重慶市建設(shè)工程施工安全管理平臺(tái),谷歌seo推廣,用戶界面設(shè)計(jì)原則,寧德市建設(shè)局網(wǎng)站#x1f4a5;#x1f4a5;#x1f49e;#x1f49e;歡迎來(lái)到本博客????#x1f4a5;#x1f4a5; #x1f3c6;博主優(yōu)勢(shì)#xff1a;#x1f31e;#x1f31e;#x1f31e;博客內(nèi)容盡量做到思維縝密#xff0c;邏輯清晰#xff0c;為了方便讀者。 ??座右銘歡迎來(lái)到本博客????博主優(yōu)勢(shì)博客內(nèi)容盡量做到思維縝密邏輯清晰為了方便讀者。??座右銘行百里者半于九十。1 概述文獻(xiàn)來(lái)源摘要本文提出了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)迭代學(xué)習(xí)控制ILC算法用于解決具有未知模型和重復(fù)任務(wù)的非線性單輸入單輸出SISO離散時(shí)間系統(tǒng)的軌跡跟蹤問(wèn)題?？刂颇繕?biāo)是使系統(tǒng)的輸出在每次迭代過(guò)程中跟蹤參考軌跡。因此在每次迭代過(guò)程中的每個(gè)相對(duì)時(shí)間點(diǎn)使用廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GRNN作為估計(jì)器來(lái)解決系統(tǒng)的關(guān)鍵參數(shù)使用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBFNN作為控制器來(lái)解決控制輸入。與傳統(tǒng)的ILC算法相比動(dòng)態(tài)線性化和準(zhǔn)則函數(shù)最小化這兩個(gè)復(fù)雜的求解過(guò)程被替換并簡(jiǎn)化為GRNN和RBFNN的迭代訓(xùn)練。所提出的算法是開(kāi)箱即用的并采用逐點(diǎn)方法計(jì)算系統(tǒng)迭代的每個(gè)相對(duì)時(shí)間點(diǎn)的控制輸入使系統(tǒng)的跟蹤誤差接近于零。此外證明了在所提出的控制算法下系統(tǒng)的跟蹤誤差是一致最終有界的。最后通過(guò)數(shù)值示例展示了控制算法的有效性和優(yōu)越性無(wú)人車的路徑跟蹤實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證了其實(shí)用性。關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) 迭代學(xué)習(xí)控制 GRNN RBFNN 跟蹤誤差一、研究背景與問(wèn)題定義針對(duì)未知單輸入單輸出SISO非線性系統(tǒng)的軌跡跟蹤問(wèn)題傳統(tǒng)控制方法如PID、模型預(yù)測(cè)控制往往因系統(tǒng)非線性建模困難而效果受限。迭代學(xué)習(xí)控制ILC通過(guò)重復(fù)任務(wù)中的誤差修正優(yōu)化控制輸入但其性能依賴于系統(tǒng)模型的精確性。為解決這一問(wèn)題結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)ILC方法被提出其中廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GRNN與徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBFNN的結(jié)合GRNN-RBFNN-ILC算法展現(xiàn)出顯著優(yōu)勢(shì)。二、算法核心原理與架構(gòu)1.GRNN與RBFNN的協(xié)同作用GRNN的角色作為參數(shù)估計(jì)器GRNN通過(guò)輸入特征集的迭代構(gòu)建估計(jì)系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)如偽偏導(dǎo)數(shù)PPD。其優(yōu)勢(shì)在于無(wú)需預(yù)設(shè)參考輸出直接利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)逼近非線性關(guān)系避免局部最小值問(wèn)題。結(jié)構(gòu)特性四層網(wǎng)絡(luò)輸入層、模式層、求和層、輸出層模式層中每個(gè)訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)一個(gè)高斯核函數(shù)輸出為輸入與樣本距離的加權(quán)平均。訓(xùn)練特點(diǎn)非迭代訓(xùn)練僅需調(diào)整高斯核的寬度參數(shù)適用于快速在線參數(shù)估計(jì)。RBFNN的角色作為控制器RBFNN通過(guò)隱藏層的徑向基函數(shù)如高斯函數(shù)進(jìn)行非線性映射輸出層線性組合以生成控制輸入。其輸入特征集由GRNN的輸出構(gòu)建通過(guò)最小化控制輸入準(zhǔn)則函數(shù)優(yōu)化控制律。結(jié)構(gòu)特性三層網(wǎng)絡(luò)輸入層、隱藏層、輸出層隱藏層神經(jīng)元中心通過(guò)聚類算法確定權(quán)重通過(guò)最小二乘法更新。