2.845

2023影响因子

(CJCR)

  • 中文核心
  • EI
  • 中国科技核心
  • Scopus
  • CSCD
  • 英国科学文摘

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于数据的一类部分未知仿射非线性系统近似解

张国山 王岩浩

金朝勇, 耿国华, 李姬俊男, 周明全, 朱新懿. 一种新的虚拟血管镜自动导航路径生成方法. 自动化学报, 2015, 41(8): 1412-1418. doi: 10.16383/j.aas.2015.c150014
引用本文: 张国山, 王岩浩. 基于数据的一类部分未知仿射非线性系统近似解. 自动化学报, 2015, 41(10): 1745-1753. doi: 10.16383/j.aas.2015.c150272
JIN Chao-Yong, GENG Guo-Hua, LI Ji-Jun-Nan, ZHOU Ming-Quan, ZHU Xin-Yi. A New Automatic Navigation Path Generation Approach to Virtual Angioscopy. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2015, 41(8): 1412-1418. doi: 10.16383/j.aas.2015.c150014
Citation: ZHANG Guo-Shan, WANG Yan-Hao. Data-based Approximate Solution for a Class of Affine Nonlinear Systems with Partially Unknown Functions. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2015, 41(10): 1745-1753. doi: 10.16383/j.aas.2015.c150272

基于数据的一类部分未知仿射非线性系统近似解

doi: 10.16383/j.aas.2015.c150272
基金项目: 

国家自然科学基金(61074088, 61473202)资助

详细信息
    作者简介:

    王岩浩 天津大学电气与自动化工程学 院硕士研究生. 主要研究方向为机器学 习, 数据驱动控制. E-mail: hhsnh2013@tju.edu.cn

    通讯作者:

    张国山 天津大学电气与自动化工程学 院教授. 主要研究方向为线性与非线性 系统控制, 智能控制与混沌控制及应用. 本文通信作者. E-mail: zhanggs@tju.edu.cn

Data-based Approximate Solution for a Class of Affine Nonlinear Systems with Partially Unknown Functions

Funds: 

Supported by National Natural Science Foundation of China (61074088, 61473202)

  • 摘要: 针对一类部分未知仿射非线性系统无穷区间求解问题,利用在线采样数据,提出了 在线无偏最小二乘支持向量机(Least square support vector machines, LS-SVM)的方法. 首先,通过引入一个参数消除了LS-SVM的偏置项,避免了冗余计算,同时在优化目标中引入权值 函数,对靠近当前时刻的数据样本点赋予更高权重,提高了计算精度; 其次,采用滚动时间窗的方法,实现非线性系统无穷区间求解,并满足求解实时性要求;最后,通过 数值算例仿真验证了本文方法的有效性和优越性.
  • [1] Mohaqeqi M, Kargahi M, Dehghan M. Adaptive scheduling of real-time systems cosupplied by renewable and nonrenewable energy sources. ACM Transactions on Embedded Computing Systems (TECS), 2013, 13(1s): Article No.36
    [2] Yao W, Jiang L, Fang J K, Wen J Y, Cheng S J. Decentralized nonlinear optimal predictive excitation control for multi-machine power systems. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2014, 55: 620-627
    [3] Qi G Y, Chen Z Q, Yuan Z Z. Adaptive high order differential feedback control for affine nonlinear system. Chaos, Solitons & Fractals, 2008, 37(1): 308-315
    [4] Khan Z H, Gu I Y H. Nonlinear dynamic model for visual object tracking on Grassmann manifolds with partial occlusion handling. IEEE Transactions on Cybernetics, 2013, 43(6): 2005-2019
    [5] Ramos J I. Linearization techniques for singular initial-value problems of ordinary differential equations. Applied Mathematics and Computation, 2005, 161(2): 525-542
    [6] Odibat Ζ Μ, Momani S. Application of variational iteration method to nonlinear differential equations of fractional order. International Journal of Nonlinear Sciences and Numerical Simulation, 2006, 7(1): 27-34
    [7] Johnson C. Numerical Solution of Partial Differential Equations by the Finite Element Method. Courier Corporation, 2012.
    [8] Duan J S, Rach R, Baleanu D, Wazwaz A M. A review of the Adomian decomposition method and its applications to fractional differential equations. Communications in Fractional Calculus, 2012, 3(2): 73-99
    [9] Mall S, Chakraverty S. Numerical solution of nonlinear singular initial value problems of Emden-Fowler type using Chebyshev neural network method. Neurocomputing, 2015, 149: 975-982
    [10] Hou Zhong-Sheng, Xu Jian-Xin. On data-driven control theory: the state of the art and perspective. Acta Automatica Sinica, 2009, 35(6): 650-667(侯忠生, 许建新. 数据驱动控制理论及方法的回顾和展望. 自动化学报, 2009, 35(6): 650-667)
    [11] Suykens J A K, Vandewalle J. Least squares support vector machine classifiers. Neural Processing Letters, 1999, 9(3): 293-300
    [12] Zhang G S, Wang S W, Wang Y M, Liu W Q. LS-SVM approximate solution for affine nonlinear systems with partially unknown functions. Journal of Industrial and Management Optimization, 2014, 10(2): 621-636
    [13] Yan Wei-Wu, Chang Jun-Lin, Shao Hui-He. Least square SVM regression method based on sliding time window and its simulation. Journal of Shanghai Jiaotong University, 2004, 38(4): 524-526, 532(阎威武, 常俊林, 邵惠鹤. 基于滚动时间窗的最小二乘支持向量机回归估计方法及仿真. 上海交通大学学报, 2004, 38(4): 524-526, 532)
    [14] Zhou Xin-Ran, Teng Zhao-Sheng. An online sparse LSSVM and its application in system modeling. Journal of Hunan University (Natural Sciences), 2010, 37(4): 37-41(周欣然, 滕召胜. 一种在线稀疏LSSVM及其在系统建模中的应用. 湖南大学学报(自然科学版), 2010, 37(4): 37-41)
    [15] Cai Yan-Ning, Hu Chang-Hua. Dynamic non-bias LS-SVM learning algorithm based on Cholesky factorization. Control and Decision, 2008, 32(12): 1363-1367(蔡艳宁, 胡昌华. 一种基于Cholesky分解的动态无偏LS-SVM学习算法. 控制与决策, 2008, 32(12): 1363-1367)
    [16] Vapnik V. The Nature of Statistical Learning Theory (2nd edition). New York: Springer Science & Business Media, 2000.
    [17] Lázaro M, Santamaría I, Pérez-Cruz F, Artés-Rodríguez A. Support vector regression for the simultaneous learning of a multivariate function and its derivatives. Neurocomputing, 2005, 69(1-3): 42-61
    [18] Mehrkanoon S, Falck T, Suykens J A K. Approximate solutions to ordinary differential equations using least squares support vector machines. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2012, 23(9): 1356-1367
    [19] Cawley G C, Talbot N L C. Fast exact leave-one-out cross-validation of sparse least-squares support vector machines. Neural Networks, 2004, 17(10): 1467-1475
    [20] El-Tawil M A, Bahnasawi A A, Abdel-Naby A. Solving Riccati differential equation using Adomian's decomposition method. Applied Mathematics and Computation, 2004, 157(2): 503-514
    [21] Lagaris I E, Likas A, Fotiadis D I. Artificial neural networks for solving ordinary and partial differential equations. IEEE Transactions on Neural Networks, 1998, 9(5): 987-1000
  • 期刊类型引用(12)

