期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1,537篇文章
< 1 2 … 77 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于扩展状态观测器的量化无模型自适应迭代学习控制
1
作者 郭晓临 刘洋 +1 位作者 林娜 池荣虎 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第2期253-262,共10页
针对非线性非仿射离散时间系统,本文提出了基于扩展状态观测器的量化无模型自适应迭代学习控制策略.通过引入迭代动态线性化方法,处理系统非线性和非仿射结构不确定性,提出了基于偏格式的迭代线性数据模型(iLDM).给出误差量化描述,设计... 针对非线性非仿射离散时间系统,本文提出了基于扩展状态观测器的量化无模型自适应迭代学习控制策略.通过引入迭代动态线性化方法,处理系统非线性和非仿射结构不确定性,提出了基于偏格式的迭代线性数据模型(iLDM).给出误差量化描述,设计了基于量化数据的学习控制律和参数迭代自适应律,其中后者不仅可以估计iLDM的不确定参数,而且能够调节控制律的学习增益,增强了控制方案的鲁棒能力.同时,设计迭代域中的扩展状态观测器,对参数估计、未建模动态和外界扰动等多非重复不确定性进行估计和补偿.理论分析和仿真研究均证明了所提出方法的有效性. 展开更多
关键词 迭代学习控制 数据量化 扩展状态观测器 多非重复不确定性 非线性非仿射系统
下载PDF
运行时间区间可变的地铁列车无模型自适应迭代学习控制
2
作者 焦世广 侯忠生 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第3期642-648,共7页
针对地铁列车系统非严格重复运行的特性,提出了一种运行时间区间可变的地铁列车无模型自适应迭代学习控制算法.首先,利用紧格式动态线性化方法将地铁列车动力学模型转化为等价的数据模型;其次,仅利用系统输入/输出数据设计了一种适用于... 针对地铁列车系统非严格重复运行的特性,提出了一种运行时间区间可变的地铁列车无模型自适应迭代学习控制算法.首先,利用紧格式动态线性化方法将地铁列车动力学模型转化为等价的数据模型;其次,仅利用系统输入/输出数据设计了一种适用于地铁列车迭代时间长度随机变化的改进无模型自适应迭代学习控制算法;最后,给出了该算法的收敛性分析,并通过仿真验证了所提算法的有效性. 展开更多
关键词 地铁列车 无模型自适应控制 无模型自适应迭代学习控制 迭代时间区间随机变化
下载PDF
基于迭代学习控制的桥式吊车模型参考自适应滑模控制
3
作者 曹鹏程 徐为民 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第1期144-152,共9页
针对桥式吊车系统存在动态数学模型难以建立和扰动影响等问题,提出一种基于迭代学习控制的模型参考自适应广义超螺旋滑模控制策略。该策略是通过将自适应广义超螺旋滑模算法与基于动态学习增益的迭代学习控制相结合而获得的。超螺旋滑... 针对桥式吊车系统存在动态数学模型难以建立和扰动影响等问题,提出一种基于迭代学习控制的模型参考自适应广义超螺旋滑模控制策略。该策略是通过将自适应广义超螺旋滑模算法与基于动态学习增益的迭代学习控制相结合而获得的。超螺旋滑模算法采用自适应增益技术,即使精确扰动边界未知,也可以调整切换增益,提高系统的鲁棒性和稳定性。通过迭代学习控制可以对系统未知动力学进行估计,进一步提高系统的控制性能。设计一种非线性动态学习增益来保证学习过程中的收敛速度和稳态精度。应用产生指数衰减曲线的参考模型来跟踪位置误差,通过修改参考模型的衰减率控制系统动态响应过程。利用李雅普诺夫理论对系统的稳定性进行证明。仿真结果验证了控制器的有效性。 展开更多
关键词 桥式吊车 自适应广义超螺旋滑模 迭代学习控制 动态学习增益 模型参考自适应
下载PDF