2.ILC框架的集成迭代優(yōu)化機(jī)制在每次迭代中GRNN估計(jì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)參數(shù)RBFNN生成控制輸入ILC通過(guò)跟蹤誤差修正神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重逐步降低誤差。動(dòng)態(tài)線性化的替代傳統(tǒng)ILC需通過(guò)動(dòng)態(tài)線性化如緊格式動(dòng)態(tài)線性化CFDL處理非線性系統(tǒng)而GRNN-RBFNN-ILC直接將此過(guò)程替換為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練簡(jiǎn)化了計(jì)算復(fù)雜度。三、算法優(yōu)勢(shì)與創(chuàng)新點(diǎn)1.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與模型無(wú)關(guān)性無(wú)需系統(tǒng)先驗(yàn)?zāi)Ｐ蛢H依賴輸入輸出數(shù)據(jù)適用于完全未知的非線性系統(tǒng)。GRNN的非參數(shù)回歸特性使其對(duì)噪聲和異常數(shù)據(jù)具有魯棒性RBFNN的局部逼近能力則確?？刂戚斎氲木_性。2.計(jì)算效率與收斂性快速訓(xùn)練GRNN的單次前向計(jì)算替代傳統(tǒng)迭代優(yōu)化RBFNN的線性輸出權(quán)重更新進(jìn)一步降低計(jì)算負(fù)擔(dān)。一致最終有界性理論證明跟蹤誤差在迭代過(guò)程中收斂至零附近且誤差上界可通過(guò)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)控制。3.靈活性擴(kuò)展逐點(diǎn)控制策略在離散時(shí)間系統(tǒng)的每個(gè)相對(duì)時(shí)間點(diǎn)獨(dú)立計(jì)算控制輸入避免全局優(yōu)化帶來(lái)的維度災(zāi)難。即插即用特性算法無(wú)需針對(duì)不同系統(tǒng)重新設(shè)計(jì)僅需調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)適用性廣泛。四、性能驗(yàn)證與應(yīng)用實(shí)例1.仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)值示例在典型SISO非線性系統(tǒng)如非線性差分方程描述的系統(tǒng)中GRNN-RBFNN-ILC的最大跟蹤誤差隨迭代次數(shù)呈指數(shù)下降顯著優(yōu)于傳統(tǒng)ILC如CFDL-MFAC-ILC。無(wú)人車路徑跟蹤實(shí)驗(yàn)顯示在未知路面動(dòng)力學(xué)條件下算法可實(shí)現(xiàn)高精度軌跡跟蹤最大位置誤差小于0.05m迭代50次后驗(yàn)證了實(shí)際應(yīng)用潛力。2.對(duì)比分析與傳統(tǒng)ILC對(duì)比動(dòng)態(tài)線性化步驟的省略使計(jì)算時(shí)間減少約40%且跟蹤精度提升20%以上。與其他NN-ILC對(duì)比GRNN-RBFNN-ILC在噪聲環(huán)境下信噪比10dB仍保持穩(wěn)定而ELM-RBFNN-ILC等方案出現(xiàn)明顯振蕩。五、Matlab實(shí)現(xiàn)與代碼結(jié)構(gòu)核心模塊GRNN參數(shù)估計(jì)通過(guò)newgrnn函數(shù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)輸入為歷史控制輸入與輸出數(shù)據(jù)輸出為PPD估計(jì)值。RBFNN控制生成使用newrb函數(shù)動(dòng)態(tài)增加隱藏層神經(jīng)元權(quán)重更新基于梯度下降法。ILC迭代循環(huán)逐點(diǎn)更新控制輸入并記錄誤差終止條件為誤差閾值或最大迭代次數(shù)。代碼示例片段% 加載期望軌跡yd與初始控制輸入u0 load(reference_trajectory.mat); % GRNN參數(shù)估計(jì) grnn newgrnn([U_hist; Y_hist], PPD_est); % RBFNN控制器訓(xùn)練 rbfnn newrb(PPD_est, U_opt, 0.01, 0.1); % ILC主循環(huán) for k 1:max_iter y_k system_model(u_k); % 系統(tǒng)輸出 e_k yd - y_k; % 跟蹤誤差 PPD_est sim(grnn, [u_k; y_k]); % GRNN估計(jì)PPD u_k sim(rbfnn, PPD_est); % RBFNN生成控制輸入 if norm(e_k) threshold, break; end end六、未來(lái)研究方向收斂性條件優(yōu)化研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如隱藏層節(jié)點(diǎn)數(shù)與收斂速度的定量關(guān)系提出自適應(yīng)調(diào)整策略。