导读:本文包含了自适应驱动论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:欠驱动自主式水下航行器,路径跟踪,神经网络,反步法
自适应驱动论文文献综述
王金强,王聪,魏英杰,张成举[1]（2019）在《欠驱动AUV自适应神经网络反步滑模跟踪控制》一文中研究指出针对存在参数不确定性和外界未知干扰的欠驱动自主水下航行器(AUV)叁维路径跟踪问题,提出一种基于神经网络的反步滑模控制策略.首先,利用虚拟向导的方法建立了欠驱动AUV叁维路径跟踪误差模型;其次,基于李雅普诺夫稳定性理论,利用反步法和滑模控制方法设计一种自适应鲁棒控制器,并设计一种在线调节增益切换函数以降低系统抖振,同时采用径向基函数(RBF)神经网络控制技术对AUV系统中不确定参数以及外界非线性干扰进行自适应补偿估计,而后利用李雅普诺夫稳定性理论证明了整个闭环系统的稳定性;最后,针对一种新型飞翼式欠驱动AUV进行数值仿真实验,结果表明所设计控制器可以实现对叁维路径的精确跟踪,并对外界非线性干扰具有良好的鲁棒性.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年12期）
李思斯,韩伟力[2]（2019）在《增量数据驱动的自适应身份认证量化评估框架》一文中研究指出准确评估身份认证风险是提高网络安全性的关键。当下访问控制机制缺乏对身份认证因子实用的量化评估方法。为此提出增量数据驱动的自适应身份认证量化评估框架,用于量化评估身份认证因子的安全性、易用性、可靠性、可访问性以及成本。采用基于专家经验的贝叶斯网络来综合评估因子组合的安全性;提出增量数据驱动的更新模型来根据实际运行时的认证记录动态调整量化评估结果。以某网站的认证方法分析为例,展示了该框架的合理性与可行性。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年11期）
唐杰,张文征,梁雨薇,谷玉田[3]（2019）在《自适应数据驱动的紧框架微地震数据随机噪声压制》一文中研究指出地面微地震数据的信噪比很低,严重影响初至拾取的精度及反演结果的可靠性。本文首先采用基于弱纹理块的噪声估计方法求取含噪微地震数据中的噪声方差,然后采用数据驱动紧框架方法去噪,有效地压制实际微地震数据中的随机噪声,提高数据的信噪比。理论模型和实际资料的处理结果表明,该方法可以去除传统方法在低信噪比数据去噪后引入的背景斑块,且去噪后的信噪比得到了极大的提高。因此,相对于传统的方法,本文方法具有显着的优势及较好的应用价值。(本文来源于《石油地球物理勘探》期刊2019年05期）
茹杨达维[4]（2019）在《一种科里奥利质量流量计自适应模糊控制驱动方法》一文中研究指出科里奥利质量流量计在测量过程中,会因介质的温度、压力、黏度及管线振动、安装应力、流体水力学噪声等因素对测量精度产生影响。以往使用模拟驱动增益控制算法对其进行驱动与修正,但不能识别和排除这些因素的影响,严重时会产生振动管停振现象。针对以上情况,提出了一种数字驱动方法,利用模糊逻辑逼近不确定参数和外部干扰因素组成的集中干扰项,对其进行抑制,并设计了自适应律校正模糊逻辑中的各项参数,进一步改善模糊控制效果。(本文来源于《电子元器件与信息技术》期刊2019年09期）
康建强,史佑民,王家庆[5]（2019）在《基于负载自适应的高升力系统高效液压驱动技术》一文中研究指出民用飞机对经济性特别关注,大型民用飞机高升力系统工作时间虽短,但消耗功率却很大,可达到主飞控作动系统的3倍以上。传统的飞机高升力系统普遍采用节流控制的液压驱动方案,导致液压驱动效率低。介绍了高升系统应用的4种典型液压驱动方案,阐述了应用变排量液压马达的高效液压驱动理念,对4种方案进行了建模和仿真分析。结果表明,变排量液压马达驱动系统比其他方案的综合效率高21%以上,为国内科技人员研发大型民用飞机高升力系统提供参考。(本文来源于《液压与气动》期刊2019年09期）
王建邦,袁智勇,陈波,陈浩敏,杨占杰[6]（2019）在《变电站巡检机器人数据驱动无模型自适应控制》一文中研究指出针对变电站巡检机器人动力学建模及参数辨识复杂等问题,文中提出了一种基于双闭环的巡检机器人数据驱动无模型自适应控制方法。为了便于理解和仿真需要,对变电站巡检机器人的模型进行了简单的介绍;根据机器人的位姿跟踪误差进行外环的设计,为内环提供虚拟参考输入;根据无模型自适应控制方法进行内环控制器的设计,对机器人的虚拟参考速度进行跟踪。值得注意的是,文中所提方法只用到了输入输出数据,没有用到任何模型信息,因此是完全无模型的。最后,通过MATLAB进行仿真,验证了所提方法的有效性。(本文来源于《电测与仪表》期刊2019年19期）
