基于对角递归神经网络的非线性逆动态控制

采用2个对角递归神经网络(DRNN)构成非线性逆动态控制系统，一个用作辨识器，逼近系统的正模型，为逆动态控制提供系统的灵敏度；另一个用作控制器，逼近系统的逆动态模型，再与原系统串联组成伪线性系统．仿真结果表明该控制方法实现了对非线性系统的有效控制。     

浮点数编码的遗传算法在系统辨识中的应用

采用基于浮点数编码(十进制编码)的遗传算法,融合和改进了一些遗传操作,提出了一种系统辨识的方法并应用到在噪声背景下ARMA模型系统的辨识.仿真表明,该方法能有效地克服有色噪音的干扰,从而获得系统参数的无偏估计,在开口箱扬声器系统的低频参数测量中的应用也表明了该方法的有效性.     

基于最小二乘估计的非线性离散系统鲁棒故障诊断

对于一类不确定非线性离散系统,提出了一种基于最小二乘估计的故障诊断(FDBLSE)方法.该方法通过构造被诊断系统的状态估计器而得到状态估计误差与故障之间的动态关系,并以此为基础,利用最小二乘直接对故障进行在线辨识.文中分析了故障辨识误差以及诊断方法的鲁棒性、灵敏度和检测时间,并与基于学习的故障诊断方法作了深入比较.FDBL方法不但能够辨识故障,而且能够给出辨识误差的上界,同时还具有辨识时间短、辨识精度高的特点.仿真表明该方法有效.     

飞机颤振模态参数的辅助变量方差辨识及渐近分析

针对飞机颤振随机模型中输入输出观测数据带有观测噪声的问题,为得到较准确的飞机颤振模态参数,将辅助变量辨识方法与方差匹配方法相结合,形成一种新的辨识策略--辅助变量方差辨识方法. 在飞机颤振随机模型中,通过引入辅助变量来构造方差函数,导出最小化优化目标准则函数的求解过程,并详细地给出对应的偏 导式. 根据渐近分析理论,推导参数估计值的渐近方差矩阵表达形式. 利用此渐近方差矩阵不仅可以衡量辨识方法的有效性,而且可以设计最优激励信号. 将提出的方法用于飞行仿真转台电流环被控对象的传递函数辨识和飞机颤振模态参数辨识,验证了该方法的有效性.     

浮点数编码的遗传算法在系统辨识中的应用

采用基于浮点数编码（十进制编码）的遗传算法,融合和改进了一些遗传操作,提出了一种系统辨识的方法并应用到在噪声背景下ARMA模型系统的辨识。仿真表明,该方法能有效地克服有色噪音的干扰,从而获得系统参数的无偏估计,在开口箱扬声器系统的低频参数测量中的应用也表明了该方法的有效性。     

气动伺服系统非线性模型的建立与仿真

本文针对气动位置伺服系统的一些关键技术进行了研究,建立了系统数学模型,包括比例阀非线性特性的描述、非线性摩擦力的表示等,并采用MATLAB中的Simulink对所建模型进行仿真,模型,以摆动气缸位置伺服系统为例,进行了仿真和实验数据对比。结果表明该数学模型较为精确,基于该数学模型的Simulink仿真模型较好的反映了气动位置伺服系统的特性,证明所建模型的合理性。     

一种通用的参数自调节模糊控制器

考虑到实际工业过程对鲁棒性的要求,针对工业过程可以由二阶加时延模型近似表示的特点,基于偏差继电实验辨识的系统模型,设计了二阶通用参数自调节模糊控制器,并与传统PID控制器进行比较,仿真结果验证了算法的有效性.     

四旋翼飞行器的分散式容错控制

针对存在复合干扰和执行器故障的四旋翼飞行器姿态系统提出一种故障调节策略. 首先给出了四旋翼飞行器的姿态模型和存在复合干扰情况下的姿态模型,并给出执行器的失效故障表达形式. 针对姿态控制系统的复合干扰和执行器失效故障,分别给出一种复合干扰估计和局部故障诊断和辨识(fault diagnosis and identification,FDI)算法. 复合干扰估计器由干扰估计误差驱动,并非直接与传统的状态跟踪或预测误差有关. 针对执行器失效故障的局部FDI结构类似于模型参考自适应,基于复合干扰估计和局部FDI设计出四旋翼飞行器姿态系统backstepping容错控制器. 仿真实验验证了文中所提容错控制策略的正确性和有效性.     

基于递推最小二乘法的四旋翼系统辨识

在四旋翼飞行器建模过程中,需要获取精确的系统模型参数.该文通过系统辨识的方法获得四旋翼系统模型的参数.首先针对四旋翼飞行器小角度飞行状态,建立含有未知参数的系统动力学模型;然后根据四旋翼飞行器的实际飞行数据,应用递推最小二乘法对系统参数进行辨识;将辨识获得的参数应用于仿真模型,并将仿真数据与实际测量值进行对比.结果表明:在小角度飞行状态下,此辨识方法可以获得精确的系统模型参数.     

