迭代学习控制在伺服系统中的应用

介绍了迭代学习控制原理和技术方法，根据伺服系统的特点，以电液位置伺服系统为例，针对以往PID控制的不足提出将迭代学习控制方法应用在伺服系统中，并用Matlab做出仿真进行效果分析。     

神经网络离散建模算法在迭代学习控制中的应用

利用神经网络离散建模算法，给出了非线性离散系统的一种新颖的迭代学习控制方法．该迭代学习控制方法允许控制初始状态误差的存在且保证仅经过几次迭代就可使系统达到很高的控制精度．     

串级型迭代学习交叉耦合轮廓误差控制方法

针对两轴伺服系统的研究轮廓误差控制问题,提出了一种串级型迭代学习交叉耦合轮廓误差控制方法,设计了控制器结构并且给出了两轴迭代学习交叉耦合控制算法的收敛条件.仿真结果表明此方法可以实现跟踪误差和轮廓误差的有效补偿.     

基于迭代学习控制理论的励磁控制器仿真研究

将基于迭代控制理论所提出的一种线性迭代学习律,应用于同步发电机的励磁控制中,采用Matlab对单机--无穷大系统进行仿真,结果表明该方法的有效性和一般性,改善了控制性能、具有很强的维持机端电压的能力,有利于提高电力系统稳定性。     

数字水印提取的迭代学习辨识方法

针对结合混沌映射和多重混合的数字图像水印嵌入及提取问题,提出利用迭代学习辨识算法提取水印图像的方案。该方案将水印掩盖于混沌系统的参数中,以迭代学习算法重建原始水印图像。实验表明,运用所提出的迭代学习辨识算法能够从含水印图像中提取出完整的水印图像,给出的测试结果验证了学习算法抵抗常见几何攻击的能力。     

双线性型迭代学习控制算法

基于迭代学习控制中的开闭环配合方案，本文提出了一类双线性型学习控制算法．针对刚性关节机器人动力学特性，文中给出了保证算法迭代收敛性的充分条件．仿真结果表明，适当选取双线性学习控制成分的增益矩阵可加速收敛过程．     

基于BP神经网络的PID控制在反应釜温度控制中的应用

常规PID的控制,不但其参数难以整定,而且还依赖于对象的精确数学模型,适应性较差,对复杂过程不能保证其控制精度.本文根据反应釜温度时间滞后具有非线性、强耦合、不确定性过程的控制需要,提出了一种基于BP神经网络的PID控制方法;并介绍了神经网络PID控制器的算法,对经典PID参数选取进行了分析.仿真结果表明,与传统PID算法相比该控制方法可实现有效的控制,具有实现简单、控制效果好的特点.     

线性时变系统变初始条件变期望轨迹的迭代学习控制

对于非严格重复线性时变连续系统,初始迭代条件和参考轨迹在一定带宽范围内都是迭代变化的.提出一种非严格的迭代学习方法来控制跟踪整流.通过该方法所获得的控制器,能保证闭环系统的所有信号是全局有界的,能够使超出初始时间间隔的输出跟踪误差收敛到一个小的残差集内,该残差集大小取决于输入矩阵的估测误差.尤其是当输入矩阵已知的情况下,能够让超出的初始时间间隔输出跟踪误差趋近于零.     

学习控制在舵机负载模拟器电气加载及测试系统中的应用

针对舵机负载模拟器电气加载测试中的问题,研究应用学习控制的思想和原理,引入一种离散的学习控制算法应用于舵机负载模拟器加载及测试系统中。     

数学归纳法在函数迭代中的应用

应用数学归纳法给出了n类函数形如一元二次函数、线性分式函数以及一元一次函数的n次迭代的一般公式。     

转化学习理论视域下虚拟学习共同体中深度学习发生机制设计

深度学习指要求学习者能够批判性地进行学习,反思自身原有的认知结构并在此基础上建构新知识的一种学习方式,它有利于培养学习者的高级思维能力。在终身学习的大背景下,学习者要不断提升自己的学习层次,适应新情况,探索新问题,拥有较强的学习能力,因而深度学习的教学价值潜力不言而喻。在转化学习理论的指导下,借助学习共同体环境,对深度学习的发生机制进行了设计,期望引导学习者在解决问题的过程中提升学习能力。     

