格式无模型控制器进行控制；基于BP神经网络，将偏导信息作为输入，以综合考虑所有SISO系统误差贡献的系统误差函数值最小化为目标，采用梯度下降法，并结合控制输入分别针对控制器各待整定参数的梯度信息，进行系统误差反向传播计算，实现SISO全格式无模型控制器的惩罚因子、步长因子等参数的在线自整定，并同步实现多个SISO系统之间的在线解耦。本发明提出的方法，可实现良好的控制效果，是解决MIMO系统控制难题的有效手段。

关键词：无模型控制器系统误差倾向性特征惩罚因子反向传播解耦控制控制效果梯度信息误差贡献有效手段在线解耦综合考虑控制器单输出单输入多输出下降法自整定耦合的耦合性整定分解

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MIMO基于SISO紧格式无模型控制器与偏导信息的解耦控制方法

MIMO基于SISO紧格式无模型控制器与偏导信息的解耦控制方法

引用

作者：卢建刚李雪园 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

本发明公开了一种MIMO基于SISO紧格式无模型控制器与偏导信息的解耦控制方法，首先根据MIMO(Multiple Input and Multiple Output，多输入多输出)系统的耦合性特征与倾向性特征，将MIMO系统分解成多个相互耦合的SISO(Single Input and S... 详细信息

标准号: CN107991866B

本发明公开了一种MIMO基于SISO紧格式无模型控制器与偏导信息的解耦控制方法，首先根据MIMO(Multiple Input and Multiple Output，多输入多输出)系统的耦合性特征与倾向性特征，将MIMO系统分解成多个相互耦合的SISO(Single Input and Single Output，单输入单输出)系统；SISO系统采用SISO紧格式无模型控制器进行控制；基于BP神经网络，将偏导信息作为输入，以综合考虑所有SISO系统误差贡献的系统误差函数值最小化为目标，采用梯度下降法，并结合控制输入分别针对控制器各待整定参数的梯度信息，进行系统误差反向传播计算，实现SISO紧格式无模型控制器的惩罚因子、步长因子等参数的在线自整定，并同步实现多个SISO系统之间的在线解耦。本发明提出的方法，可实现良好的控制效果，是解决MIMO系统控制难题的有效手段。

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SISO紧格式无模型控制器基于系统误差的参数自整定方法

SISO紧格式无模型控制器基于系统误差的参数自整定方法

引用

作者：卢建刚李雪园 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

本发明公开了一种SISO紧格式无模型控制器基于系统误差的参数自整定方法，利用系统误差及其函数组作为BP神经网络的输入，BP神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等SISO紧格式无模型控制器待整定参数，采用SISO紧格... 详细信息

标准号: CN107942655B

本发明公开了一种SISO紧格式无模型控制器基于系统误差的参数自整定方法，利用系统误差及其函数组作为BP神经网络的输入，BP神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等SISO紧格式无模型控制器待整定参数，采用SISO紧格式无模型控制器的控制算法计算得到针对被控对象的控制输入，以系统误差函数的值最小化为目标，采用梯度下降法，并结合控制输入分别针对各个待整定参数的梯度信息，进行系统误差反向传播计算，在线实时更新BP神经网络的隐含层权系数、输出层权系数，实现控制器基于系统误差的参数自整定。本发明提出的SISO紧格式无模型控制器基于系统误差的参数自整定方法，能有效克服控制器参数的整定难题，实现良好的控制效果。

关键词：系统误差无模型控制器参数自整定整定权系数控制器参数输出层输出被控对象惩罚因子反向传播控制算法控制效果前向计算实时更新梯度信息控制器函数组输出层下降法隐含层

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SISO紧格式无模型控制器基于PSO-LSTM协同算法的参数自整定方法

SISO紧格式无模型控制器基于PSO-LSTM协同算法的参数自整定方法

引用

作者：卢建刚杨晔陈晨陈金水王文海 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

本发明公开了一种SISO紧格式无模型控制器基于PSO‑LSTM协同算法的参数自整定方法，首先利用PSO算法优化LSTM初始权系数矩阵，然后利用系统误差数据集作为LSTM神经网络的输入，LSTM神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长... 详细信息

标准号: CN112015081B

本发明公开了一种SISO紧格式无模型控制器基于PSO‑LSTM协同算法的参数自整定方法，首先利用PSO算法优化LSTM初始权系数矩阵，然后利用系统误差数据集作为LSTM神经网络的输入，LSTM神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等SISO紧格式无模型控制器待整定参数，采用SISO紧格式无模型控制器的控制算法计算得到控制输入，以系统误差函数的值最小化为目标，采用梯度下降法，并结合控制输入分别针对各个待整定参数的梯度信息，利用链式法则进行系统误差反向传播计算，在线实时更新LSTM神经网络中所有待学习的权系数，实现控制器基于PSO‑LSTM协同算法的参数自整定。本发明提出的方法，能有效克服控制器参数的在线整定难题，对SISO系统具有良好的控制效果。

关键词：无模型控制器神经网络参数自整定系统误差算法整定协同系统误差数据控制器参数权系数矩阵输出层输出惩罚因子反向传播控制算法控制效果前向计算实时更新梯度信息在线整定控制器权系数下降法链式优化学习

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基于无模型控制器的永磁同步电机控制方法及装置

基于无模型控制器的永磁同步电机控制方法及装置

引用

作者：张永昌金家林黄兰兰 100144 北京市石景山区晋元庄路5号北方工业大学

本发明公开了一种基于无模型控制器的永磁同步电机控制方法及装置。所述方法包括：获取永磁同步电机的控制电流；获取所述永磁同步电机当前的实际电流和实际电压；将所述控制电流、所述实际电流和所述实际电压输入至预设的无模型控制器... 详细信息

标准号: CN111106771A

本发明公开了一种基于无模型控制器的永磁同步电机控制方法及装置。所述方法包括：获取永磁同步电机的控制电流；获取所述永磁同步电机当前的实际电流和实际电压；将所述控制电流、所述实际电流和所述实际电压输入至预设的无模型控制器，预测所述永磁同步电机的控制电压；根据所述控制电压，驱动所述永磁同步电机，从而能够提高控制的鲁棒性。

关键词：永磁同步电机无模型控制器控制电流控制电压实际电流实际电压鲁棒性预设驱动预测

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SISO偏格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法

SISO偏格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法

引用

作者：卢建刚李雪园 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

本发明公开了一种SISO偏格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法，利用偏导信息作为BP神经网络的输入，BP神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等控制器待整定参数，采用控制器的控制算法计算得到针对被控对... 详细信息

标准号: CN107942654A

本发明公开了一种SISO偏格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法，利用偏导信息作为BP神经网络的输入，BP神经网络进行前向计算并通过输出层输出惩罚因子、步长因子等控制器待整定参数，采用控制器的控制算法计算得到针对被控对象的控制输入，计算控制输入分别针对各个待整定参数的梯度信息，以系统误差函数的值最小化为目标，采用梯度下降法，并结合梯度信息，进行系统误差反向传播计算，在线实时更新BP神经网络的隐含层权系数、输出层权系数，将所述梯度信息存为偏导信息并作为后一时刻BP神经网络的输入。本发明提出的SISO偏格式无模型控制器基于偏导信息的参数自整定方法，能有效克服控制器参数的整定难题，实现良好的控制效果。

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