Jove
Visualize
联系我们
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
关于 JoVE
概览领导团队博客JoVE 帮助中心
作者
出版流程编辑委员会范围与政策同行评审常见问题投稿
图书馆员
用户评价订阅访问资源图书馆顾问委员会常见问题
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experiments存档
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教师资源中心教师网站
使用条款与条件
隐私政策
政策

相关实验视频

基于学习的复合智能跟踪控制,用于离散时间重复过程.

Rongni Yang1, Jianqiang Hao1, Peng Shi2

  • 1School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan, Shandong 250061, China.

ISA transactions
|March 27, 2025
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

一个新的复合代学习控制 (ILC) 算法增强了重复的离散时间系统的跟踪性能. 这种两相方法,结合增强适应和滑动模式控制,提高了收和精度.

关键词:
代学习控制 (ILC) 是一种学习控制.一个重复的过程重复的过程.滑动模式控制 (SMC) 是一个追踪 追踪 追踪 追踪

相关实验视频

相关概念视频

您也可能阅读

相关文章

通过共同作者、期刊和引用图与本文相关的文章。

排序
Same author

Non-destructive assessment of soluble solids content and firmness in tomatoes using dual-mode hyperspectral imaging technology.

Journal of the science of food and agriculture·2026
Same author

The Impact of Rotational Speed and Descending Aortic Flow on Hemodynamics of a Modular Intra-Aortic Entrainment Pump: A Numerical Study.

International journal for numerical methods in biomedical engineering·2026
Same author

Network-driven prioritization and functional phenotyping nominate TTC23 as a biomarker-informed target in chlorpromazine repurposing for glioblastoma.

Frontiers in pharmacology·2026
Same author

Benchmarking LLM decision support in inflammatory aneurysms: DeepSeek-R1, DeepSeek-V3 and ChatGPT-4o.

Clinical and experimental medicine·2026
Same author

Generative AI-Driven Ergonomics: A Virtual-Real Hybrid Experiment for Human Factors Engineering.

IEEE transactions on cybernetics·2025
Same author

Suction Cup-Type Prescribed Performance Fault-Tolerant Fuzzy Control for Nonlinear Systems Considering Actuator Power.

IEEE transactions on cybernetics·2025
Same journal

Optimization of mode discerning control for nonlinear hybrid systems subject to unknown inputs with applications to active fault diagnosis.

ISA transactions·2026
Same journal

Convergence evaluation of optimization-based stochastic iterative learning control.

ISA transactions·2026
Same journal

Adaptive utility-aware event-triggered reinforcement learning for hybrid attack scheduling against remote state estimation.

ISA transactions·2026
Same journal

Hybrid vehicle state estimation using closed-form liquid neural networks and nonlinear Kalman filtering.

ISA transactions·2026
Same journal

Cross-coupled synchronization control strategy for rebar binding robots based on impedance control.

ISA transactions·2026
Same journal

Gas flow tracking for electronic pressure control system in gas chromatography under state constraints and hysteresis:An innovative fuzzy adaptive control approach.

ISA transactions·2026
查看所有相关文章

科学领域:

  • 控制系统工程 控制系统工程
  • 机器人和自动化机器人与自动化
  • 信号处理 信号处理

背景情况:

  • 重复的离散时间系统需要精确的跟踪控制有限时间的任务.
  • 现有的代学习控制 (ILC) 方法在实现快速融合和高精度方面可能面临挑战.

研究的目的:

  • 为具有重复任务的离散时间系统开发一种新的复合代学习控制 (ILC) 算法.
  • 通过整合两个不同的控制阶段来提高跟踪性能.

主要方法:

  • 一个两阶段的智能学习过程:增益适应型代学习控制 (GAILC) 和滑动模式代学习控制 (SMILC).
  • 阶段切换是由跟踪错误动态决定的.
  • GAILC使用基于预测的自适应增益序列来实现快速的错误收.
  • SMILC采用了一种新的滑动表面和分数功率术语,以实现高跟踪精度.

主要成果:

  • 拟议的复合ILC算法证明了更好的跟踪性能.
  • 包括直流电机在内的比较模拟验证了GAILC-SMILC战略的有效性.
  • 两阶段的方法实现了快速融合和跟踪的高精度.

结论:

  • 开发的复合ILC策略为重复的离散时间系统提供了显著的优势.
  • 智能双阶段学习过程有效地解决了跟踪挑战.
  • 该方法在需要精确的重复运动控制的应用中表现有前途.