研究单站点传送带给料生产加工站(conveyor-serviced production station,CSPS)系统的前视(look-ahead)距离最优控制问题,以提高系统的工作效率.论文运用半Markov决策过程对CSPS优化控制问题进行建模.考虑传统Q学习难以直接处理CSPS系...研究单站点传送带给料生产加工站(conveyor-serviced production station,CSPS)系统的前视(look-ahead)距离最优控制问题,以提高系统的工作效率.论文运用半Markov决策过程对CSPS优化控制问题进行建模.考虑传统Q学习难以直接处理CSPS系统前视距离为连续变量的优化控制问题,将小脑模型关节控制器网络的Q值函数逼近与在线学习技术相结合,给出了在线Q学习及模型无关的在线策略迭代算法.仿真结果表明,文中算法提高了学习速度和优化精度.展开更多
针对非线性自适应逆控制中非线性对象的建模和逆建模的精确性这一问题,提出一种基于模糊小脑模型关节控制器(Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller,FCMAC)网络的非线性自适应逆控制方案。将模糊逻辑思想嵌入到CMAC中构成FCMA...针对非线性自适应逆控制中非线性对象的建模和逆建模的精确性这一问题,提出一种基于模糊小脑模型关节控制器(Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller,FCMAC)网络的非线性自适应逆控制方案。将模糊逻辑思想嵌入到CMAC中构成FCMAC来对非线性对象进行较精确的逆建模,从而构建逆控制系统。在对象特性未知的情况下,选用BP网络来对象进行正建模,并由BP网络的辩识结果来对FCMAC的参数进行调整。仿真实验表明了该方案的有效性,且验证了其控制效果较单纯的CMAC网络逆控制更理想。展开更多
为了在车辆测试中融入不同的驾驶风格而使测试结果更接近于真实,提出一种基于汽车测试数据和神经网络的驾驶员建模方法。考虑到实际数据的高度离散性和局部突变性,以局部性神经网络的典型代表小脑模型关节控制器(Cerebellar model artic...为了在车辆测试中融入不同的驾驶风格而使测试结果更接近于真实,提出一种基于汽车测试数据和神经网络的驾驶员建模方法。考虑到实际数据的高度离散性和局部突变性,以局部性神经网络的典型代表小脑模型关节控制器(Cerebellar model articulation controller,CMAC)网络为基础,采用学习控制的直接逆模型法来建立驾驶员模型,用此模型代替驾驶员或常规的PID模型进行联邦测试循环(Federal test procedure,FTP)标准工况的实验室测试。另一方面,为方便起见,建立并采用基于神经网络和汽车测试数据(Vehicle test data,VTD)的汽车模型来代替真实汽车进行模拟测试。以VTD以及FTP标准为背景的测试结果验证了所提方法的有效性。同时,采用个性化驾驶员模型能够在体现驾驶风格情况下完成标准工况测试,减轻劳动强度,并使实验室测试更接近于真实。展开更多
文摘研究单站点传送带给料生产加工站(conveyor-serviced production station,CSPS)系统的前视(look-ahead)距离最优控制问题,以提高系统的工作效率.论文运用半Markov决策过程对CSPS优化控制问题进行建模.考虑传统Q学习难以直接处理CSPS系统前视距离为连续变量的优化控制问题,将小脑模型关节控制器网络的Q值函数逼近与在线学习技术相结合,给出了在线Q学习及模型无关的在线策略迭代算法.仿真结果表明,文中算法提高了学习速度和优化精度.
文摘针对非线性自适应逆控制中非线性对象的建模和逆建模的精确性这一问题,提出一种基于模糊小脑模型关节控制器(Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller,FCMAC)网络的非线性自适应逆控制方案。将模糊逻辑思想嵌入到CMAC中构成FCMAC来对非线性对象进行较精确的逆建模,从而构建逆控制系统。在对象特性未知的情况下,选用BP网络来对象进行正建模,并由BP网络的辩识结果来对FCMAC的参数进行调整。仿真实验表明了该方案的有效性,且验证了其控制效果较单纯的CMAC网络逆控制更理想。
文摘为了在车辆测试中融入不同的驾驶风格而使测试结果更接近于真实,提出一种基于汽车测试数据和神经网络的驾驶员建模方法。考虑到实际数据的高度离散性和局部突变性,以局部性神经网络的典型代表小脑模型关节控制器(Cerebellar model articulation controller,CMAC)网络为基础,采用学习控制的直接逆模型法来建立驾驶员模型,用此模型代替驾驶员或常规的PID模型进行联邦测试循环(Federal test procedure,FTP)标准工况的实验室测试。另一方面,为方便起见,建立并采用基于神经网络和汽车测试数据(Vehicle test data,VTD)的汽车模型来代替真实汽车进行模拟测试。以VTD以及FTP标准为背景的测试结果验证了所提方法的有效性。同时,采用个性化驾驶员模型能够在体现驾驶风格情况下完成标准工况测试,减轻劳动强度,并使实验室测试更接近于真实。