参数蚁群优化的含间隙机械臂迭代学习控制
4
作者 王新培 谢凌波 +1 位作者 蒋勉 杨铭健 《控制工程》 北大核心 2025年第3期553-563,共11页
磨损间隙严重制约长期重载工况下工业机械臂的精准控制。以含磨损间隙的选择顺应性装配机械臂(selective compliance assembly robot arm,SCARA)为研究对象,提出基于参数蚁群优化的迭代学习控制方法,用于实现含间隙机械臂的高精度运动... 磨损间隙严重制约长期重载工况下工业机械臂的精准控制。以含磨损间隙的选择顺应性装配机械臂(selective compliance assembly robot arm,SCARA)为研究对象,提出基于参数蚁群优化的迭代学习控制方法,用于实现含间隙机械臂的高精度运动控制。首先,基于改进的Archard磨损方程建立不同位姿的时变间隙模型,并结合无间隙机械臂运动学方程建立考虑磨损间隙的整体运动学模型。然后,鉴于机械臂的结构变形、检测误差等干扰影响,应用蚁群优化算法和迭代学习算法,设计机械臂的精准控制方法。同时,通过概率分析对此控制方法进行收敛性证明,并采用多种运动轨迹验证控制效果。研究结果表明,参数蚁群优化的迭代学习控制方法可以在多种运动轨迹下保证含间隙机械臂的精准稳定控制。 展开更多
关键词 工业机械臂 间隙磨损 精准控制 蚁群优化 迭代学习
原文传递
高速列车鲁棒迭代学习速度跟踪控制
5
作者 李中奇 望文铎 +1 位作者 杨辉 唐博伟 《控制工程》 北大核心 2025年第4期614-620,共7页
针对高速列车在运行时易受外部扰动的影响和阻力模型难以描述的问题,提出了一种基于鲁棒迭代学习控制的高速列车自动驾驶控制方法。首先,将滑模控制与迭代学习控制相结合,在迭代学习控制律中加入滑模控制的积分滑模面,利用迭代学习控制... 针对高速列车在运行时易受外部扰动的影响和阻力模型难以描述的问题,提出了一种基于鲁棒迭代学习控制的高速列车自动驾驶控制方法。首先,将滑模控制与迭代学习控制相结合,在迭代学习控制律中加入滑模控制的积分滑模面,利用迭代学习控制减小快速时变的非参数化阻力模型对系统的影响,利用滑模控制保证系统快速响应并具有强鲁棒性,从而在使控制器保持较好跟踪性能的同时,有效提高其收敛性能。然后,基于李雅普诺夫稳定性理论,对此控制方法的稳定性进行分析,保证系统的速度跟踪误差可以在有限时间内收敛。最后,基于CRH380A型动车组进行仿真,仿真结果表明,所提控制方法有效减小了未知阻力模型和外部扰动对系统的影响,使列车能够更平稳地运行。 展开更多
关键词 高速列车 迭代学习 滑模控制 跟踪控制 非参数化模型
原文传递
间歇过程最优迭代学习控制的发展:从基于模型到数据驱动 被引量：26
6
作者 池荣虎 侯忠生 黄彪 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期917-932,共16页
本文综述了间歇过程的基于模型的和数据驱动的最优迭代学习控制方法.基于模型的最优迭代学习控制方法需要已知被控对象精确的线性模型,其研究较为成熟和完善,有着系统的设计方法和分析工具.数据驱动的最优迭代学习控制系统设计和分析的... 本文综述了间歇过程的基于模型的和数据驱动的最优迭代学习控制方法.基于模型的最优迭代学习控制方法需要已知被控对象精确的线性模型,其研究较为成熟和完善,有着系统的设计方法和分析工具.数据驱动的最优迭代学习控制系统设计和分析的关键是非线性重复系统的迭代动态线性化.本文简要综述了基于模型的最优迭代学习控制的研究进展,详细回顾了数据驱动的迭代动态线性化方法,包括其详细的推导过程和突出的特点.回顾和讨论了广义的数据驱动最优迭代学习控制方法,包括完整轨迹跟踪的数据驱动最优迭代学习控制方法,提出和讨论了多中间点跟踪的数据驱动最优点到点迭代学习控制方法,和终端输出跟踪的数据驱动最优终端迭代学习控制方法.进一步,迭代学习控制研究中的关键问题,如随机迭代变化初始条件、迭代变化参考轨迹、输入输出约束、高阶学习控制律、计算复杂性等.本文突出强调了基于模型的和数据驱动的最优迭代学习控制方法各自的特点与区别联系,以方便读者理解.最后,本文提出数据驱动的迭代学习控制方法已成为越来越复杂间歇过程控制发展的未来方向,一些开放的具有挑战性的问题还有待于进一步研究. 展开更多
