孙明轩
- 作品数：324 被引量：413H指数：13
- 供职机构：浙江工业大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金浙江省教育厅科研计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程理学电子电信更多>>
- 采用快速双幂次终态神经网络的冗余机器人重复运动规划方法
- 一种采用快速双幂次终态神经网络的冗余机器人重复运动规划方法，在笛卡尔空间中给定机器人末端执行器的期望轨迹r<Sub>d</Sub>(t)，并给出各个关节的期望回拢角度θ<Sub>d</Sub>(0)；对于机器人的重复运动...
- 孙明轩张钰李杏
- 文献传递
- 一种刚性飞行器的自适应神经网络容错跟踪控制方法
- 一种刚性飞行器的自适应神经网络容错跟踪控制方法，针对具有集中不确定性的刚性飞行器姿态跟踪问题，设计了固定时间滑模面，保证了状态的固定时间收敛；引入神经网络逼近总不确定的函数，设计了自适应固定时间控制器。本发明在外界干扰，...
- 陈强谢树宗孙明轩
- 文献传递
- 迭代学习控制系统的误差跟踪设计方法被引量：46
- 2013年
- 提出能够实现期望误差轨迹完伞跟踪的迭代学习控制系统设计方法,旨在放宽常规迭代学习控制方法的初始定位条件,在每次迭代时允许初值定位在任意位置.这种方法对于预先给定的期望误差轨迹,经迭代学习,使得实际跟踪误差收敛于预定的误差轨迹,这样,预设的误差轨迹即最终形成的误差轨迹.针对常参数、时变参数以及复合参数三种情形,分别采用类Lyapunov方法设计迭代学习控制系统.所设计的未含/含限幅作用的参数学习律,能够使得跟踪误差轨迹在整个作业区间上与预定轨迹完伞吻合,并保证系统中所有信号的有界性.给出的仿真结果表明所提方法的有效性.
- 孙明轩严求真
- 关键词：初值问题收敛性迭代学习控制
- 网络学习资源组织流程的优化方法研究与设计被引量：2
- 2017年
- 针对网络学习资源组织流程的复杂性,进行组织流程优化设计,提高学习资源调度的效率,提出一种基于模糊PID控制的网络学习资源组织流程优化控制方法。首先构建网络学习资源组织流程控制的约束参量和控制目标函数,然后采用CDMA协同调度的混合协议进行网络学习资源的组织流程均衡配置,采用模糊PID神经网络控制模型进行组织流程控制目标函数的最优解特征分析,实现流程优化。最后进行仿真测试,结果表明,采用该网络学习资源组织流程能节省学习资源调度的任务开销,降低延时,提高学习资源分配效率。
- 陈建勇徐娜孙明轩
- 关键词：网络学习资源模糊PID控制
- 基于时变RBF网络的非线性时变系统建模被引量：2
- 2010年
- 在常规RBF神经网络中采用时变权值,将其应用于非线性时变系统的建模。采用减聚类算法确定网络隐含层神经元数与基函数中心参数,以迭代学习最小二乘算法修正神经网络时变权值,给出时变RBF网络的学习算法。分析表明,迭代学习最小二乘权值修正算法保证了网络时变权值的有界性,迭代误差收敛于零。仿真结果验证了该方法在非线性时变系统建模方面的有效性。
- 吴雪娇孙明轩
- 关键词：RBF网络减聚类算法非线性时变系统
- 基于死区吸引律的离散重复控制被引量：4
- 2015年
- 针对周期参考信号下的不确定离散时间系统,提出一种离散重复控制方法,利用死区函数设计新型的吸引律,将干扰补偿、抑制措施"嵌入"吸引律,构造理想误差动态,并基于此导出重复控制器.为了进行具体的控制器参数整定和表征闭环系统的误差动态行为,推导出了稳态误差带、单调减区域和绝对吸引层边界的表达式.所设计的离敞重复控制器能够完全抑制周期对称干扰信号,控制器设计方法也适用于常值调节问题的定位控制.数值仿真及在电机伺服系统上的实验结果验证了所提出控制方法的有效性.
- 邬玲伟孙明轩胡轶
- 关键词：离散时间系统重复控制
- 一种考虑执行器受限问题的刚体飞行器固定时间姿态跟踪控制方法
- 一种考虑执行器受限问题的刚体飞行器固定时间姿态跟踪控制方法，针对具有集中不确定性的刚性飞行器姿态跟踪问题，设计了固定时间滑模面，保证了状态的固定时间收敛；引入神经网络逼近总不确定的函数，设计了固定时间控制器。本发明在外界...
- 陈强谢树宗孙明轩
- 文献传递
- 多道次拉拔设备的收卷机控制装置
- 一种多道次拉拔设备的收卷机控制装置，包括变频器、电机、收卷机、收卷机控制单元，变频器的输出连接电机，电机通过传动机构连接收卷机，所述的收卷机上安装位置传感器，成品道次与收卷机之间安装用于协调相邻道次的工作速度关系的调谐器...
- 南余荣俞立孙明轩
- 文献传递
- 一种基于神经网络估计的刚性飞行器固定时间姿态跟踪控制方法
- 一种基于神经网络估计的刚性飞行器固定时间姿态跟踪控制方法，针对具有集中不确定性的刚性飞行器姿态跟踪问题，设计了固定时间滑模面，保证了状态的固定时间收敛；引入神经网络逼近总不确定的函数，设计了神经网络固定时间控制器。本发明...
- 陈强谢树宗孙明轩
- 非参数不确定系统约束迭代学习控制被引量：14
- 2014年
- 讨论一类非参数不确定系统的约束迭代学习控制问题.构造二次分式型障碍李雅普诺夫函数(Barrier Lyapunov functions),用于学习控制器设计.控制方案采用鲁棒方法与学习机制相结合的手段处理非参数不确定性,鲁棒方法对处理后的不确定性的界予以补偿,学习机制对处理后的不确定性进行估计.可实现系统状态在整个作业区间上完全跟踪参考轨迹,并使得系统误差的二次型在迭代过程中囿于预设的界内,进而在运行过程中实现状态约束.提出的迭代学习算法包括部分限幅与完全限幅学习算法.采用这种BLF约束控制系统有利于提高控制系统中设备安全性.仿真结果用于验证所提出控制方法的有效性.
- 孙明轩张伟博严求真
- 关键词：收敛性迭代学习控制
