导读:本文包含了非线性自适应论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:准ARX模型,多层学习网络,自适应控制
非线性自适应论文文献综述
王兰,谢达,董宜平,曹进德[1]（2019）在《基于准ARX多层学习网络模型的非线性系统自适应控制》一文中研究指出建立了准ARX多层学习网络预测模型,并用于非线性系统自适应控制问题.该模型的内核部分为一个改进的神经模糊网络(NFNs):一部分为叁层非线性网络结构,采用自联想网络进行离线训练;另一部分为叁层NFNs,采取在线调整.据此对参数进行分类,给出相应调整算法.然后,基于模型宏观结构的优势给出控制器设计方案.仿真分析给出该建模方法的有效性.(本文来源于《应用数学和力学》期刊2019年11期）
唐朝君[2]（2019）在《基于自适应控制的非线性多智能体系统一致性》一文中研究指出针对具有本质非线性动态的多智能体系统,研究基于自适应控制协议的一致性问题。假设系统中的智能体具有不同和未知的非线性动态,智能体的非线性动态可进行线性参数化,给出了基于自适应的一致性控制协议。利用矩阵理论和Lyapunov稳定性分析的方法,得到了固定拓扑和时变情形下系统解决一致性的充分条件。仿真实例验证了理论分析的正确性和有效性。(本文来源于《重庆理工大学学报(自然科学)》期刊2019年11期）
王宏亮,王小博,李万兵[3]（2019）在《基于预设性能的非线性系统反演自适应控制》一文中研究指出为使非线性系统的输出变量具有期望的动态品质和稳态误差,基于预设性能函数的性质,对存在参数摄动的非线性系统,设计了一种预设性能的反演自适应控制算法。首先给出预设性能函数,使非线性系统的输出变量受预设性能函数所约束,接着通过数学变换,将受约束的输出变量转换为另一个无约束变量,再基于新变量,采用反演控制算法,设计了一种反演自适应控制器,并理论证明了该算法能保证闭环系统的稳定性。数值仿真结果显示,本文算法能保证闭环系统的输出变量具有良好的动态品质和给定的稳态误差。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年31期）
杨超,高哲,黄晓敏,马瑞诚[4]（2019）在《含有有色噪声的非线性分数阶系统自适应扩展卡尔曼滤波器》一文中研究指出研究了含有未知参数的情况下,分别含有分数阶有色过程噪声和有色测量噪声的连续时间非线性分数阶系统状态估计问题.采用Grünwald-Letnikov (G-L)差分方法和1阶泰勒展开公式,对描述连续时间非线性分数阶系统的状态方程进行离散化和线性化.构造由状态量、未知参数和分数阶有色噪声的增广向量,设计自适应分数阶扩展卡尔曼滤波算法实现对有色噪声情况下的连续时间非线性分数阶系统的状态和参数的估计.最后,通过分析两个仿真实例,验证了提出算法的有效性.(本文来源于《信息与控制》期刊2019年05期）
曲国庆,孙振,苏晓庆,杜存鹏[5]（2019）在《非线性参数估计的自适应松弛正则化算法》一文中研究指出非线性方程参数估计存在的弊端在于非线性观测方程存在不适定问题时,以线性化平差估计和高斯牛顿为代表的经典数值算法会产生较强的不稳定特征。因此,针对传统非线性最小二乘求解不稳定且可靠性低的特点,基于稳定泛函极小准则最优化思想,提出了一种自适应松弛正则化数值算法。该算法采用正则化参数几何递增计算方法和残差最小步长准则,实现了正则参数和迭代步长计算的完全自适应,提高了非线性迭代收敛效率。以病态仿真数据和水下实测数据为例,验证了该方法的数值收敛解优于线性平差估计解,收敛效率优于迭代Tikhonov正则化方法。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2019年10期）
任海东[6]（2019）在《基于随机非线性系统自适应神经网络的电机控制策略》一文中研究指出在现实工程设计控制系统的过程中,因为被控对象一般具备不确定性、时变性与非线性的特点,并且受到外界随机干扰的影响,所以实现基于随机非线性系统自适应神经网络电机控制策略具有重要意义。以此设计电机控制器,通过自适应方法解决系统参数不确定的问题,创建自适应神经网络控制器,从而使系统输出能够良好跟踪并制订参考信号,使全部信号都存在控制效果。(本文来源于《自动化应用》期刊2019年09期）
徐子睿,许素安,富雅琼,洪凯星,徐红伟[7]（2019）在《基于Duhem前馈逆补偿的压电陶瓷迟滞非线性自适应滑模控制》一文中研究指出针对压电陶瓷的动态迟滞非线性,研究了基于Duhem逆模型前馈补偿的滑模自适应控制策略。首先,利用多项式逼近Duhem模型中的未知分段函数f(.)和g(.),采用递推最小二乘法进行系统辨识,并求取逆模型,将其作为前馈控制器。考虑压电陶瓷迟滞非线性随输入信号频率变化,且难以完全抵消,模型参数存在不确定性等问题,设计一种自适应滑模控制律,利用Lyapunov稳定性定理及仿真实验证明了该控制律可以使系统全局渐进稳定。最后,进行了压电陶瓷迟滞补偿实验和位移跟踪实验。实验结果表明,前馈逆补偿控制下的压电陶瓷位移迟滞量减小了96.1%。与直接控制相比,前馈逆补偿控制下位移跟踪的最大绝对误差减小了27.0%,平均绝对值误差减小了17.9%,具有更好的跟踪精度和动态性能。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年08期）