关键词 间歇过程 基于模型的最优迭代学习控制 迭代动态线性化 数据驱动的最优迭代学习控制
下载PDF
机械臂非奇异快速终端滑模迭代学习轨迹跟踪控制研究
7
作者 陈涛 李晓娟 +1 位作者 刘建璇 王立忠 《西安交通大学学报》 EI CAS 北大核心 2025年第1期125-135,147,共12页
针对机械臂建模参数精准性与扰动不确定性的精确轨迹跟踪控制问题,提出了一种非奇异快速终端滑模控制与迭代学习控制相融合的控制方法。首先,为保证跟踪误差的收敛速度,避免收敛中的奇异性问题,设计采用饱和函数趋近律的非奇异快速终端... 针对机械臂建模参数精准性与扰动不确定性的精确轨迹跟踪控制问题,提出了一种非奇异快速终端滑模控制与迭代学习控制相融合的控制方法。首先,为保证跟踪误差的收敛速度,避免收敛中的奇异性问题,设计采用饱和函数趋近律的非奇异快速终端滑模控制器。其次,为进一步提高轨迹跟踪精度,设计误差迭代学习控制器,并对所设计的控制器进行了收敛性分析。最后,在Simulink软件中搭建所提方法的控制系统,进行迭代控制与对比控制仿真实验,并同步开展机械臂跟踪控制真机实验。结果表明:在迭代实验中,关节最大平均稳态误差提升了72%;在对比实验中,与比例微分(PD)型迭代学习控制和PD型线性滑模控制相比,最大平均稳态误差分别提升了97%、51%,最大响应调整时间分别减少70%、50%;在真机实验中,机械臂跟踪误差稳定在[-0.05,0.05] rad区间内。实验结果充分验证了所提控制方法的正确性与有效性,为解决机械臂轨迹跟踪中的不确定性问题提供了一种有效的控制方案。 展开更多
关键词 机械臂 迭代学习控制 非奇异快速终端滑模控制 轨迹跟踪
下载PDF
基于数据驱动的范数最优迭代学习控制 被引量：1
8
作者 许万 肖迪 陈婷薇 《湖北工业大学学报》 2024年第2期1-4,16,共5页
在系统模型确定的前提下,传统的范数最优迭代学习控制(NOILC)可以有效提高伺服系统的跟踪精度。但是在实际控制过程中,系统模型参数往往是变化的,从而导致控制器性能的下降。为此,提出了一种基于数据驱动的范数最优迭代学习控制方法。... 在系统模型确定的前提下,传统的范数最优迭代学习控制(NOILC)可以有效提高伺服系统的跟踪精度。但是在实际控制过程中,系统模型参数往往是变化的,从而导致控制器性能的下降。为此,提出了一种基于数据驱动的范数最优迭代学习控制方法。以系统的输入输出为依据,建立系统估计模型的代价函数,对代价函数进行偏微分处理,得到一种基于数据驱动的非参数模型辨识方法,最后将此模型辨识方法和NOILC相结合。实验结果表明:针对时变系统,此控制方法的跟踪误差为NOILC(Norm optimal iterative learning control,NOILC)的57.1%,并且相比NOILC提前5次收敛。因此,提出的方法能有效改善时变系统的跟踪性能。 展开更多
关键词 迭代学习 数据驱动 范数最优 运动控制
下载PDF
动态事件触发下带有扰动的MASs无模型迭代二分一致控制
9
作者 毛子祥 侯忠生 《复杂系统与复杂性科学》 北大核心 2025年第1期138-145,共8页
针对带有不可测外部扰动的复杂非线性多智能体系统(Multi-agent Systems,MASs)的二分一致控制问题,提出了一种动态事件触发型数据驱动控制方案。利用伪偏导数将带有外部扰动的MASs动力学模型转化为等效的数据模型,并借助径向基函数神经... 针对带有不可测外部扰动的复杂非线性多智能体系统(Multi-agent Systems,MASs)的二分一致控制问题,提出了一种动态事件触发型数据驱动控制方案。利用伪偏导数将带有外部扰动的MASs动力学模型转化为等效的数据模型,并借助径向基函数神经网络对外部扰动的变化量进行估计。基于上述数据模型,利用无模型自适应迭代学习算法并结合动态事件触发策略,提出动态事件触发型无模型迭代二分一致控制方案,并给出了所提控制方案的稳定性分析。仿真结果验证了控制方案的有效性。 展开更多