    1. 周林娜,王宵,丛香怡,陈正升,杨春雨. 协作机械臂碰撞环境下的安全控制. 控制理论与应用. 2024(02): 292-302 . 百度学术
    2. 陆玮铭,胡陟,王泽华,倪双涛. 基于费兹定律变导纳控制的手术机器人人机交互. 传感器与微系统. 2023(02): 17-19+23 . 百度学术
    3. 乐宇倚,郭帅. 基于变导纳控制的上肢康复机器人柔顺控制方法研究. 工业控制计算机. 2021(10): 9-11+14 . 百度学术
    4. 周伟杰,韩亚丽,朱松青,周一鸣,李沈炎. 基于阻抗控制的下肢康复外骨骼随动控制. 科学技术与工程. 2020(05): 1934-1939 . 百度学术
    5. 周一鸣,韩亚丽,吴枫. 膝关节康复机械腿的摆动控制研究. 机电工程. 2020(05): 565-571 . 百度学术
    6. 丛明,马鸿江,刘冬,张佳琦. 康复外骨骼柔性髋关节设计与人机交互控制. 华中科技大学学报(自然科学版). 2020(10): 38-43 . 百度学术
    7. 付兴,徐海波,李月,陈磊,王黎光. 基于导纳控制的喷涂机器人直接示教方法研究. 现代制造工程. 2020(12): 49-54+82 . 百度学术
    8. 林安迪,干旻峰,葛涵,唐宇存,徐海东,匡绍龙,黄立新,孙立宁. 基于模糊模型参考学习控制的手术机器人人机交互. 机器人. 2019(04): 543-550 . 百度学术
    9. 张燕,王建宙,李威,王婕,陈玲玲,杨鹏. 基于数据驱动的膝关节外骨骼控制. 浙江大学学报(工学版). 2019(10): 2024-2033 . 百度学术
    10. 唐宇存,张建法,武帅,孙凤龙,匡绍龙,孙立宁. 基于虚拟夹具的手术机器人导纳控制安全策略. 机器人. 2019(06): 842-848 . 百度学术
    11. 李剑锋,张子康,张雷雨,董明杰,左世平,张凯. 并联踝康复机器人的系统搭建与运动控制策略. 中南大学学报(自然科学版). 2019(11): 2753-2762 . 百度学术
    12. 王斌锐,靳明涛,沈国阳,金英连,陈迪剑. 气动肌肉肘关节的滑模内环导纳控制设计. 兵工学报. 2018(06): 1233-1238 . 百度学术

    其他类型引用(18)

  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  1500
  • HTML全文浏览量:  111
  • PDF下载量:  894
  • 被引次数: 30
出版历程
  • 收稿日期:  2015-05-11
  • 修回日期:  2015-07-27
  • 刊出日期:  2015-10-20

目录

    /

    返回文章
    返回