检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2014年第12期29卷 2259-2264页

作者：惠俊军张合新孔祥玉李国梁第二炮兵工程大学自动控制工程系

研究一类含混合变时滞不确定中立系统时滞相关鲁棒稳定性问题.基于时滞中点值,把时滞区间均分成两部分,通过构造包含时滞中点信息的增广泛函和三重积分项的Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函,利用L-K稳定性定理、积分不等式方法和自由权矩... 详细信息

研究一类含混合变时滞不确定中立系统时滞相关鲁棒稳定性问题.基于时滞中点值,把时滞区间均分成两部分,通过构造包含时滞中点信息的增广泛函和三重积分项的Lyapunov-Krasovskii(L-K)泛函,利用L-K稳定性定理、积分不等式方法和自由权矩阵技术,建立了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的、与离散时滞和中立时滞均相关的鲁棒稳定性判据.数值算例表明,该判据改善了已有文献的结论,具有更低的保守性.

关键词：中立系统 Lyapunov-Krasovskii泛函鲁棒稳定时变时滞线性矩阵不等式

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基于递归约简的在线自适应最小二乘支持向量回归机

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控制与决策 2014年第1期29卷 50-56页

作者：刘毅男张胜修张超第二炮兵工程大学自动控制工程系西安710025

鉴于传统在线最小二乘支持向量机在解决时变对象的回归问题时,模型跟踪精度不高,支持向量不够稀疏,结合迭代策略和约简技术,提出一种在线自适应迭代约简最小二乘支持向量机.该方法考虑新增样本与历史数据共同作用对现有模型产生的约束影... 详细信息

鉴于传统在线最小二乘支持向量机在解决时变对象的回归问题时,模型跟踪精度不高,支持向量不够稀疏,结合迭代策略和约简技术,提出一种在线自适应迭代约简最小二乘支持向量机.该方法考虑新增样本与历史数据共同作用对现有模型产生的约束影响,寻求对目标函数贡献最大的样本作为新增支持向量,实现了支持向量稀疏化,提高了在线预测精度与速度.仿真对比分析表明该方法可行有效,较传统方法回归精度高且所需支持向量数目最少.

关键词：最小二乘支持向量回归机在线自适应迭代策略约简技术

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基于小波-强跟踪滤波的陀螺漂移在线预测

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振动.测试与诊断 2015年第1期35卷 82-87+189页

作者：张伟杜党波胡昌华周志杰张建勋第二炮兵工程大学信息工程系第二炮兵工程大学控制工程系

为进一步提高陀螺漂移预测精度,根据陀螺一次项漂移系数非平稳时间序列的特点,针对其数据的突变和趋势相较强的问题,提出一种基于小波和多重次优渐消因子强跟踪滤波相结合的非平稳时间序列在线预测方法,并将其应用于陀螺一次项漂移系数... 详细信息

为进一步提高陀螺漂移预测精度,根据陀螺一次项漂移系数非平稳时间序列的特点,针对其数据的突变和趋势相较强的问题,提出一种基于小波和多重次优渐消因子强跟踪滤波相结合的非平稳时间序列在线预测方法,并将其应用于陀螺一次项漂移系数预测。实验结果表明,该方法能有效改善数据突变和较强趋势项所带来的状态估计不准、进而造成预测不准的问题,提高了预测精度。

关键词：小波分析强跟踪滤波陀螺漂移多重次优渐消因子

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具有选择与补偿机制的加权集合序贯极端学习机及其应用

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系统工程理论与实践 2015年第8期35卷 2152-2157页

作者：何星王宏力陆敬辉姜伟第二炮兵工程大学控制工程系西安710025

针对集成在线序贯极端学习机(EOS-ELM)预测精度不高和动态适应性差的问题,提出一种具有选择与补偿机制的加权集合序贯极端学习机.该加权集合序贯极端学习机在序贯学习过程中,通过对当前预测模型精度的判断决定是否进行递推更新操作,同... 详细信息

针对集成在线序贯极端学习机(EOS-ELM)预测精度不高和动态适应性差的问题,提出一种具有选择与补偿机制的加权集合序贯极端学习机.该加权集合序贯极端学习机在序贯学习过程中,通过对当前预测模型精度的判断决定是否进行递推更新操作,同时为提高预测模型的动态跟踪能力,在加入新样本的同时对旧样本进行剔除;然后,利用EMD对残差序列处理后进行预测,并将初始预测结果与残差预测结果相加得到最终预测模型.通过对上证指数的预测,结果表明所提方法具有更好的泛化性能,预测精度相比EOS-ELM提高了近36.1%.

