山東大學新聞網
山大郵箱 | 投稿系統 | 高級檢索 | 舊版回顧

視點首頁 > 學術縱橫 > 正文

機械學院國凱課題組研究論文入選Web of Science高被引論文

發布日期:2020年01月14日 16:28 點擊次數:

[本站訊]日前,機械工程學院國凱課題組在電氣和電子工程師協會主辦的機電領域Top期刊IEEE Transactions on Industrial Electronics(中科院JCR期刊1區,IF=7.503)上發表論文,題目為“Composite Learning Robot Control With Friction Compensation: A Neural Network-Based Approach”,該成果于2020年1月入選為Web of Science高被引論文。機械工程學院國凱助理研究員為論文第一作者,山東大學為第一完成單位。該項工作得到了國家自然科學基金面上項目、青年項目,山東省重點研發計劃和山東大學青年學者未來計劃等項目的資助。

由于機器人系統存在復雜的非線性特性,系統中的未建模動態和外干擾會對高性能軌跡跟蹤控制產生較大不利影響。在傳統的機器人自適應控制方法中,多基于持續激勵條件假設,導致控制結果較為保守,適用性受到限制。在該研究中,國凱課題組針對機器人高性能軌跡跟蹤控制中的未知參數精確建模、辨識及補償問題,提出了一種神經網絡復合學習控制方法。針對系統未知參數進行在線復合自適應學習,通過歷史數據和在線數據并聯驅動未知參數實時更新,在interval-excitation條件下即可保證參數估計值收斂。針對復合學習過程中的變量替換問題,提出了分區神經網絡控制結構,提高了非線性不確定項的學習精度,避免了對系統信號高階導數項的需求,提高了閉環系統的魯棒性。該工作證明了神經網絡復合學習控制方法的有效性和優越性,為機器人高性能控制提供了新思路。

在過去幾年內,該課題組在機器人、機電系統非線性控制等方面進行了深入研究,連續在機電領域的多個著名期刊Automatica、IEEE Transactions on Industrial Electronics、Automation In Construction等發表多篇高水平論文。

相關鏈接https://ieeexplore.ieee.org/document/8584486


【供稿單位:機械學院    作者:李建勇    編輯:新聞網工作室    責任編輯:冉青 張丹丹  】

 匿名發布 驗證碼 看不清楚,換張圖片
0條評論    共1頁   當前第1拖動光標可翻頁查看更多評論

最新發布

新聞排行

免責聲明

您是本站的第: 位訪客

您是本站的第:64104994 位訪客

新聞中心電話:0531-88362831 0531-88369009 聯系信箱:[email protected]

建議使用IE8.0以上瀏覽器和1366*768分辨率瀏覽本站以取得最佳瀏覽效果

歡迎關注山大視點微信

七福神试玩 福建11选5 41期 闲来潮汕麻将下载 29选七走势图2009 20128月12日足球比分 沈阳沐足店 江西快3注册 广东11选5任三技巧 3d预测汇总今天的 东京热 群交 ed2k 深圳风采开奖 街机千炮金蟾捕鱼3.0版 申城棋牌室 下载 熊猫麻将安卓版 广东快乐10分一天多少期 英超超级联赛 科乐吉林麻将 苹果