关键词 多智能体系统 二分一致控制 无模型自适应迭代学习控制 动态事件触发 外部扰动
下载PDF
电液伺服系统智能自适应迭代学习控制研究
10
作者 亓冠华 刘冰琪 吴梅花 《自动化与仪表》 2025年第3期43-47,共5页
针对电液伺服系统在周期性重复工作过程中存在的模型参数时变以及非线性问题,提出一种基于无模型自适应迭代学习的电液伺服系统位置跟踪控制方法。首先,根据电液伺服系统的运动学模型,设计迭代域下的输入输出数据模型,该动态线性化模型... 针对电液伺服系统在周期性重复工作过程中存在的模型参数时变以及非线性问题,提出一种基于无模型自适应迭代学习的电液伺服系统位置跟踪控制方法。首先,根据电液伺服系统的运动学模型,设计迭代域下的输入输出数据模型,该动态线性化模型包含时变参数项和非线性不确定项;然后,设计了一种迭代差分估计算法估计参数摄动造成的未知扰动;最后,给出电液伺服系统智能自适应迭代学习控制方案,并采用仿真对比实验进行验证。仿真结果表明,基于智能自适应迭代学习控制的电液伺服系统跟踪位置随迭代增加跟踪误差减小,响应速度和鲁棒性增强,相比于传统迭代学习控制算法,具有更好的控制系统精度。 展开更多
关键词 电液伺服系统 位置跟踪 无模型自适应控制 迭代学习控制
下载PDF
改进无模型自适应迭代学习的直线电机滑模控制 被引量：2
11
作者 郑鑫鑫 张大海 +1 位作者 曹荣敏 侯忠生 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期120-130,共11页
二维直线电机具有非线性、多变量及强耦合等特点,其精确模型无法获得,同时,在实际过程中由于参数摄动及扰动而造成的运行不稳定现象,致使对其跟踪控制十分困难。针对以上问题,根据无模型自适应迭代学习控制不依赖被控系统精确数学模型... 二维直线电机具有非线性、多变量及强耦合等特点,其精确模型无法获得,同时,在实际过程中由于参数摄动及扰动而造成的运行不稳定现象,致使对其跟踪控制十分困难。针对以上问题,根据无模型自适应迭代学习控制不依赖被控系统精确数学模型的特点,及滑模控制具有可设计且与对象参数和扰动无关的滑动模态,提出一种改进无模型自适应迭代学习的滑模结构复合控制策略。在无模型自适应迭代学习控制方案的准则函数中加入误差变化率,并对其收敛性进行分析论证;然后在紧格式动态线性化基础上,设计指数趋近律滑模控制,使改进无模型自适应迭代学习的滑模控制复合策略能够克服不稳定现象并具有很强的鲁棒性,从而进一步提高系统响应速度和控制精度。最后通过仿真和实物验证,控制精度稳定在1μm范围内,并与其他控制方案相比,验证了所提方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 改进无模型自适应迭代学习控制 误差变化率 准则函数 滑模控制 二维直线电机
下载PDF
基于无模型自适应迭代学习的液压锚杆钻机转速控制
12
作者 朱敏 卜旭辉 梁嘉琪 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期95-103,共9页
