深度学习在控制领域的研究现状与展望_段艳杰
基于深度学习的机器人运动控制技术研究
基于深度学习的机器人运动控制技术研究在当今科技飞速发展的时代，机器人技术正逐渐成为推动各行业变革的关键力量。
其中，机器人的运动控制技术是实现其高效、精准和智能化操作的核心所在。
基于深度学习的方法为机器人运动控制带来了新的思路和突破，使机器人能够更好地适应复杂多变的环境和任务需求。
深度学习作为一种强大的机器学习技术，已经在图像识别、语音处理等领域取得了显著的成果。
将其应用于机器人运动控制，可以让机器人从大量的数据中学习到运动的模式和规律，从而实现更加智能和灵活的控制。
传统的机器人运动控制方法通常基于经典的控制理论，如 PID 控制等。
这些方法在简单、确定性的环境中能够有效地工作，但在面对复杂、不确定性高的场景时，往往表现出局限性。
例如，当机器人需要在不规则的地形上行走、操作形状各异的物体或者与动态的障碍物进行交互时，传统方法难以准确地预测和适应变化，导致控制效果不佳。
深度学习则为解决这些问题提供了可能。
通过构建深度神经网络，机器人可以自动地从传感器采集到的数据中提取特征，并学习到不同情境下的最优运动策略。
例如，使用卷积神经网络（CNN）对视觉图像进行处理，机器人能够识别周围环境中的物体和地形，从而规划出合适的运动路径；而循环神经网络（RNN）则可以处理时间序列数据，使机器人能够根据历史运动状态预测未来的动作。
在基于深度学习的机器人运动控制中，数据的收集和标注是至关重要的一步。
为了让机器人学习到有效的运动模式，需要收集大量的、涵盖各种情况的运动数据，并对这些数据进行准确的标注。
例如，如果要训练机器人进行抓取操作，就需要收集不同物体的形状、大小、重量等信息，以及机器人在抓取这些物体时的关节角度、速度和力等数据，并标注出成功抓取和失败抓取的案例。
然而，数据收集和标注工作往往是繁琐和耗时的。
为了减轻这一负担，一些研究人员采用了模拟环境来生成数据。
通过在虚拟的环境中模拟机器人的运动和与环境的交互，可以快速地生成大量的数据。
基于深度学习的自适应控制算法研究
基于深度学习的自适应控制算法研究一、引言随着计算机技术和人工智能的快速发展，深度学习已经成为了当今最热门的技术之一。
在自适应控制领域，基于深度学习的算法在实现高效控制、优化控制等方面优势明显。
本文将探讨基于深度学习的自适应控制算法的研究现状和未来发展方向。
二、深度学习基础知识深度学习是机器学习的一个分支，是一种以人工神经网络为架构的算法模型。
其特点是可以自动化地发现复杂的特征，并进行高效的分类和识别，被广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和声音识别等领域。
三、基于深度学习的自适应控制算法1. 传统自适应控制算法的不足传统自适应控制算法常常需要手动选择调节参数和自适应算法，这种方法有时会导致系统收敛速度慢、鲁棒性差等问题。
针对这些问题，自适应控制领域提出了一种基于深度学习的自适应控制算法。
2. 基于深度学习的自适应控制算法的优点基于深度学习的自适应控制算法能够通过自主学习获取系统的特征和参数，从而提高系统的控制精度和鲁棒性。
同时，该算法还能够自适应地调节控制器的参数，从而实现更高效的控制。
3. 基于深度学习的自适应控制算法的应用基于深度学习的自适应控制算法在工业控制、自动驾驶等领域已经得到广泛应用。
例如，在机器人控制中，该算法可以实现机器人的精准控制和动态捕捉等功能；在网络控制中，该算法可以应对网络拥塞和数据传输等问题。
四、基于深度学习的自适应控制算法的未来发展1. 研究工作未来，研究人员需要更加深入地研究基于深度学习的自适应控制算法的理论基础和实现方法，探讨如何进一步提高控制精度和性能。
2. 系统结构优化在算法实现方面，需要进一步优化系统结构和参数设定，使得控制算法能够更加高效地适应不同的环境和任务。
3. 实际应用在实际应用中，需要考虑如何结合人工智能、机器视觉等相关技术，实现更加智能、自适应的控制系统。
五、结论随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的自适应控制算法已经成为了自适应控制领域中的新热点。