基于Web2.0的学习

对基于Web 2.0的学习进行了论述。通过分析Web 2.0的模式和特征,探讨了Web 2.0在教学过程中对于教师和学习者产生的新的教学、学习方式,考察了Web 2.0对于学习资源进行的知识管理,提出了在Web 2.0学习中对学习者生存能力和道德规范的要求。     

基于逆系统的变轨迹迭代学习控制

针对一类未知非线性时变系统,本文提出一种不同次迭代运行过程中期望轨迹可变的迭代学习控制算法。该算法利用高斯径向基网络逼近系统逆的未知参数,并采用迭代学习的方式修正网络逼近的系数,然后结合变结构技术设计控制律。收敛性分析表明,随着迭代次数的增加,逼近系数与最佳系数的差异逐渐减小。最后,在机械臂上的仿真验证了算法的有效性。     

基于网络学习的学习取向理论与应用

为使网络学习真正有效,需要新的学习和评估模式,鼓励、支持、引发积极心理因素,学习取向正是以此为出发点进行的研究。在比较国内外学习取向研究的基础上,重点阐述了MargaretMartinez等对学习取向的定义、分类、基于此的测量工具以及相关研究在教学中的应用,最后展望了Martinez等的学习取向研究趋势。     

基于AnyLogic企业信息系统创新的学习过程分析

针对“IT悖论”问题,探讨如何通过IS创新的学习过程使信息系统符合企业实际,获得应有的投资绩效。首先,本文将企业IS创新主体分为IT人员和IS使用人员,运用Anylogic软件建立两类企业人员创新学习过程的智能体模型,然后分别针对不同创新人群及不同创新模式的学习过程进行分析,从而提出提高每类创新模式学习过程的最佳途径。研究表明,对于IT人员来说,提高开拓式创新的最优途径是招聘知识储备高、沟通能力好的IT员工；提高升级式创新的最优途径是增强IT部门与业务部门的交流,提高移植式创新的最优途径是培养员工的分析与组合能力；提高模仿式创新的最优途径是大力引进IS新技术。对于IS使用人员,提高创造性使用的最优途径是加强IT团队的支持,而拓展性使用因为较容易实现,企业无需加大投入。     

基于BP神经网络的控制算法及在制药生产中的应用

制药工业是我国国民经济的主要产业,药品生产质量的要求也越来越严格.药品生产车间洁净区的环境条件是影响药品生产质量的主要因素之一,针对药品生产车间温度控制系统大滞后、大惯性、非线性,以及难以建立精确的数学模型等特点。在传统PID控制的基础上,基于神经网络具有任意非线形表达能力,以及可以通过对系统性能的学习来实现P I D参数的在线调整,确定最佳组合的P I D参数来实现车间温度的有效控制,本文通过仿真分析表明控制效果良好,具有调节时间短、无超调、稳态误差小等优点。     

基于校园网的学习支持服务系统模型构建

为了加强学习支持服务系统与学校校园网的融合,促进该服务对小学生群体的支持,在详细分析学习者特点和学习一般过程的基础上,构建了基于校园网的小学学习支持服务系统通用模型。在系统构建过程中,以重视学习者学习特点、学习过程、学习资源生态化、监督反馈交流为原则,加强学习支持服务系统的实际作用。     

基于单片机的模糊PID控制双闭环直流调速系统研究

本文针对机床加工过程中需要高性能可控电力拖动和经常正反转运行的问题,设计了基于单片机的双闭环直流调速系统,采用模糊PID控制的方法,研究分析了模糊PID参数自整定的性能,通过仿真证明了该系统的有效性。