针对存在参数不确定、非线性约束液压锚杆钻机回转系统的转速高精度控制问题,利用钻机作业的重复性,提出了一种基于无模型自适应迭代学习的液压锚杆钻机回转系统转速控制方案。首先,搭建钻机回转控制系统关于转速的状态空间模型。其次,... 针对存在参数不确定、非线性约束液压锚杆钻机回转系统的转速高精度控制问题,利用钻机作业的重复性,提出了一种基于无模型自适应迭代学习的液压锚杆钻机回转系统转速控制方案。首先,搭建钻机回转控制系统关于转速的状态空间模型。其次,利用动态线性化技术,构造钻机回转系统液压马达与伺服阀电流在迭代域的等价线性映射关系,并根据系统采集的历史伺服阀电流输入、液压马达转角输出数据,提出无模型自适应迭代学习转速控制设计方法。然后在理论上给出液压锚杆钻机回转系统转速跟踪误差沿数据方向以及重复作业方向的渐近收敛性。最后,利用MATLAB软件和AMEsim平台联合仿真验证算法的有效性。结果表明,相比于传统PID算法和迭代学习控制算法,所提出的算法在不需要已知锚杆钻机系统模型的情况下,能够仅利用可测数据实现钻机转速的高精度控制,并且在面对突加外部干扰、油温波动情况下仍具备良好的自适应、抗干扰能力。 展开更多
关键词 无模型自适应控制 迭代学习控制 液压锚杆钻机回转系统 联合仿真
原文传递
基于改进涡流搜索算法的外骨骼迭代学习控制
13
作者 钟佩思 张大卫 +1 位作者 张超 王晓 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期873-879,共7页
为提升康复外骨骼机器人的步态跟踪性能,提出一种基于改进涡流搜索算法的迭代学习控制方法。首先针对传统迭代学习控制抗扰性差和控制信息缺失问题,引入PD控制器、自适应遗忘因子、误差过渡曲线和控制信息搜索等策略,改进迭代学习控制律... 为提升康复外骨骼机器人的步态跟踪性能,提出一种基于改进涡流搜索算法的迭代学习控制方法。首先针对传统迭代学习控制抗扰性差和控制信息缺失问题,引入PD控制器、自适应遗忘因子、误差过渡曲线和控制信息搜索等策略,改进迭代学习控制律;其次,基于多种策略对涡流搜索算法进行改进,提出了一种改进涡流搜索算法,改进后的算法可优化迭代学习控制的PD参数;最后进行行走实验,将提出的迭代学习控制方法与现有的同类算法进行仿真和数值比较,并测试了扰动情况下的跟踪性能。实验结果表明,所提方法的误差更小,跟踪性能更强。该算法改进了迭代学习控制的不足,具有较强的抗扰性能,保证了使用时的稳定性。 展开更多
关键词 迭代学习控制 涡流搜索算法 步态跟踪 外骨骼机器人 轨迹过渡 参数优化
下载PDF
结合迭代学习与扰动观测器的永磁同步电机多源扰动抑制
14
作者 冯煜焜 姚文熙 李武华 《振动与冲击》 北大核心 2025年第3期230-237,250,共9页
由于电机本体、驱动电路及机械连接等多环节因素影响,传统PI(proportional integral)控制下永磁同步电机在低速运行时易出现较大的转速波动。首先,建立多源性力矩扰动模型与分析转速波动机理,将扰动分为与机械角相关的周期性干扰与非周... 由于电机本体、驱动电路及机械连接等多环节因素影响,传统PI(proportional integral)控制下永磁同步电机在低速运行时易出现较大的转速波动。首先,建立多源性力矩扰动模型与分析转速波动机理,将扰动分为与机械角相关的周期性干扰与非周期低频干扰两部分;然后,提出一种结合迭代学习控制与扰动观测器的扰动抑制策略,利用控制误差对周期性扰动进行在线学习,利用反馈状态量结合学习信息对低频非周期扰动进行观测,将两部分结果共同补偿到电磁力矩,实现对多源性扰动的抑制;最后,在给出所提控制器结构基础上,分析了所提控制策略的有效性与收敛性,给出控制器主要参数设计方式。试验结果表明,所提控制策略相较于传统控制策略整体动态性能相近,在稳态时相较于PI(proportional integral)控制将转速波动抑制到1/4以下,相较于传统抑振策略整体转速波动在1/2以下,在负载力矩突变时相较于PI控制速度变化在1/2以下,证明所提算法在多源性扰动抑制方面的有效性与优越性。 展开更多
关键词 永磁同步电机 多源性扰动 迭代学习控制 扰动观测器
下载PDF
定形态隧道压力波激扰下车内压力迭代学习控制
15
作者 陈春俊 曹宇啸 +1 位作者 何智颖 杨露 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期20-28,共9页