深度学习在自动化控制中的应用研究
深度学习在自动化控制中的应用研究
深度学习是一种借鉴人工神经网络结构和功能特点而创建的机器学习方法，以
多层次的神经网络模拟人脑的学习过程，能够实现对多维数据的表示和分析。
在自动化控制领域，深度学习被广泛应用于各种系统的建模、辨识、优化和控制等方面，发挥着重要的作用。
首先，深度学习在自动化控制中的应用主要体现在系统建模和识别方面。
传统
的自动控制方法需要人工对系统进行建模和设计控制器，而深度学习可以利用大量数据自动学习系统的动态模型，从而实现对系统的准确建模。
通过深度学习算法，可以对系统的复杂动态特性进行准确的识别和描述，极大地提高了控制系统的鲁棒性和适应性。
其次，深度学习在自动控制中的另一个重要应用领域是优化控制。
传统的优化
方法通常需要对系统进行复杂的数学分析和模型推导，而深度学习可以通过大量的数据和神经网络结构来实现对控制系统的优化。
深度学习可以通过不断调整神经网络的权重和参数，实现对系统的最优化控制，提高系统的性能和效率。
此外，深度学习还可以应用于控制系统的故障诊断和预测。
通过对系统运行数
据进行实时监测和分析，可以利用深度学习算法对系统的运行状态进行实时诊断，发现潜在的故障和问题，并及时采取措施进行修复。
同时，深度学习还可以通过对系统数据的长期分析和建模，实现对系统未来运行状态的预测，帮助控制系统做出更加合理的控制决策。
综上所述，深度学习在自动化控制中的应用研究既拓宽了控制领域的研究方向，又提高了控制系统的性能和效率。
未来，随着深度学习技术的不断发展和完善，相信其在自动化控制领域的应用将会更加广泛和深入，为实现智能化、自动化的控制系统带来更多可能性和机遇。
深度学习在高光谱图像分类领域的研究现状与展望
深度学习在高光谱图像分类领域的研究现状与展望张号逵;李映;姜晔楠【期刊名称】《自动化学报》【年(卷),期】2018(044)006【摘要】高光谱图像(Hyperspectral imagery,HSI)分类是高光谱遥感对地观测技术的一项重要内容,在军事及民用领域都有着重要的应用.然而,高光谱图像的高维特性、波段间高度相关性、光谱混合等使得高光谱图像分类面临巨大挑战.近年来,随着深度学习新技术的出现,基于深度学习的高光谱图像分类在方法和性能上得到了突破性的进展,为其研究提供了新的契机.本文首先介绍了高光谱图像分类的背景、研究现状及几个常用的数据集,并简要概述了几种典型的深度学习模型,最后详细介绍了当前的一些基于深度学习的高光谱图像分类方法,总结了深度学习在高光谱图像分类领域中的主要作用和存在的问题,并对未来的研究方向进行了展望.【总页数】17页(P961-977)【作者】张号逵;李映;姜晔楠【作者单位】西北工业大学计算机学院陕西省语音与图像信息处理重点实验室西安710129;西北工业大学计算机学院陕西省语音与图像信息处理重点实验室西安710129;西北工业大学计算机学院陕西省语音与图像信息处理重点实验室西安710129【正文语种】中文【相关文献】1.深度学习在电力领域的研究现状与展望 [J], 曹渝昆;何健伟;鲍自安2.深度学习在焊接领域的应用研究现状 [J], 胡波3.深度学习在控制领域的研究现状与展望 [J], 段艳杰;吕宜生;张杰;赵学亮;王飞跃4.深度学习研究现状及其在轨道交通领域的应用 [J], 熊群芳;林军;刘悦;袁浩;游俊;5.国内教育领域深度学习研究现状及热点——基于中国知网的科学知识图谱分析[J], 张释元; 饶丽娜因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
机械工程中的深度学习算法在机械控制中的应用
机械工程中的深度学习算法在机械控制中的应用引言：随着科技的不断发展和进步，人工智能技术在各个领域都得到了广泛应用。
而机械工程作为现代工程领域的重要组成部分，也在借助深度学习算法实现机械控制的智能化。
深度学习算法作为人工智能的一种重要方法，在机械控制中的应用已经取得了一系列突破性的成果。
本文将探讨深度学习算法在机械控制中的应用，并分析其优势和挑战。
一、深度学习算法的基本原理及特点深度学习算法是一种基于人工神经网络的机器学习方法。
