基于自适应逆控制技术的船舶操纵仿真控制

对自适应逆控制理论中的对象动态控制问题和对象扰动控制问题分别进行了探讨，并且针对船舶模型特性，改进了自适应逆控制的框图，使其能够更好地应用于船舶操纵控制。在算法上用最小二乘法代替LMS(Least Mean Square)算法对船舶进行模型参数辨识和控制器的设计。仿真结果表明，改进后的自适应逆控制算法能适应船舶数学模型的变化，与PID控制相比，这种算法具有动态响应快，抗扰动性好等特点。     

基于模型完全动态延时逆的内模控制方法

分析了常规内模控制中存在的缺点，提出了一种基于模型完全动态延时逆的内模控制方法，取消低通滤波器的设计，以逆的延时时间的调整来提高系统的鲁棒稳定性，并结合自适应逆控制原理，采用有效消除被控对象下游输出端和上游输入端扰动的内模控制方法。     

工业锅炉汽包水位系统智能调节研究

针对工业锅炉中具有较复杂动态特性的汽包水位系统,提出了用广义预测控制算法对锅炉汽包水位控制的一种有效方法。该方法是预测控制技术的一个非常重要的分支,将这种算法用于锅炉汽包水位控制的仿真研究表明,该控制方案表现出良好的控制品质并能适应被控对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力。它明显优于传统的 PID 控制。     

基于Preisach逆模型的迟滞非线性系统自适应滑模控制

针对压电陶瓷的迟滞特性严重影响了精确定位或跟踪系统的精度,提出了基于Preisach逆模型的前馈补偿滑模自适应控制。为了避免逆模型的精度受原迟滞模型精度的影响,采用逆模型前馈补偿方法。逆模型前馈补偿不依赖于原模型的精度,同时可获得补偿电压,从而减弱迟滞特性;应用了自适应滑模控制方法,减小跟踪误差,并利用Lyapunov稳定性理论证明了所设计的控制器可保证系统全局渐进稳定。最后在Matlab环境中进行仿真。仿真结果表明,系统能够很好地跟踪期望输出,减小跟踪误差,验证了控制方案的有效性。     

X滤波自适应逆控制算法及在液压位置控制系统中的应用

针对非线性时变特性的液压位置伺服系统跟踪控制问题,基于自适应逆控制理论,提出X滤波液压位置自适应逆控制策略.对传统自适应滤波算法在X滤波结构下的不足,提出变换域变步长归一化最小方差算法.采用该算法对液压伺服位置系统进行了对象建模、在线逆建模及开环控制系统设计.仿真结果表明,X滤波液压位置自适应逆控制具有跟踪速度快、对参数摄动鲁棒性强等良好动态特性.     

Preisach逆模型补偿的压电陶瓷执行器自适应滑模控制

为了降低压电陶瓷执行器迟滞特性对纳米定位平台精度的影响,利用Preisach逆模型补偿迟滞特性,并针对逆模型未能完全补偿的迟滞特性、模型参数的不确定性以及其他扰动设计了自适应滑模控制律.仿真实验结果表明,与普通滑模控制器以及逆补偿PID控制器相比,逆补偿的自适应滑模控制器提高了定位系统的跟踪精度,对系统不确定性和外界扰动有较强的鲁棒性.     

混沌系统的自适应逆控制研究

提出了混沌系统的自适应逆控制方法.对于弱非线性的混沌系统,只要系统存在不恒为零的输出,就能够满足逆控制的条件.采用滤波器与混沌系统级联的方式来实现混沌控制.理论研究和实验证明该方法是有效的.     

永磁直线同步电机自适应变结构位置控制器的研究

针对永磁直线电机参数变化和外部扰动对伺服系统的影响,提出了自适应变结构位置控制设计方法.用电机的位置误差信号及其导数构造切换函数,利用自适应律对系统不确定性扰动因数的极限进行估算.经过分析验证,与基于SVPWM的矢量控制系统相比较,自适应变结构位置控制算法明显减少了由系统参数变化和外部扰动引起的推力脉动,能快速、准确地跟踪给定信号,增强了整个系统的自适应性和鲁棒性.     