同一列车重复通过同一隧道时所产生隧道压力波激扰具有形态相似、变尺度变幅值的特性.针对现有控制策略未考虑这一定形态特性的问题,提出一种基于高阶反馈遗忘迭代学习的控制方法.首先,建立高速列车车内外气压传递数学模型,并利用实测... 同一列车重复通过同一隧道时所产生隧道压力波激扰具有形态相似、变尺度变幅值的特性.针对现有控制策略未考虑这一定形态特性的问题,提出一种基于高阶反馈遗忘迭代学习的控制方法.首先,建立高速列车车内外气压传递数学模型,并利用实测车内外压力数据进行修正与验证;其次,通过控制列车通风设备的阀门来减缓车内压力变化,提出阶反馈遗忘迭代学习控制算法,并设计变幅值和变尺度处理方法;最后,利用实测压力波生成一组定形态的随机压力波,并进行仿真分析.仿真结果表明:在重复定形态的隧道压力波激扰下,高阶反馈遗忘迭代学习控制算法能够使车内压力在第8个迭代周期后1 s变化率基本收敛到200 Pa/s以下,而且均方根误差也在第4个迭代周期后降低到15.0000%以下. 展开更多
关键词 高速列车 隧道压力波 迭代学习控制 重复定形态
下载PDF
下肢康复训练机器人迭代学习控制探究 被引量：1
16
作者 邢艳丽 《上海轻工业》 2024年第1期186-188,共3页
下肢康复训练机器人作为一种辅助康复设备,在提高患者生活质量和康复效果方面具有重要价值。本文针对下肢康复训练机器人的迭代学习控制策略进行研究,旨在提高机器人的步态稳定性和康复效果。文章对下肢康复训练机器人的结构和功能进行... 下肢康复训练机器人作为一种辅助康复设备,在提高患者生活质量和康复效果方面具有重要价值。本文针对下肢康复训练机器人的迭代学习控制策略进行研究,旨在提高机器人的步态稳定性和康复效果。文章对下肢康复训练机器人的结构和功能进行了介绍,分析了康复训练过程中需要解决的关键问题。同时,基于迭代学习控制理论,提出了一种针对下肢康复训练机器人的控制策略,该策略通过不断调整机器人的参数,促使其在训练过程中逐步提高步态稳定性和协助康复的效果。 展开更多
关键词 下肢康复训练机器人 迭代学习控制 步态稳定性 康复效果
下载PDF
基于迭代学习控制模型的覆盖件模具拉深筋优化算法 被引量：2
17
作者 张秋翀 柳玉起 章志兵 《锻压技术》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期16-21,共6页
提出了基于迭代学习控制模型的覆盖件模具拉深筋优化算法,极大地提高了优化效率。利用成形状态函数,成形质量函数和学习律函数构建工艺参数优化的迭代控制模型。将该模型应用到拉深筋阻力值优化中,利用有限元模拟代替很难显示表达的状... 提出了基于迭代学习控制模型的覆盖件模具拉深筋优化算法,极大地提高了优化效率。利用成形状态函数,成形质量函数和学习律函数构建工艺参数优化的迭代控制模型。将该模型应用到拉深筋阻力值优化中,利用有限元模拟代替很难显示表达的状态函数,预测给定工艺参数方案下板料成形后的应力应变状态。根据单元的应变状态,定义拉深筋线段的局部缺陷程度为成形质量函数,评价拉深筋周围的成形质量好坏。学习律函数不仅参考拉深筋段周围的成形质量偏差确定拉深筋阻力值的改变量,同时还能智能更新学习增益修正拉深筋阻力值的改变幅度,加快了优化收敛速度。通过门内板的算例,证明了该拉深筋优化算法的快速性和实用性。 展开更多
关键词 拉深筋阻力值 优化效率 覆盖件成形 迭代学习控制
原文传递
面向非独立同分布数据的迭代式联邦学习
18
作者 陈洪洋 李晓会 王天阳 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期1064-1071,共8页