它通过模拟人脑神经网络的结构和工作原理，自主学习和提取数据之间的特征，进而实现对复杂数据的分析和处理。
与传统机器学习算法相比，深度学习算法具有以下几个特点。
首先，深度学习能够处理大规模的数据。
随着信息技术的快速发展，机械工程领域产生了海量的数据。
传统算法往往无法高效地处理这些数据，而深度学习算法通过并行计算的方式，能够在相对较短的时间内完成对大规模数据的训练和分析。
其次，深度学习算法能够提取数据的高阶特征。
传统的机器学习算法通常需要手工选择和提取数据的特征，这一过程往往需要大量的人力和经验。
而深度学习算法通过多层次的结构，可以自动地从数据中挖掘和学习出更有价值的高阶特征，极大地降低了人工特征工程的难度。
最后，深度学习算法具有很强的泛化能力。
泛化能力是指模型对未知数据的适应能力。
深度学习算法通过大量样本的训练，能够有效地学习数据的表示和分布规律，从而使得模型对未知数据的预测精度更高。
二、深度学习算法在机械控制中的应用1. 机器人控制深度学习算法在机器人控制中得到了广泛的应用。
通过对机器人的视觉和感知系统进行深度学习训练，可以实现机器人对环境的分析和理解。
例如，深度学习算法可以使机器人识别物体的形状、颜色和纹理，从而实现自主抓取和操作。
此外，深度学习算法还可以使机器人具备自主导航和路径规划的能力，提高机器人的智能化程度。
2. 故障诊断和预测维护在机械工程中，故障诊断和预测维护是非常重要的任务。
深度学习在数控加工设备精度控制中的应用研究
深度学习在数控加工设备精度控制中的应用研究摘要：随着我国制造业的快速发展和技术进步，数控机床已经成为现代制造的重要组成部分。
然而，由于其复杂的结构、多元功能以及高精度的要求等原因，使得数控加工设备的生产过程具有一定的不确定性，从而导致了加工误差的存在。
为了解决这一问题，本文主要从数控加工设备精度控制的角度出发，结合机器学习领域的发展现状及趋势，提出一种基于深度学习算法的数控加工设备精度控制方案。
关键词：深度学习；数控加工；精度控制一、引言1.1数控加工设备精度控制的重要性随着工业化进程的不断推进，数控加工设备作为一种高效率和高精度的生产方式得到了广泛的应用。
然而，由于各种因素的影响，如材料特性、工艺条件等因素对加工结果产生了较大的影响，导致了加工过程中的质量难以保证。
因此，如何提高数控加工设备的精度控制成为当前亟待解决的问题之一。
目前，传统的数控加工设备精度控制方法主要依靠人工干预来进行，但是这种方法存在着诸多弊端：一是需要大量的人力投入，二是容易出现操作误差；三是无法适应复杂的加工过程需求。
为了克服这些问题，近年来出现了许多基于人工智能技术的新型精度控制方法。
其中，深度学习是一种非常有前途的技术手段。
通过将机器视觉与神经网络相结合，可以实现对加工过程的自动识别和分析，从而实现对加工参数的精确控制。
1.2深度学习技术的发展及其在工业领域的应用随着人工智能和机器学习的快速发展，深度学习技术已经成为当前最热门的技术之一。
深度学习是一种基于神经网络的人工智能算法，它可以自动地从数据中学习规律并进行预测或分类任务。
与传统的统计学方法相比，深度学习具有更高的准确性和鲁棒性。
因此，深度学习被广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的应用中。
然而，深度学习技术也面临着一些挑战，如训练时间长、计算量大等问题。
这些问题使得深度学习难以直接应用于实际生产场景。
近年来，深度学习技术逐渐得到了工业界的关注。
在数控加工领域，由于其高精度的要求和复杂的工艺过程，传统控制方式已经无法满足需求。
基于深度学习的无人机自主控制技术研究
基于深度学习的无人机自主控制技术研究无人机自主控制技术是指利用深度学习等人工智能技术，让无人机能够自主感知环境和执行任务，而不需要人类的直接干预。
这种技术的应用领域非常广泛，如无人机航拍、搜救、反恐等。
本文将围绕基于深度学习的无人机自主控制技术展开探讨。
一、深度学习技术在无人机自主控制中的应用深度学习是一种机器学习的分支，在无人机自主控制中非常重要。