基于改进遗传算法的Volterra核辨识研究

本研究提出了一种基于改进遗传算法辨识Volterra级数模型的方法.该方法根据Volterra核与系统输出的相关程度来调整模型结构,利用重启策略与自适应搜索范围解决进化停滞与算法早熟收敛等问题.通过仿真试验将改进遗传算法与标准遗传算法、量子粒子群算法进行比较.结果表明,该方法在辨识精度、收敛速度及抗噪性能等方面明显优于...     

基于神经网络的机械臂自适应输出反馈控制设计

研究了机械臂的位置跟踪问题,提出了基于神经网络的自适应输出反馈控制方法. 该方法无需系统精确的数学模型,适用于具有非线性不确定性和外界干扰的机械臂控制系统. 设计的控制器由三部分组成：基于动态补偿器的输出反馈控制项、神经网络自适应控制项和鲁棒控制项. 神经网络的权值自适应学习率由Lyapunov稳定性理论得出. 仿真结果表明设计的控制器能驱动机械臂精确跟踪期望的位置,验证了该控制方法的有效性.     

基于PC104总线的直流伺服电动机控制

在PC104总线控制下,应用运动控制芯片LM629和电动机驱动芯片LMD18200实现了直流伺服电动机的控制,本文介绍了电动机控制系统的组成、电机控制板和系统控制软件,该控制系统具有体积小、功能强、反应速度快和控制简单等特点,可以应用在小型移动机器人的运动控制系统上。     

基于模糊PID的连铸结晶器电液伺服系统研究

为提高铸机结晶器伺服系统的响应速度,减小超调量,针对常规PID控制器参数整定不良,性能欠佳问题,结合模糊控制技术,设计了一种基于模糊控制与PID控制相结合的模糊PID控制器.通过MATLAB对该系统进行仿真研究表明:该控制系统稳态精度高,动态响应速度快,超调量小,满足结晶器伺服系统的工作要求,对设计同类系统提供了参考依...     

一种新型控制器在轧机中的应用

为了满足轧机液压压下系统高响应、高精度的要求和解决系统非线性时变等不确定的压下液压伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种基于模糊神经网络的滑模控制策略.该模糊神经网络滑模控制器用以控制液压轧机压下系统以提高其响应速度和控制精度.仿真与试验结果表明,新型控制器使轧机液压压下伺服系统具有较强的动态特性和稳态特性,并提高了轧机液...     

感应异步电机控制系统建模仿真的新方法

在MatLab/Simulink环境下,引入DMCode-MS(IM)MatLab Library V1.0模块库,利用该库中的三相异步电机本体、A/D转换、位置检测、功率转换器、控制器等功能模块,构建了交流位置伺服系统的双闭环仿真模型.仿真结果证明了该系统模型的有效性,为感应异步电机控制系统的设计和调试提供了理论基础.     

基于干扰观测器的移动机器人轨迹跟踪控制

针对移动机器人的轨迹跟踪问题,设计了基于干扰观测器的积分滑模控制器.考虑侧滑与干扰的影响,建立了移动机器人的运动学和动力学模型.基于终端滑模理论设计了自适应滑模干扰观测器,实现了对复合干扰的有限时间逼近.在此基础上设计了基于运动学模型的轨迹跟踪控制器,保证了位置跟踪误差的渐近收敛和角度误差的有界收敛.结合干扰观测器和积分滑模方法,设计了基于动力学模型的速度跟踪控制器.通过仿真验证了所设计控制算法的有效性.     

数字伺服技术在无刷直流电机控制中的应用研究

提出了用计算机辅助设计和分析技术建立三维实体模型,快速准确计算无刷电机组件物理参数的新方法,建立了无刷直流电机数字伺服控制系统的模型,设计出速度和相位数字控制系统环路,并在单片微处理器μPD78148上编程实现。     

基于单片机全位置自动焊接装置的研制

焊接装置以C8051F020单片机为核心控制芯片,通过对数字直流伺服系统、PI控制器和驱动接口设计以及对电流、电压传感器、角度传感器的反馈信息的检测与处理,实现了对电机的控制,完成了各种焊接要求.焊接速度的平稳恒定是焊接质量的保障,利用单片机对PWM波脉宽的调制和增量式PI控制器对电机转速的调节,实验表明,该方法可以实现焊接速度的精确控制.     

一种新的模糊内模预估控制器

采用内部模型控制 估器和模糊控制器相结合,对模糊内模预估控制方法进行了研究。其方法是利用模糊预估控制器克服时滞,通过对具有纯滞后的被控过程进行的数字仿真研究,结果表明：这项研究的控制效果要优于常规ＰＩＤ控制、模糊控制（Ｆｕｚｚｙ）和内模控制（ＩＭＣ）方法。     

基于MatLab/Simulink的单片机控制系统仿真

单片机控制器是一种特殊的数字控制器.根据单片机控制器的工作特征,在MatLab/Simulink环境下建立了单片机控制系统的仿真模型,以PID控制系统为例,实现了单片机控制系统的仿真.