针对现有的面向非独立同分布(non-IID)数据的联邦学习优化算法存在训练的模型缺失个性化、模型在测试集上精度较低的问题,提出一种迭代凝聚式簇估计联邦学习算法FL-ICE(iterative cluster estimation federated)。各个客户端联合训练单... 针对现有的面向非独立同分布(non-IID)数据的联邦学习优化算法存在训练的模型缺失个性化、模型在测试集上精度较低的问题,提出一种迭代凝聚式簇估计联邦学习算法FL-ICE(iterative cluster estimation federated)。各个客户端联合训练单个全局共享模型,迭代地依据客户端更新的相似度执行簇估计并通过梯度下降优化簇估计参数,对全局模型进行个性化处理。实验结果表明,该算法可以有效提升模型在测试集上的准确性,使得更大比例的客户端达到目标精度。 展开更多
关键词 联邦学习 分布式机器学习 个性化模型 迭代式训练 簇估计算法 非独立同分布数据 隐私保护
下载PDF
基于自适应终端滑模的高速列车迭代学习速度控制
19
作者 张鑫 祝子钧 陈凯生 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期76-84,共9页
针对高速列车的速度追踪控制问题,充分利用列车运行的重复性,考虑工程应用中迭代初始状态不同和复杂的外部环境,提出一种基于线性扩张状态观测器(LESO)的自适应非奇异终端滑模迭代学习控制算法,使系统在任意迭代初值时均能保证追踪精度... 针对高速列车的速度追踪控制问题,充分利用列车运行的重复性,考虑工程应用中迭代初始状态不同和复杂的外部环境,提出一种基于线性扩张状态观测器(LESO)的自适应非奇异终端滑模迭代学习控制算法,使系统在任意迭代初值时均能保证追踪精度。提出一种时变非奇异终端滑模面以抑制初态误差影响,采用LESO估计并补偿列车扰动,设计自适应迭代更新律估计LESO的观测误差,设计全饱和自适应迭代控制律计算输入并将其约束于允许范围内。建立类Lyapunov的复合能量函数,通过严格的数学分析证明其迭代域的差分负定性和有界性,证明所设计的时变滑模面可实现渐进收敛,并证明追踪误差在滑模面内可在有限时间内收敛至平衡点。将本文提出的算法与滑模控制、变增益迭代学习控制、自抗扰控制等算法进行比较。仿真结果表明:无论是否存在迭代初始误差,在相同的条件下,本文提出的算法较其他算法具有更强的抗干扰能力,速度追踪精度提高90%及以上,停车误差可迭代收敛至001 m。 展开更多
关键词 高速列车 列车自动驾驶 自适应迭代学习控制 扩张状态观测器 初值问题
下载PDF
基于自适应迭代学习的多智能体系统编队控制
20
作者 蔡军 潘锡山 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期76-84,共9页
针对带未知时变参数的非线性多智能体系统的编队问题,提出一种分布式自适应迭代学习控制策略。首先,通过傅里叶级数对系统的不确定参数进行展开,采用一个收敛级数序列处理傅里叶级数展开产生的截断误差,结合多智能体运行过程中的编队误... 针对带未知时变参数的非线性多智能体系统的编队问题,提出一种分布式自适应迭代学习控制策略。首先,通过傅里叶级数对系统的不确定参数进行展开,采用一个收敛级数序列处理傅里叶级数展开产生的截断误差,结合多智能体运行过程中的编队误差推导自适应迭代学习控制律和参数更新律;其次,针对领导者动态对大部分智能体都是未知的情况,设计新的辅助控制来补偿未知动态和避免未知有界干扰;然后,基于李亚普诺夫能量函数证明了在所设计控制律作用下多智能体系统编队误差随着迭代次数的增加在有限时间内趋于0;最后,将该控制策略运用到多无人机编队系统中,并通过搭建半物理实验平台,验证了控制方法的有效性。实验结果表明该控制方法可以确保多智能体快速形成所需编队,并且每个智能体在有限时间内可以精确跟踪期望轨迹。所提方法充分考虑了多智能体系统的参数不确定性以及抗干扰的能力,为实际应用中复杂多智能体系统的精确控制提供了有效的方法。 展开更多
关键词 多智能体系统 自适应迭代学习控制 时变参数 多无人机编队系统
原文传递
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 77 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部