基于深度学习的无人机自主控制技术，主要是通过让无人机学习深度神经网络，来实现机器自主感知环境和执行任务的能力。
比如，在飞行的过程中，无人机可以用深度学习让自己自主感知前方有障碍物等，从而做出避障动作。
此外，无人机也可以通过深度学习技术进行目标识别，实现自主搜寻目标和执行打击任务。
二、深度学习技术在无人机自主驾驶中的应用无人机自主驾驶技术是指：为达到一定的目标，无人机能够依据所获取环境信息，进行自主规划和控制，以保证状态的稳定。
在这个过程中，深度学习技术可以帮助无人机进行环境感知，如通过视觉识别目标、确定前进方向等，同时为机器提供自主判断和决策依据，从而实现无人机在不同情况下的自主驾驶。
三、基于深度学习的无人机自主控制技术的局限性与未来展望基于深度学习的无人机自主控制技术，目前仍存在诸多局限性。
首先，无人机需要具备一定的硬件和软件支持，需要在无线传输、环境感知硬件识别等方面有所突破。
其次，无人机自主控制技术需要考虑人因工程，确保无人机的安全性，因此，如何集成业务规则和伦理道德问题也是关键。
未来，随着技术的不断发展，基于深度学习的无人机自主控制技术将会得到更加完善。
同时，也会有越来越多的领域需要无人机完成任务，这将进一步推动无人机自主控制技术的研究和进步。
结尾：综上所述，基于深度学习的无人机自主控制技术，无疑将会是未来无人机发展的重大趋势。
虽然在技术研究和市场应用上仍存在一定的局限性，但相信随着技术的不断发展和人们对机器自主能力的需求增加，这些问题将会逐渐解决。
深度学习在控制工程中的应用
深度学习在控制工程中的应用近年来，深度学习算法的快速发展和广泛应用已经引起了大众的广泛关注，尤其是在控制工程领域中的应用更是日趋普及。
深度学习技术能够为控制工程带来更高效、更智能的解决方案和创新思路，让工程师们在设计和实现高质量、复杂控制系统时更加顺畅和高效。
一、深度学习在控制系统识别与建模中的应用深度学习在控制系统中广泛应用的第一个领域就是识别和建模，目的是为了更好地理解问题并推导相关的控制系统策略。
深度学习算法利用大量的数据的学习能力和抽象分类技术，可以在系统识别和建模中起到至关重要的作用。
例如，在智能交通系统中，深度学习可以通过对交通信号灯的识别和预测，自动实现道路交通控制，并且可以在实时交通管理和安全监控中发挥重要作用。
二、深度学习在控制算法优化中的应用与传统控制算法相比，深度学习算法可以实现实时的、无模型的优化，并提供更高效和更准确的控制方案。
在控制算法优化中，深度学习算法可以通过设计一个多输出网络来实现多目标控制，可以通过自适应学习和自动调节来优化控制，并能够实现对非线性系统的优化控制。
此外，深度学习还可以应用于状态预测和预测控制，有效提高控制效果和系统的稳定性。
三、深度学习在控制过程监测和诊断中的应用深度学习算法不仅能提供更高效、更准确的控制策略，同时还能应用于控制过程的监测和诊断，以预测未来发展趋势，提供故障分析和解决方案。
例如，深度学习可以应用于电力系统中，用于监测设备的偏差和故障，并快速识别和排除这些故障，实现电力系统的稳定和安全运行。
总之，深度学习算法正在推动控制工程的进步，尤其是在智能制造、自动化、航空航天和能源等行业的应用中。
深度学习算法的未来仍不可预知，将有许多机会和挑战，但相信在快速发展的科技和工程进程中，深度学习将继续为工程师们带来更有用、更智能的解决方案和控制系统创新。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
第42卷第5期自动化学报Vol.42,No.5
2016年5月ACTAAUTOMATICASINICAMay,2016
深度学习在控制领域的研究现状与展望段艳杰1吕宜生1张杰1,2赵学亮1王飞跃1
摘要深度学习在特征提取与模型拟合方面显示了其潜力和优势.对于存在高维数据的控制系统,引入深度学习具有一定的意义.近年来,已有一些研究关注深度学习在控制领域的应用.本文介绍了深度学习在控制领域的研究方向和现状,包括控制目标识别、状态特征提取、系统参数辨识和控制策略计算.并对相关的深度控制以及自适应动态规划与平行控制的方法和思想进行了描述.总结了深度学习在控制领域研究中的主要作用和存在的问题,展望了未来值得研究的方向.