王贝,王刚,邬凯,马得力,李广才[7]（2019）在《自适应管道机器人驱动系统设计》一文中研究指出通过对自适应管道机器人驱动系统的总体构架进行分析,详细介绍了驱动系统的弹簧预紧变径机构、叁轴差速机构、行走驱动机构和辅助支撑机构的设计。使得所设计的管道机器人具备管径自适应特性和自主差速特性,并可根据弯道内部环境自主改变各驱动轮的速比关系,顺利通过弯管和尺寸不规则的管道。(本文来源于《机电技术》期刊2019年04期）
曾佑轩,马立,钟博文,孙立宁,汪文峰[8]（2019）在《压电驱动平台的自适应PID控制》一文中研究指出为了辨识出最优的PID控制参数,建立压电驱动平台传动系统的动力学模型;根据压电陶瓷实际的迟滞特性曲线的非对称性,改进为非对称的PI迟滞模型,形成基于改进PI迟滞模型的前馈PID控制。采用基于改进的单神经元自适应PID控制算法和基于BP神经网络的PID控制算法,实现PID参数的在线实时调整。搭建压电陶瓷驱动平台实验系统,并进行闭环控制实验。结果显示,驱动平台在前馈PID控制、单神经元自适应PID控制算法及基于BP神经网络自整定PID控制算法下的平均定位误差分别为16.5 nm,8.3 nm及5.1 nm。自适应PID闭环控制精度优于前馈PID控制,神经网络整定PID控制精度高于单神经元自适应PID控制。(本文来源于《微特电机》期刊2019年08期）
钱前,张爱华,孙艺瑕[9]（2019）在《事件驱动多关节机械臂轨迹跟踪自适应鲁棒控制》一文中研究指出针对具有不确定干扰和建模误差的多关节机械臂轨迹跟踪控制问题,基于自适应鲁棒控制算法提出事件驱动跟踪控制器。通过自适应鲁棒控制保证多关节机械臂轨迹跟踪精度,处理不确定干扰和建模误差带来的不确定性影响。利用事件驱动控制框架,以当前跟踪误差和期望状态等变量作为输入定义事件驱动系统的变量。根据Lyapunov稳定性理论获得了驱动条件,且证明了无Zeno现象发生,使系统在满足驱动条件时更新控制指令,从而减少系统能耗与通信频率,提高系统的可靠性,保证多关节机械臂跟踪控制系统半全局最终一致有界。通过仿真验证了理论结果的有效性。(本文来源于《兵工学报》期刊2019年08期）
吕广临,于海生,刘旭东,于金鹏,吴贺荣[10]（2019）在《PMSM四象限驱动系统的自适应滑模和反步控制》一文中研究指出针对永磁同步电机(PMSM)四象限驱动系统直流母线电压存在超调、电机转速跟踪效果差等问题,研究了一种基于背靠背变流器的控制策略。分别搭建网侧变流器和PMSM数学模型,基于改进的滑模控制和反步法,电网侧采用软给定的方法设置母线电压给定值,用以解决电压超调,机侧针对负载转矩未知情形,设计了负载转矩观测器。仿真结果表明,该控制方案下系统的网侧母线电压无超调,机侧转速跟踪性能良好。(本文来源于《微特电机》期刊2019年06期）
自适应驱动论文开题报告
（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：
准确评估身份认证风险是提高网络安全性的关键。当下访问控制机制缺乏对身份认证因子实用的量化评估方法。为此提出增量数据驱动的自适应身份认证量化评估框架,用于量化评估身份认证因子的安全性、易用性、可靠性、可访问性以及成本。采用基于专家经验的贝叶斯网络来综合评估因子组合的安全性;提出增量数据驱动的更新模型来根据实际运行时的认证记录动态调整量化评估结果。以某网站的认证方法分析为例,展示了该框架的合理性与可行性。
（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。
自适应驱动论文参考文献
[1].王金强,王聪,魏英杰,张成举.欠驱动AUV自适应神经网络反步滑模跟踪控制[J].华中科技大学学报(自然科学版).2019
[2].李思斯,韩伟力.增量数据驱动的自适应身份认证量化评估框架[J].计算机应用与软件.2019
[3].唐杰,张文征,梁雨薇,谷玉田.自适应数据驱动的紧框架微地震数据随机噪声压制[J].石油地球物理勘探.2019
[4].茹杨达维.一种科里奥利质量流量计自适应模糊控制驱动方法[J].电子元器件与信息技术.2019
[5].康建强,史佑民,王家庆.基于负载自适应的高升力系统高效液压驱动技术[J].液压与气动.2019
[6].王建邦,袁智勇,陈波,陈浩敏,杨占杰.变电站巡检机器人数据驱动无模型自适应控制[J].电测与仪表.2019
[7].王贝,王刚,邬凯,马得力,李广才.自适应管道机器人驱动系统设计[J].机电技术.2019
[8].曾佑轩,马立,钟博文,孙立宁,汪文峰.压电驱动平台的自适应PID控制[J].微特电机.2019
[9].钱前,张爱华,孙艺瑕.事件驱动多关节机械臂轨迹跟踪自适应鲁棒控制[J].兵工学报.2019
[10].吕广临,于海生,刘旭东,于金鹏,吴贺荣.PMSM四象限驱动系统的自适应滑模和反步控制[J].微特电机.2019
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