1) automobile longitudinal control
学习PD控制
2) PD-type iterative learning control
PD型迭代学习控制
1.
Robustness of nonlinear systems with open-closed-loop PD-type iterative learning control;
非线性系统开闭环PD型迭代学习控制的鲁棒性
3) learning control
学习控制
1.
CMAC network based learning control of high-precision servo systems;
高精度伺服系统的CMAC学习控制研究
2.
Electro-hydraulics servo loading system based on learning control;
基于学习控制的电液伺服加载系统
3.
On the robustness of open-closed-loop PI-type iterative learning controller for nonlinear systems;
非线性系统开闭环PI型迭代学习控制的鲁棒性
4) PD control
PD控制
1.
Implementation of improved PD control by using WinCC;
利用WinCC改进PD控制的实现
2.
Fuzzy non-linear PD control of an open-frame underwater vehicle;
开架式水下机器人运动的模糊非线性PD控制方法
3.
Based on a flight test platform,PD control and TD were primarily discussed for altitude holding control law design,and the altitude-holding response characters resulting from both of the two different methods were analyzed and compared.
基于一个飞行试验平台,重点讨论用PD控制和跟踪微分器进行纵向定高控制律设计,分析比较了用这两种控制律设计的高度保持响应特性。
5) PD controller
PD控制器
1.
A fuzzy auto tuning PD controller is established using fuzzy control technology and factual data to overcome the conflict between steering portability and sensitiveness,and counteract influence of the non-linear factor existing in the factual steering system.
考虑到实际的汽车转向系统中存在很多的非线性,结合实际数据,采用模糊控制技术设计了电磁助力转向系统的模糊自调整PD控制器。
2.
Firstly,a PD controller is used to stabilize the inverted pendulum,and the inverted pendulum′s input and output are sampled.
首先,采用PD控制器控制倒立摆,采集倒立摆的输入输出数据;然后,以这些数据为基础训练倒立摆的神经网络逆模型;再采用比例控制器与逆模型串联构成逆模控制器。
3.
PD controller can guarantee the desired trajectory tracking in the outer loop.
对导弹外回路,采用PD控制器进行控制,实现期望航迹的跟踪。
6) Quasi-PD control
拟PD控制
补充资料：学习控制系统
靠自身的学习功能来认识控制对象和外界环境的特性，并相应地改变自身特性以改善控制性能的系统。这种系统具有一定的识别、判断、记忆和自行调整的能力。实现学习功能可有多种方式。根据是否需要从外界获得训练信息，学习控制系统的学习方式分为受监视学习和自主学习两类。
受监视学习 这种学习方式除一般的输入信号外，还需要从外界的监视者或监视装置获得训练信息。所谓训练信息是用来对系统提出要求或者对系统性能作出评价的信息。如果发现不符合监视者或监视装置提出的要求，或受到不好的评价，系统就能自行修正参数、结构或控制作用。不断重复这种过程直至达到监视者的要求为止。当对系统提出新的要求时，系统就会重新学习。
自主学习 简称自学习。这是一种不需要外界监视者的学习方式。只要规定某种判据（准则），系统本身就能通过统计估计、自我检测、自我评价和自我校正等方式不断自行调整，直至达到准则要求为止。这种学习方式实质上是一个不断进行随机尝试和不断总结经验的过程。因为没有足够的先验信息，这种学习过程往往需要较长的时间。
在实际应用中，为了达到更好的效果常将两种学习方式结合起来。学习控制系统按照所采用的数学方法而有不同的形式，其中最主要的有采用模式分类器的训练系统和增量学习系统。在学习控制系统的理论研究中,贝叶斯估计、随机逼近方法和随机自动机理论，都是常用的理论工具。
参考书目
Ya.A.Tsypkin, Foundations of the Theory of Learning Systems, Academic Press, New York, 1973.
K.S.Fu, ed., Learning Systems, ASME Publ., New York,1973.
受监视学习 这种学习方式除一般的输入信号外，还需要从外界的监视者或监视装置获得训练信息。所谓训练信息是用来对系统提出要求或者对系统性能作出评价的信息。如果发现不符合监视者或监视装置提出的要求，或受到不好的评价，系统就能自行修正参数、结构或控制作用。不断重复这种过程直至达到监视者的要求为止。当对系统提出新的要求时，系统就会重新学习。
自主学习 简称自学习。这是一种不需要外界监视者的学习方式。只要规定某种判据（准则），系统本身就能通过统计估计、自我检测、自我评价和自我校正等方式不断自行调整，直至达到准则要求为止。这种学习方式实质上是一个不断进行随机尝试和不断总结经验的过程。因为没有足够的先验信息，这种学习过程往往需要较长的时间。
在实际应用中，为了达到更好的效果常将两种学习方式结合起来。学习控制系统按照所采用的数学方法而有不同的形式，其中最主要的有采用模式分类器的训练系统和增量学习系统。在学习控制系统的理论研究中,贝叶斯估计、随机逼近方法和随机自动机理论，都是常用的理论工具。
参考书目
Ya.A.Tsypkin, Foundations of the Theory of Learning Systems, Academic Press, New York, 1973.
K.S.Fu, ed., Learning Systems, ASME Publ., New York,1973.
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条