关键词深度学习,控制,特征,自适应动态规划引用格式段艳杰,吕宜生,张杰,赵学亮,王飞跃.深度学习在控制领域的研究现状与展望.自动化学报,2016,42(5):
643−654DOI10.16383/j.aas.2016.c160019
DeepLearningforControl:TheStateoftheArtandProspectsDUANYan-Jie1LVYi-Sheng1ZHANGJie1,2ZHAOXue-Liang1WANGFei-Yue1AbstractDeeplearninghasshowngreatpotentialandadvantageinfeatureextractionandmodelfitting.Itissignificanttousedeeplearningforcontrolproblemsinvolvinghighdimensiondata.Currently,therehavebeensomeinvestigationsfocusingondeeplearningincontrol.Thispaperisareviewofrelatedworkincludingcontrolobjectrecognition,statefeatureextraction,systemparameteridentificationandcontrolstrategycalculation.Besides,thispaperdescribestheapproachesandideasofdeepcontrol,adaptivedynamicprogrammingandparallelcontrolrelatedtodeeplearningincontrol.Also,thispapersummarizesthemainfunctionsandexistingproblemsofdeeplearningincontrol,presentssomeprospectsoffuturework.
KeywordsDeeplearning,control,feature,adaptivedynamicprogramming(ADP)CitationDuanYan-Jie,LvYi-Sheng,ZhangJie,ZhaoXue-Liang,WangFei-Yue.Deeplearningforcontrol:thestateoftheartandprospects.ActaAutomaticaSinica,2016,42(5):643−654
近年来,深度学习(Deeplearning)[1]在学术界和工业界发展迅猛.它在很多传统的识别任务上取得了识别率的显著提升[2],显示了其处理复杂识别任务的能力,吸引了大批学者研究其理论和应用.许多领域开始尝试利用深度学习解决本领域的一些问题.在控制领域,关于深度学习的研究已初现端倪.本文在概述深度学习的主要思想和方法的基础上,阐述深度学习在控制领域的研究现状,回顾相关的深度网络与深度控制的研究内容,介绍深度学习在控制领域常用的结合方法:自适应动态规划及其拓展平行控制.综合以上内容提出深度学习在控制领收稿日期2015-12-26录用日期2016-03-26ManuscriptreceivedDecember26,2015;acceptedMarch26,2016国家自然科学基金(71232006,61233001,71402178)资助SupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(71232006,61233001,71402178)本文责任编委侯忠生RecommendedbyAssociateEditorHOUZhong-Sheng1.中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室北京1001902.青岛智能产业技术研究院山东2660001.TheStateKeyLaboratoryofManagementandControlforComplexSystems,InstituteofAutomation,ChineseAcademyofSciences,Beijing1001902.QingdaoAcademyofIntelligentIndustries,Shandong266000域的研究展望.1深度学习概述深度学习源于神经网络的研究,可理解为深层的神经网络.通过它可以获得深层次的特征表示,免除人工选取特征的繁复冗杂和高维数据的维度灾难问题.目前较为公认的深度学习的基本模型包括基于受限玻尔兹曼机(RestrictedBoltzmannmachine,RBM)的深度信念网络(Deepbeliefnet-work,DBN)[3−4]、基于自动编码器(Autoencoder,
AE)的堆叠自动编码器(Stackedautoencoders,SAE)[5]、卷积神经网络(Convolutionalneuralnet-
works,CNN)[6]、递归神经网络(Recurrentneural
networks,RNN)[7].为便于清楚地阐述深度学习在
控制领域的研究现状,本节将概述以上四种深度学习模型的主要思想和方法.关于深度学习的更多内容,参见深度学习领域的综述[1,8−11].
