20、任务模型快速开发与动态环境下系统反馈的信任设计

任务模型快速开发与动态环境下系统反馈的信任设计

任务模型开发

在任务模型开发领域,HAMSTERS CASE 工具为执行任务模型提供了支持,它能够对与协作活动相关的任务模型进行编辑和模拟。在项目中,任务模型可与角色关联,每个角色都需定义一个主任务模型,该模型对应层次结构中的最高目标。模拟器会递归执行每个角色主任务模型及其子模型、子例程和通用组件中引用的所有任务模型。

以空间领域的 PICARD 卫星监测和控制活动任务模型为例,通过案例研究展示了结构化和复用机制在大型复杂任务模型中的应用优势。该案例研究对比了不同结构化方法下任务模型的规模,具体数据如下表所示:
| 结构化方法 | 任务数量 | 操作员数量 | 减少百分比 |
| — | — | — | — |
| 无结构化机制的模型 | 59 | 13 | 参考模型 |
| 子模型和子例程 | 45 | 13 | 比无结构化机制的模型减少 24% 的任务 |
| 子模型、子例程和组件结构化 | 35 | 7 | 比无结构化机制的模型减少 41% 的任务和 46% 的操作员 |

从定量分析来看,使用提出的结构化机制能显著减少需要编辑的任务数量。定性分析表明,这些结构化机制有助于表示与大型系统相关的复杂活动集。组件可在项目相关的一组模型中多次复用,还能添加到组件调色板中,在不同项目间复用。然而,运用这些结构化机制需要具备任务工程方面的技能和知识。

通用任务组件是一种新的结构化机制,它在 PICARD 案例研究中被开发出来。通过使用通用组件,可以避免一些小的建模错误,提高模型的可读性和质量。例如,在“Failure detection and recovery”子例程

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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