黄淼
- 作品数：10 被引量：18H指数：3
- 供职机构：华东理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金上海市教育委员会重点学科基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学化学工程更多>>
- 非线性离散时间系统多模型自适应控制策略研究
- 随着计算机控制理论深入研究与广泛应用，大多数复杂系统的控制问题都可以转换为非线性离散时间系统的控制问题。由于实际工业被控对象大都具有非线性、多工况、快时变等特点，传统控制方法难以获得令人满意的控制效果。基于神经网络的非线...
- 黄淼
- 关键词：非线性离散时间系统人工神经网络系统稳定性
- 联苯、联萘骨架亚胺或胺基酚氧基金属络合物的合成及催化内酯、环碳酸酯开环聚合研究
- 黄淼
- 一类非线性系统的基于时间序列的多模型自适应控制被引量：8
- 2013年
- 针对一类非线性离散时间系统,提出了一种基于时间序列的多模型自适应控制器(Multiple models adaptive controller,MMAC).该控制器首先利用聚类方法建立多个线性固定模型,然后,利用系统的时间序列和方向导数建立一个反映工作点变化趋势的局部加权模型,在此基础上增加了一个全局自适应模型和一个可重新赋值的自适应模型,并设计了一个切换机构选择最优模型实现控制.仿真结果表明该控制器不但具有良好的暂态性能、较快的控制速度,而且在相似的控制效果下,可以极大地减少模型的数量.
- 黄淼王昕王振雷
- 关键词：非线性时间序列方向导数聚类
- 非线性多变量零阶接近有界系统的多模型自适应控制被引量：6
- 2014年
- 针对一类多变量非线性离散时间系统,提出一种新的基于神经网络的多模型自适应控制方法.为了将非线性系统的高阶非线性项的限制条件放宽到零阶接近有界,该方法引入了一种新的非线性模型.该模型在传统线性回归模型基础上增加了非线性补偿项,使模型的估计误差有界.一个神经网络模型与非线性模型同时被用来对系统进行辨识.基于性能指标的切换机构选择性能较好的模型对应的控制器对系统进行控制.理论分析证明了零阶接近有界多模型自适应控制系统的有界输入和有界输出稳定性.仿真实验说明了提出的多模型自适应控制方法的有效性.
- 黄淼王昕王振雷
- 关键词：多变量非线性系统多模型自适应控制
- Ring-Opening Polymerization of rac-Lactide and α-Methyltrimethylene Carbonate Catalyzed by Magnesium and Zinc Complexes Derived from Binaphthyl-based Iminophenolate Ligands
- 黄淼马海燕
- 一种胺基酚类配体镁、锌络合物及其制备方法和应用
- 本发明公开了一类联苯或联萘骨架胺基酚类配体镁、锌络合物及其制备方法和在催化内酯、环状碳酸酯开环聚合中的应用。其制备方法包括如下步骤：将联苯或联萘骨架胺基酚类配体(I)直接与镁、锌的金属原料化合物在有机溶剂中反应，经过滤、...
- 马海燕黄淼
- 文献传递
- 一种胺基酚类配体镁、锌络合物及其制备方法和应用
- 本发明公开了一类联苯或联萘骨架胺基酚类配体镁、锌络合物及其制备方法和在催化内酯、环状碳酸酯开环聚合中的应用。其制备方法包括如下步骤：将联苯或联萘骨架胺基酚类配体(I)直接与镁、锌的金属原料化合物在有机溶剂中反应，经过滤、...
- 马海燕黄淼
- 文献传递
- Ring-Opening Polymerization of rac-Lactide and α-Methyltrimethylene Carbonate Catalyzed by Magnesium and Zinc Complexes Derived from Binaphthyl-based Iminophenolate Ligands
- <正>Within the past few decades,polylactides(PLAs)and poly(a-methyltrimethylene carbonate)s(P(a-MeTMC)s)have at...
- 黄淼马海燕
- 文献传递
- 一类非线性系统的基于聚类优化的多模型自适应控制被引量：3
- 2011年
- 针对一类非线性、快时变或系统参数跳变的离散时间系统,需要解决的问题是:设计多模型自适应控制器使得系统的输出能够更快、更准确的跟踪参考输入。为此,本文提出了一种新的基于聚类优化多模型集的方法。该方法首先根据系统的输入输出数据构造数据样本集,采用模糊核聚类自适应算法来对数据样本集进行自适应聚类,再对各类数据采用最小二乘法来建立局部模型。在多模型自适应控制过程中,当系统产生一个新的输入输出数据时,依据该数据与各聚类中心的距离来判断数据归属于哪个聚类,并利用递推最小二乘法来对相应的局部模型进行更新。如果不属于任何一个聚类的新数据累积到一定的数量时,则要重新对已有的数据进行聚类建模。另一方面,随着数据量的增加,多模型集中的模型数量也有可能逐渐增加,为了防止模型数量的无限增长,设定了一个模型数量的阈值,当模型数达到这一个阈值则根据新数据与各聚类中心的距离来删除最不符合当前系统状态的局部模型。最后,给出的MATLAB仿真结果表明:与传统方法相比,本文提出的方法能够使系统的真实输出更快更好的跟踪参考输入。可以得出,利用本文提出的一种基于聚类优化的多模型自适应方法可以更有效的解决一类具有非线性、快时变、参数有跳变的系统的控制问题,并经过了大量的仿真实验证明了该方法的有效性。
- 黄淼王昕王振雷钱锋
- 关键词：聚类自适应控制非线性
- 非线性零阶接近有界多模型神经网络自适应控制器被引量：2
- 2013年
- 针对一类单变量非线性离散时间系统,提出一种零阶接近有界的多模型神经网络自适应控制器.该控制器包含一个非线性鲁棒自适应控制器和一个非线性神经网络自适应控制器.当系统非线性项放宽到零阶接近有界时,这两个控制器分别用于保证系统的稳定性和提高系统的性能,系统的控制输入由切换机构在两个控制器之间进行切换产生.最后给出了稳定性和收敛性证明,并通过仿真实验验证了该控制器的有效性.
- 黄淼王昕王振雷
- 关键词：非线性自适应全局收敛性