1.1DBN基于RBM的DBN由多个RBM堆叠而成,其结构如图1所示.网络前向运算时,输入数据从低层644自动化学报42卷RBM输入网络,逐层向前运算,得到网络输出.网
络训练过程,不同于传统的人工神经网络(Artifi-cialneuralnetwork),分为两个阶段:预训练(Pre-training)和全局微调(Finetuning).预训练阶段,从低层开始,每个RBM单独训练,以最小化RBM的网络能量为训练目标.低层RBM训练完成后,其隐层输出作为高层RBM的输入,继续训练高层RBM.以此类推,逐层训练,直至将所有RBM训
练完成.预训练阶段,只使用了输入数据,没有使用数据的标签,属于无监督学习(Unsupervisedlearn-ing).全局微调阶段,以训练好的RBM之间的权
重和偏置作为深度信念网络的初始权重和偏置,以数据的标签作为监督信号计算网络误差,利用BP(Backpropagation)算法计算各层误差,使用梯度
下降法完成各层权重和偏置的调节.DBN可用于特征提取和数据分类等.
图1DBN网络结构Fig.1ThestructureofDBN
1.2SAE类似于DBN,SAE由多个AE堆叠而成,其结构如图2所示.SAE前向计算类似于DBN,其训练过程也分为预训练和全局微调两个阶段.不同于RBM的是,AE之间的连接是不对称的.每个AE可视为一个单隐层的人工神经网络,其输出目标即此AE的输入.在预训练阶段,从低层开始,每个AE单独训练,以最小化其输出与输入之间的误差
为目标.低层AE训练完成后,其隐层输出作为高层AE的输入,继续训练高层AE.以此类推,逐层训
练,直至将所有AE训练完成.同样地,SAE的预训练阶段也只使用了输入数据,属于无监督学习.在全局微调阶段,以训练好的AE的输入层和隐层之间的权重和偏置作为堆叠自动编码器的初始权重和偏
置,以数据的标签作为监督信号计算网络误差,利用BP算法计算各层误差,使用梯度下降法完成各层权
重和偏置的调节.
图2SAE网络结构Fig.2ThestructureofSAE
1.3CNNCNN由卷积层和次采样层(也叫Pooling层)交叉堆叠而成,其结构如图3[6]所示.网络前向计算时,在卷积层,可同时有多个卷积核对输入进行卷积运算,生成多个特征图,每个特征图的维度相对于输入的维度有所降低.在次采样层,每个特征图经过池化(Pooling)得到维度进一步降低的对应图.多个卷积层和次采样层交叉堆叠后,经过全连接层到达网络输出.网络的训练类似于传统的人工神经网络训练方法,采用BP算法将误差逐层反向传递,使用梯度下降法调整各层之间的参数.CNN可提取输入数据的局部特征,并逐层组合抽象生成高层特征,可用于图像识别等问题.
1.4RNN无论是DBN和SAE还是CNN,都没有考虑样本之间的关联问题.RNN则考虑了样本之间的关联关系,将这种关联关系以神经网络之间的连接体现出来.一般情况下,单向RNN[12]中,如图4所示,单个神经网络的隐层连接至下一个神经网络的隐层.这种连接方式考虑了前面样本对后面样本的影响.还有一种双向RNN[13]的连接方式,单个神经网络的隐层连接了其前后神经网络的隐层.这种连接方式考虑了前后样本对当前样本的影响.一般认为RNN的各个神经网络具有相同的权重和偏置.RNN训练时,可使用RBM或者AE对其进行预训