1.离线学习控制系统的稳定性和收敛性分析 图1给出一个CMAC离线学习控制系统的结构。该装置的控制输入u由两个分量组成: (1) 图1CMAC离线学习控制系统 定理1 存在一个反馈控制: (2) 使得系统的状态误差边界为: (3) 式中, 。 定理2 设 和 为有界函数: (4) 且定...

在机器人系统中,广义动量p无法直接测量。学习控制律可被简化为: (1) p的时间导数,需要按下列符号公式进行多步计算: (2) 这需要计算几乎整个动态公式,而且非常费时。为保证学习控制过程迅速收敛保持p的计算不变(这是合理的),而力图减轻对式(2)的计算工作量。...

设 和 分别为动态系统第k次控制过程的输入函数和输出函数, 为第(k+1)次控制过程的输入函数, 为期望轨迹的输出矢量,那么可写出PID型学习控制律如下: (1) 式中, , 而、和为nr常系数矩阵. 为第k次过程的输出偏差,即: (2) 当 (3) 对于任何类型的学习控制方案,收敛...

(1)重复控制构成一个完全闭环系统,进行连续运行。反之,反复控制每次都是独自进行的;每试行一次,系统的初始状态也被复原一次,因而系统的稳定性条件要比重复控制的松驰。 (2)两种控制的收敛条件是不同的,而且用不同的方法确定。 (3)对于反复控制,偏差的导数被...

根据内模原理,对于一个具有单一振荡频率的正弦输入(函数),只要把传递函数为 的机构设置在闭环系统内作为内模即可。 如果所设计的机构产生具有固定周期L的周期信号,并且被设置在闭环内作为内模,那么,周期为L的任意周期函数可通过下列步骤产生:给出一个对应于...

1.反复学习控制的定义 定义1 反复学习控制是一种学习控制策略,它反复应用先前试验得到的信息(而不是系统参数模型),以获得能够产生期望输出轨迹的控制输入,改善控制质量。 2.反复学习控制的任务 给出系统的当前输入和当前输出,确定下一个期望输入使得系统的实...

1.基于模式识别的学习控制器 从图1可见,该控制器中含有一个模式(特征)识别单元和一个学习(学习与适应)单元。模式识别单元实现对输入信息的提取与处理,提供控制决策和学习适应的依据;学习与适应单元的作用是根据在线信息来增加与修改知识库的内容,改善系统的...

学习控制具有四个主要功能:搜索、识别、记忆和推理。 学习控制系统也分两类,即在线学习控制系统和离线学习控制系统,分别如图1(a)和1(b)所示。图中,R 代表参考输入,Y输出响应,u控制作用,s转换开关。当开关接通时,该系统处于离线学习状态。 (a)在线学习控制系统...

1.自适应控制的应用范围比较有限。当受控对象的运动具有可重复性时,即受控制系统每次进行同样的工作时,就可把学习控制用于该对象。 2.在学习控制过程中,只需要检测实际输出信号和期望信号,而受控对象复杂的动态描述计算和参数估计可被 简化或被省略。所以,对...

1.学习(learning)的定义 定义8.1 一个具有生存能力的动物在它的一生中能够被其经受的环境所改造。一个能够繁殖后代的动物至少能够生产出与自身相似的动物(后代),即使这种相似可能随着时间变化。如果这种变化是自我可遗传的,那么,就存在一种能受自然选择影响...

基于神经网络的分级控制模型如图所示。图中,d为受控装置的期望输出,u为装置的控制输入,y为装置的实际输出,u* 和 y*为由神经网络给出的装置计算输入与输出。该系统可视为由三部分组成。第一部分为一常规外反馈回路。反馈控制是以期望装置输出d与由传感器测量的...

多层神经网络控制器基本上是一种前馈控制器,该系统存在两个控制作用:前馈控制和常规馈控制。前馈控制由神经网络实现;前馈部分的训练目标在于使期望输出与实际装置输出间的偏差为最...

CMAC是由Albus开发的,是近年来获得应用的几种主要神经控制器之一。 把CMAC用于控制有两种方案。第一种方案的结构:系统工作分两阶段进行。第一阶段为训练控制器。当CMAC接收到指令和反馈信号时,它产生一个输出,此输出与期望输出 进行比较;如果两者存在差别,那...

无论采用何种神经网络控制结构,所有控制方法都有一个共同点,即必须提供受控对象的期望输入。但是,当系统模型未知或部分未知时,就很难提供这种期望输入。NN自适应判断控制或强化控制是由Barto等提出的,并由Anderson发展的,它应用强化学习的机理。这种控制系统...

预测控制是一种基于模型的控制,它是70年代发展起来的一种新的控制算法,具有预测模型、滚动优化和反馈校正等特点。已经证明本控制方法对于非线性系统能够产生有希望的稳定性。 基于神经网络的预测控制算法步骤如下: (1)计算期望的未来输出序列 ; (2)借助NN预...