关键词：集合在线序贯极端学习机预测精度残差动态适应性时间序列

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限定记忆极端学习机及其应用

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控制与决策 2012年第8期27卷 1206-1210页

作者：张弦王宏力第二炮兵工程大学自动控制工程系西安710025

为了实现极端学习机(ELM)的在线训练,提出一种限定记忆极端学习机(FM-ELM).FM-ELM以逐次增加新训练样本与删除旧训练样本的方式,提高其对于系统动态变化特性的自适应性,并根据矩阵求逆引理实现了网络输出权值的递推求解,减小了在线训练... 详细信息

为了实现极端学习机(ELM)的在线训练,提出一种限定记忆极端学习机(FM-ELM).FM-ELM以逐次增加新训练样本与删除旧训练样本的方式,提高其对于系统动态变化特性的自适应性,并根据矩阵求逆引理实现了网络输出权值的递推求解,减小了在线训练过程的计算代价.应用于具有动态变化特性的非线性系统在线状态预测表明,FM-ELM是一种有效的ELM在线训练模式,相比于在线贯序极端学习机,FM-ELM具有更快的调节速度和更高的预测精度.

关键词：神经网络极端学习机在线训练非线性系统

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一类不确定非线性系统基于SVR的Backstepping自适应跟踪控制

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东南大学学报（自然科学版） 2012年第A01期42卷 20-24页

作者：刘毅男曹立佳张超第二炮兵工程大学自动控制工程系西安710025

针对含有不确定非线性扰动项的一类非线性系统,结合支持向量回归理论,采用Backstep-ping控制方法设计自适应非线性控制器.在分析满足Backstepping设计条件的一类非线性系统结构形式的基础上,应用支持向量回归辨识并补偿系统不确定项及... 详细信息

针对含有不确定非线性扰动项的一类非线性系统,结合支持向量回归理论,采用Backstep-ping控制方法设计自适应非线性控制器.在分析满足Backstepping设计条件的一类非线性系统结构形式的基础上,应用支持向量回归辨识并补偿系统不确定项及未知扰动,基于Lyapunov稳定性理论,选取Lyapunov函数,证明闭环系统最终一致有界,且跟踪误差指数收敛.通过对典型系统仿真分析表明,相比于径向基神经网络自适应Backstepping控制方案,支持向量回归因其内部参数由训练优化产生,不依赖先验经验及外界干预,适应性较好,对参考指令信号跟踪收敛快,稳态误差小,控制方案有效,且系统具有一定鲁棒性.

关键词：反演控制支持向量回归自适应控制非线性

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基于LS-SVM的非线性鲁棒自适应飞行控制器设计

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系统工程与电子技术 2012年第12期34卷 2541-2547页

作者：刘毅男张胜修曹立佳张超第二炮兵工程大学自动控制工程系陕西西安710025

为解决因参数不确定,受外界未知扰动等非线性影响的飞行控制问题,以反馈线性化理论为基础,将最小二乘支持向量机引入控制结构,设计了一种基于在线逆误差补偿的非线性鲁棒自适应飞行控制器。经分析推导得出最小二乘支持向量机的自适应权... 详细信息

为解决因参数不确定,受外界未知扰动等非线性影响的飞行控制问题,以反馈线性化理论为基础,将最小二乘支持向量机引入控制结构,设计了一种基于在线逆误差补偿的非线性鲁棒自适应飞行控制器。经分析推导得出最小二乘支持向量机的自适应权值调整率,并应用Lyapunov稳定性理论证明飞行控制系统闭环渐进稳定。针对某型飞行器,通过构建平均气动模型误差方程模拟实际飞行环境下的不确定非线性影响,开展了6自由度飞行仿真对比试验,仿真结果证明所设计的控制器具有良好的指令跟踪能力和较强的鲁棒性。