李小华,刘辉,刘晓平[8]（2019）在《一类函数完全未知的随机非线性系统自适应H_∞跟踪控制》一文中研究指出针对一类函数完全未知的严格反馈随机非线性系统,提出了一种基于backstepping技术的鲁棒H_∞自适应神经跟踪控制器设计的新方法.该方法可在随机非线性系统是依概率一致最终有界的情况下,保证随机非线性系统H_∞性能指标,且H_∞踪踪控制器容易获得.同时该方法去除了一些文献中神经网络逼近误差需要平方可积的假设.文中使用径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络逼近打包的未知非线性函数.所设计的控制器能够保证闭环系统跟踪误差及其它所有信号都是依概率有界的,且对外界干扰具有鲁棒H∞抑制作用.最后,仿真结果验证了所提方法的有效性和正确性.(本文来源于《控制理论与应用》期刊2019年09期）
邓天民,杨其芝,方芳,岳云霞[9]（2019）在《基于非线性自适应回归神经网络的GPS/IMU组合导航方法》一文中研究指出车道级高精度定位导航是智能网联汽车的基本配置,全球定位系统(globlal positioning system,GPS)/惯性测量单元(inertial meansurement unit,IMU)组合导航是高精度定位的关键技术之一。根据汽车行驶过程中高精度定位要求,提出了应用于智能网联汽车的基于非线性自适应回归(nonlinear autoregressive exogenous,NARX)神经网络的GPS/IMU组合导航方法。首先,根据IMU传感器数据特性,建立了基于扩展卡尔曼滤波的惯性导航系统(inertial navigation system,INS)模型,其次,基于NARX神经网络,建立了GPS/INS组合定位训练和预测模型,然后,基于全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)、实时动态差分技术(real-time kinematic,RTK)、INS等技术,设计了智能网联汽车RTK高精度定位数据采集实验系统,并收集了实验数据。最后,对NARX网络训练误差和GNSS信号长时间失效情况下定位预测误差进行了讨论与分析。实验结果表明,该方法在GNSS信号失效5 min情况下,定位预测误差在2. 5 m以内,满足一般情况下,短、中、长隧道中智能网联汽车定位应用要求。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年24期）
汪慧玲[10]（2019）在《基于两机并联非线性数学模型的舰船电力系统自适应控制器设计》一文中研究指出近年来,舰船电力系统的规模显着扩大,内部结构与运行的方式也愈加复杂,使得舰船电力系统运行的安全性与稳定性作用逐渐突显出来,对舰船安全航行提出了全新的要求。其中,舰船电力系统属于高纬度非线性系统,要想确保其动态性能与静态性能更加稳定,就必须合理引入非线性控制理论。在舰船电力系统自适应控制器的实际过程中,可在优化自适应控制器性能的基础上,全面完善舰船电力系统的作用。基于此,文章将舰船电力系统自适应控制器设计作为主要研究内容,重点研究了两机并联非线性数学模型的具体应用(本文来源于《舰船科学技术》期刊2019年16期）
非线性自适应论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对具有本质非线性动态的多智能体系统,研究基于自适应控制协议的一致性问题。假设系统中的智能体具有不同和未知的非线性动态,智能体的非线性动态可进行线性参数化,给出了基于自适应的一致性控制协议。利用矩阵理论和Lyapunov稳定性分析的方法,得到了固定拓扑和时变情形下系统解决一致性的充分条件。仿真实例验证了理论分析的正确性和有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
非线性自适应论文参考文献
[1].王兰,谢达,董宜平,曹进德.基于准ARX多层学习网络模型的非线性系统自适应控制[J].应用数学和力学.2019
[2].唐朝君.基于自适应控制的非线性多智能体系统一致性[J].重庆理工大学学报(自然科学).2019
[3].王宏亮,王小博,李万兵.基于预设性能的非线性系统反演自适应控制[J].科学技术与工程.2019
[4].杨超,高哲,黄晓敏,马瑞诚.含有有色噪声的非线性分数阶系统自适应扩展卡尔曼滤波器[J].信息与控制.2019
[5].曲国庆,孙振,苏晓庆,杜存鹏.非线性参数估计的自适应松弛正则化算法[J].武汉大学学报(信息科学版).2019
[6].任海东.基于随机非线性系统自适应神经网络的电机控制策略[J].自动化应用.2019
[7].徐子睿,许素安,富雅琼,洪凯星,徐红伟.基于Duhem前馈逆补偿的压电陶瓷迟滞非线性自适应滑模控制[J].传感技术学报.2019
[8].李小华,刘辉,刘晓平.一类函数完全未知的随机非线性系统自适应H_∞跟踪控制[J].控制理论与应用.2019
[9].邓天民,杨其芝,方芳,岳云霞.基于非线性自适应回归神经网络的GPS/IMU组合导航方法[J].科学技术与工程.2019
[10].汪慧玲.基于两机并联非线性数学模型的舰船电力系统自适应控制器设计[J].舰船科学技术.2019