多場(chǎng)景擴(kuò)展針對(duì)MIMO系統(tǒng)、時(shí)變非線性系統(tǒng)及存在時(shí)滯的場(chǎng)景改進(jìn)算法架構(gòu)。硬件加速利用FPGA或GPU并行化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算滿足實(shí)時(shí)控制需求。七、結(jié)論GRNN-RBFNN-ILC算法通過(guò)融合GRNN的快速參數(shù)估計(jì)、RBFNN的精確控制生成及ILC的迭代優(yōu)化機(jī)制為未知SISO非線性系統(tǒng)的軌跡跟蹤提供了高效解決方案。其數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)特性、模型無(wú)關(guān)性及一致收斂性使其在工業(yè)機(jī)器人、無(wú)人車控制等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用前景。未來(lái)研究可進(jìn)一步探索算法的理論邊界與工程化實(shí)現(xiàn)推動(dòng)其在復(fù)雜系統(tǒng)中的落地。2 運(yùn)行結(jié)果本文展示了使用GRNN-RBFNN-ILC算法實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)的有效性。在第一部分中的程序展示了復(fù)雜重復(fù)SISO系統(tǒng)的軌跡跟蹤控制效果而在第二部分中的程序展示了系統(tǒng)最大誤差的演變。此外在第3部分中的程序分別展示了使用GRNN-RBFNN-ILC算法實(shí)現(xiàn)無(wú)人車跟蹤參考路徑1和參考路徑2的效果而第4部分中的程序展示了這兩個(gè)示例中車輛最大誤差的演變。這些程序可以更好地理解和應(yīng)用GRNN-RBFNN-ILC算法。2.1 第1部分2.2 第2部分2.3 第3部分2.4 第4部分部分代碼%% 期望軌跡load pd.mat% figure% plot(pd,r)% hold onypd pd;pd ypd;%% maxmin約束q_max 100;q_min -100;MFAC_ILC_max 100;MFAC_ILC_min 0;% cm_11 0.1;% rm_11 1;%% cm_q1 0.01;% rm_q1 15;%% lammd1 2;cm_11 0.01;rm_11 100;cm_q1 0.001;rm_q1 100;lammd1 2;%% 載入信息load p1_i1.matload q1_i1.matload MFAC_ILC11_i1.matk_length length(p1_i1)-1;%% 第一次迭代for k 1:1:k_length% 輸入q(1, k) q1_i1(k);% 輸出p(1, k) p1_i1(k);p(1, k 1) p1_i1(k 1);% 偽雅可比矩陣MFAC_ILC(1, k) MFAC_ILC11_i1(k);fenzi_11(1,k) 0;fenmu_11(1,k) 0;W_i_k_q1(2,k) (2 * rand(1) - 1);e(1,k) pd(k) - p(1,k);e(1,k1) pd(k1) - p(1,k1);end%% 第二次迭代i 2;for k 1:1:k_lengthif k 1p(i, k) pd(k);e(i, k) pd(k) - p(i, k);q(i, k) q1_i1(k);a 0.3 0.3*round(k / 50);p(i, k 1) 0.4 * sin(q(i, k)) ( a * q(i, k) ) ;e(i, k 1) pd(k 1) - p(i, k 1);elseMFAC_ILC_isub1_k MFAC_ILC(i-1, k);q_isub1_k q(i-1, k);q_isub2_k 0;p_isub1_kadd1 p(i-1, k1);p_isub2_kadd1 0;%% 11delta_g11_isub1_kadd1 [MFAC_ILC_isub1_k;q_isub1_k;q_isub2_k;p_isub2_kadd1;p_isub1_kadd1];3參考文獻(xiàn)文章中一些內(nèi)容引自網(wǎng)絡(luò)會(huì)注明出處或引用為參考文獻(xiàn)難免有未盡之處如有不妥請(qǐng)隨時(shí)聯(lián)系刪除。https://xueshu.baidu.com/usercenter/paper/show?paperid1t2m0p70ys1b0mc05m1n0a50m9468204sitexueshu_sehitarticle1Neural network-based iterative learning control for trajectory tracking of unknown SISO nonlinear systems - 百度學(xué)術(shù) (baidu.com)4 Matlab代碼、數(shù)據(jù)