关键词：飞行控制最小二乘支持向量机反馈线性化逆误差自适应

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基于气动特性辨识的折叠翼飞行器可重构控制系统设计

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系统工程与电子技术 2013年第5期35卷 1037-1044页

作者：刘毅男张胜修曹立佳张超第二炮兵工程大学自动控制工程系陕西西安710025

为解决折叠翼飞行器初段飞行中气动特性变化大且易受环境扰动影响、控制鲁棒性要求高的问题,将飞行器物理模型的实时辨识与非线性动态逆方法相结合,设计可重构飞行控制器。基于迭代扩展卡尔曼滤波与渐消记忆最小二乘,将气动特性辨识一... 详细信息

为解决折叠翼飞行器初段飞行中气动特性变化大且易受环境扰动影响、控制鲁棒性要求高的问题,将飞行器物理模型的实时辨识与非线性动态逆方法相结合,设计可重构飞行控制器。基于迭代扩展卡尔曼滤波与渐消记忆最小二乘,将气动特性辨识一步方法分解为状态量和参数值的两步辨识,算法更易于在线实现。通过实时辨识更新动态逆控制器参考模型,消除模型逆误差,实现可重构控制。针对某型折叠翼飞行器的6自由度仿真结果表明,在飞行器自身气动特性大幅变化且考虑外界未知扰动情况下,控制器满足设计要求,具有较强的鲁棒性。

关键词：折叠翼飞行器飞行控制气动特性实时辨识非线性动态逆扰动

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折叠翼飞行器发射段鲁棒非线性控制系统设计

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航空学报 2011年第10期32卷 1879-1887页

作者：曹立佳张胜修李晓峰刘毅男第二炮兵工程大学自动控制工程系陕西西安710025

为解决折叠翼飞行器在发射段各项特性变化较大、对飞行控制律鲁棒性要求较高的问题,设计了一种以块控反步法为基础的自适应鲁棒非线性控制器。在发射段动态模型基础上,该控制器采用径向基函数(RBF)神经网络自适应逼近飞行器特性变化时... 详细信息

为解决折叠翼飞行器在发射段各项特性变化较大、对飞行控制律鲁棒性要求较高的问题,设计了一种以块控反步法为基础的自适应鲁棒非线性控制器。在发射段动态模型基础上,该控制器采用径向基函数(RBF)神经网络自适应逼近飞行器特性变化时的系统未知不确定性和干扰,通过在虚拟控制律中引入动态面控制技术避免多重微分运算,克服了传统反步法所带来的"项数膨胀"问题。利用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统有界且跟踪误差指数收敛于零的一个小邻域。在考虑未知不确定性的情况下,对某型折叠翼飞行器进行的6自由度(DOF)飞行仿真结果验证了所设计控制器的有效性和鲁棒性。

关键词：折叠翼飞行器飞行控制反步法 RBF神经网络动态面未知不确定性

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输入受限的非线性系统自适应模糊backstepping控制

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控制理论与应用 2015年第12期32卷 1669-1675页

作者：王永超张胜修曹立佳扈晓翔第二炮兵工程大学自动控制工程系陕西西安710025

针对一类输入受限的非线性系统,提出了一种自适应模糊backsteppig控制器的设计方法.在控制器的设计过程当中,采用模糊系统对不确定非线性函数在线逼近;利用双曲正切函数和Nussbaum函数对系统输入饱和函数进行处理;将动态面法与backstepp... 详细信息

针对一类输入受限的非线性系统,提出了一种自适应模糊backsteppig控制器的设计方法.在控制器的设计过程当中,采用模糊系统对不确定非线性函数在线逼近;利用双曲正切函数和Nussbaum函数对系统输入饱和函数进行处理;将动态面法与backstepping法相结合解决"计算膨胀"的问题.通过Lyapunov理论分析证明了所设计的控制器能够使闭环系统所有信号半全局一致有界(SGUUB).最后应用于高超声速飞行器的攻角跟踪控制中,仿真结果表明该方法的有效性.

关键词：输入受限非线性系统自适应模糊控制 backstepping 高超声速飞行器

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