神经网络辨识的自适应逆控制

逆模型控制是一个新颖的控制方法．但在实现上会遇到很多困难,如被控对象的大滞后、时变性和不确定性等,使精确的对象数学模型难以建立．文中根据工业对象的特点及对控制系统高鲁棒性与高自适应性的要求,提出一种改进的神经网络的模型参考自适应逆控制系统．仿真试验表明,此系统具有良好的跟踪给定信号和消除对象干扰的作用．     

无人机神经网络重构控制

针对无人机可重构飞行控制系统提出一种基于径向基神经网络的模型跟随自适应逆重构控制方法,其核心是建立内外控制回路,内回路运用自适应逆控制,使得系统不受外部扰动和测量噪声的影响。外回路采用神经网络模型跟随自适应控制结构,使用神经网络和比例混合控制器,对参考模型和系统输出之间的误差进行自适应调整,利用误差来改变神经网络控制器的参数,使得系统达到满意的动态性能。并通过一个具体重构仿真结果证实了该方法的有效性。     

采用FIR数字滤波器的反馈控制系统

这是一个对周期性目标输入的跟踪控制系统。在分析了用模拟滤波器作为补偿器的不足之后，进而提出用ＦＩＲ数字滤波器取而代之。它能够在较宽的频率范围内对周期性的目标输入实现高精度跟踪并具有较高的抗干扰能力和较快的收敛速度。     

基于改进型径向基函数网络的船舶非线性航向自适应逆控制

针对非线性船舶控制中传统自适应控制方法存在的实时参数调整复杂、鲁棒性差等缺陷,提出了一种基于改进型径向基函数(RBF)网络的自适应逆控制(AIC)方案,RBF网络相比通常的非线性自适应模型,结构更为简单且不存在局部极小问题.对“The R.O.V Zeefakkel”散装船非线性模型的仿真结果表明,AIC在显著改善对象动态响应性能的同时,具有良好的鲁棒性和扰动消除能力,适用于对机动性要求较高的中小型船舶控制.     

基于自适应逆控制方法的小型四旋翼无人直升机姿态控制 

以上海交通大学工程训练中心运动控制实验室自行研制的小型四旋翼无人直升机为研究对象,搭建了姿态控制实验系统.根据牛顿 欧拉方程建立了小型四旋翼直升机的动力学模型,首次将自适应逆控制（AIC）方法运用于小型四旋翼直升机控制系统中,实现了小型四旋翼直升机的姿态稳定控制.仿真结果和实际飞行实验表明,AIC方法在小型四旋翼直升机姿态控制中具有很好的实时性和鲁棒性.     

基于VC5509McBSP的语音数据采集及FIR滤波

为了使语音信号更好的在信道中传输,可以经过带通滤波器使信号带宽小于信道带宽.通过TMS320VC5509的McBSP配置语音编解码芯片TLV320AIC23正常工作,并将采集到的语音数据经过一个FIR带通滤波器,滤除通带外的噪声,从而可以得到更好的传输信号.实验结果表明经过带通滤波器后的声音质量有显著的提高.     

基于内模控制的CCD像机消旋控制器

针对CCD(Charge Coupled Devices)像机消旋控制系统中存在的不规则干扰力矩和模型不确定性等问题,利用经典的滞后-超前校正无法得到满意的控制结果,提出采用改进的内模控制方法(IMC:Internal Model Control).该方法既含有被控对象模型本身的闭环反馈形式,又加入了直接针对模型误差及外界干扰的滤波反馈.分别针对系统含有增益误差和极点误差的情况进行了仿真,两种系统输入阶跃信号仿真的结果表明:对于存在增益误差的系统,采用改进的IMC,系统的上升时间减小了一半,峰值减小了3%;对存在极点误差的系统,改进的IMC能很好地消除采用经典控制方法时系统存在的严重震荡问题.改进的IMC设计简便,为类似的控制问题提供了简单实用的控制方法.     

一种新型的FIR滤波器

在原有FIR滤波器结构的基础上给出全相位数字滤波器的结构，推导出了全相位数字滤波器的输出公式，并用实验证明全相位滤波器具有良好的滤波频率特性。     

纯滞后对象的直接补偿外模控制器

提出了一种适用于纯滞后对象的外模控制器,将外部模型输出与系统实际输出之差经滤波后直接补偿控制信号。标称系统的动态性能由外部模型和补偿器来保证;系统的鲁棒性能和抗干扰能力则由滤波器来保证,二者可以解析设计,仿真结果表明,这种外模控制器具有良好的动态性能和抗干扰能力,鲁棒性能优于Ｓｍｉｔｈ预估控制,而且设计简单、方便。     

非最小相位离散系统的模型参考自适应控制

将单输入单输出非最小相位离散时间系统的模型参考自适应控制的新方法（即用从最小二乘获得的近似逆系统方法）推广到多变量场合．讨论了如何避免不稳定的零极点对消及如何将扰动的作用与对象的输出进行解耦的问题．计算机仿真结果说明了推广方法的有效性．     

基于瞬时无功理论的检测方法中低通滤波器的优化设计

针对瞬时无功理论的检测方法中Butterworth低通滤波器存在动、静态特性难以兼顾的弱点,选用Butterworth滤波器和均值滤波器串联的形式作为优化低通滤波器,通过均值滤波器抑制Butterworth滤波器的输出纹波,选用2阶Butterworth滤波器以加快检测速度.实验表明,该优化低通滤波器既可以保证畸变电流的检测精度,又具有较快的响应速度.