您的位置: 专家智库 > >

刘砚

作品数:6 被引量:23H指数:3
供职机构:燕山大学电气工程学院河北省工业计算机控制工程重点实验室更多>>
发文基金:河北省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 6篇自动化与计算...

主题

  • 3篇逆控制
  • 3篇自适应逆
  • 3篇自适应逆控制
  • 2篇滤波
  • 2篇滤波算法
  • 2篇模糊聚类
  • 2篇模糊系统
  • 2篇聚类
  • 1篇递推
  • 1篇递推最小二乘
  • 1篇递推最小二乘...
  • 1篇对角线
  • 1篇载荷
  • 1篇试验机
  • 1篇数对
  • 1篇数据驱动
  • 1篇气动
  • 1篇最小二乘
  • 1篇最小二乘算法
  • 1篇小方

机构

  • 6篇燕山大学

作者

  • 6篇刘砚
  • 5篇刘福才
  • 2篇刘吉斯
  • 2篇徐文丽
  • 1篇陈贵林
  • 1篇窦金梅
  • 1篇高娟娟
  • 1篇张艳欣
  • 1篇王树恩
  • 1篇李晓苗

传媒

  • 2篇模糊系统与数...
  • 1篇系统工程与电...
  • 1篇机械工程学报
  • 1篇机床与液压

年份

  • 1篇2016
  • 1篇2014
  • 3篇2013
  • 1篇2012
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于模糊逆模型的自适应逆控制及其应用研究
Widrow教授于1986年首次命名并提出了自适应逆控制。自适应逆控制的基本思想是采用自适应滤波理论辨识出被控对象的逆模型,将该逆模型作为控制器与被控对象串联,其输出驱动被控对象,控制对象的动态特性。因此,自适应逆控制不...
刘砚
关键词:自适应逆控制LMS
基于数据驱动的气动加载系统在线建模方法被引量:3
2013年
气动加载系统具有严重非线性和参数不确定性,很难用精确的数学模型来描述,而在系统运行过程中,存在大量的输入输出数据,因此,提出一种基于数据驱动的气动加载系统在线建模方法。离线辨识阶段,基于Takagi-Sugeno模糊模型,采用减法聚类和模糊c-均值相结合的模糊聚类算法从输入输出样本数据中提取模糊规则,然后利用递推最小二乘法对后件参数进行辨识,得到离线模型;在线调参阶段,采用最小均方差算法在线修正模型线性参数,得到在线模型。基于VC++6.0软件开发平台,设计了在线建模程序,在气动变载荷摩擦磨损试验机上进行了实验研究。实验结果表明:该模型具有较高的辨识精度、较理想的泛化能力和跟踪能力,为建立气动加载系统的数学模型提供了一条新途径,同时也为气动加载系统的智能控制奠定了基础。
陈贵林刘砚徐文丽刘吉斯刘福才
关键词:数据驱动模糊聚类
输入变量个数对T-S模糊建模精度的影响被引量:5
2013年
输入变量个数会对模糊建模精度产生影响。对于一个实际的复杂系统,可测的或者需要考虑的输入变量非常多。是不是考虑的影响因素越多,即模糊系统的输入变量越多,则辨识的效果就越好呢?本文基于T-S模糊模型,分别采用对称三角形模糊划分和网格对角线法以及模糊聚类划分提取模糊规则,对Box-Jenkins煤气炉数据和Mackey-Glass混沌时间序列进行建模,得到了模糊模型训练性能指标和检验性能指标随输入变量个数增加时的变化趋势曲线,并给出了结论。
刘福才刘砚王树恩
关键词:模糊辨识模糊聚类
气动加载系统的模糊自适应逆控制方法被引量:12
2014年
气动加载系统具有时滞、时变及强非线性等特点,为了提高气动加载系统的控制精度,克服传统PI控制算法的不足,提出一种气动压力加载系统的模糊自适应逆控制方案。利用模糊辨识理论对气动加载系统进行离线逆建模,得到初始逆模型,并将该初始逆模型作为初始控制器,控制气动加载系统的输出压力,运行过程中采用最小方均根(Least mean square,LMS)滤波算法在线修正控制器的参数。基于VC++6.0软件开发平台设计系统实时控制程序,在一套电气比例压力阀控气动加载系统上进行试验研究。通过与PI控制算法、模糊比例积分微分(Proportion,integration,differentiation,PID)控制算法进行比较,结果表明设计的气动加载系统控制器控制精度高、响应速度快、抗扰能力强。
刘福才刘砚徐文丽刘吉斯
关键词:自适应逆控制
基于区间2型T-S模糊系统的自适应逆控制被引量:2
2016年
复杂非线性系统存在强非线性和不确定性等问题,其建模与控制一直是个极具挑战的工作。自适应逆控制是一种有效的非线性系统控制方法,已经得到广泛的研究;2型模糊系统采用2型模糊集,相比于1型模糊系统,其能够提供更大的自由度,不确定性及非线性处理能力更强,能够采用较少的规则数取得较高的建模与控制精度。因此,本文将2型模糊系统理论与自适应逆控制相结合,提出了一种基于区间2型T-S模糊系统的自适应逆控制方法,实现对复杂非线性系统的有效建模与控制。首先通过离线输出输入数据映射得到非线性系统的离线2型模糊逆模型,然后将该离线区间2型模糊逆模型作为初始控制器,与被控对象串联,进行在线控制,并采用最小均方差(Least Mean Square,LMS)滤波算法在线修正2型模糊逆模型的结论参数,通过数字复制,更新逆模型控制器的参数。最后将该方法应用于两个仿真实例,结果表明本文方法控制精度高,不确定性处理能力强。
高娟娟李晓苗刘砚刘福才
关键词:递推最小二乘算法自适应逆控制
基于T-S模糊模型的模型参考自适应逆控制被引量:2
2013年
针对非线性系统,提出一种基于T-S模糊模型的模型参考自适应逆扰动消除控制方法。所提方法根据模糊辨识理论与模型参考自适应逆控制各自的特点,将两者相结合。首先,根据模糊系统理论,分别采用模糊对角线划分和递推最小二乘算法进行前提和结论参数辨识,离线辨识得到对象模糊模型和逆对象模糊模型。将辨识出的对象逆设为原始控制器,与被控对象串联;为了分离出系统扰动信号,将辨识出的对象模型与被控对象并联,通过被控系统与对象模型输出做比较,再通过逆对象模型反馈到系统输入端,组成扰动消除环节。用最小均方差算法在系统运行过程中在线调节逆对象模糊模型参数,使其输出误差最小。最后,使用所提方法对一混合非线性系统及输入/输出非线性系统进行仿真试验,仿真结果验证了所提方法的有效性。
刘福才刘砚窦金梅张艳欣
关键词:T-S模糊模型
共1页<1>
聚类工具0