一类高精度伺服系统基于模糊神经网络的复合控制

针对高精度伺服系统中存在的各种非线性及不确定性 ,提出了基于模糊神经网络的复合控制方法。控制器由前馈控制器和闭环反馈控制器组成。前馈控制器由零相差跟踪控制器 (ZPETC)及FIR滤波器构成 ,闭环反馈控制器采用模糊神经网络控制 ,包含一个辨识网络FNNI和控制网络FNNC。该控制方法结合了神经网络和模糊推理的优点 ,可以克服各种非线性和不确定性 ,明显提高跟踪性能 ,具有很好的鲁棒性。提出的模糊神经网络结构简单 ,推理算法易于实现 ,并且可以更合理地选择初始权值 ,加快了网络的收敛速度 ,在一定程度上解决了神经网络的实时性问题     

基于混沌神经网络模型的预测控制器的设计及应用

根据具有混沌特性非线性、大时滞系统的时间序列重构相空间，计算相空间饱和嵌入维数、并以此为指导，建立混沌神经网络，即便在网络输入不完整或发生变异的情况下，该模型仍能对系统作高精度的短期预测；在此基础上，又设计了模糊神经网络预测控制器，实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。将该控制器应用到单元机组负荷控制系统中，仿真表明了该控制有效性、快速性和鲁棒性。     

飞行仿真转台模糊神经网络补偿的复合控制

针对飞行仿真转台系统的非线性和不确定性,提出了基于模糊神经网络补偿的复合控制器,该控制器由前馈控制器、闭环控制器及模糊神经网络补偿环节组成。前馈环节由零相差跟踪控制器及FIR滤波器构成,闭环控制器由PD控制及干扰观测器构成,补偿环节由一动态模糊神经网络实现,给出了基于Lyapunov函数的稳定性证明。该控制方法突出优点在于兼顾考虑了系统中的结构化不确定性和非结构化不确定性,能够在外部干扰与参数摄动并存的情况下,保证系统的稳定性和跟踪性能。     

基于混沌神经网络模型的模糊预测控制及应用

由于混沌时间序列内部确定的规律性，其重构出混沌吸引子的相空间具有高精度短期预测性，为此，本文根据非线性，大时滞系统的时间序列及所得的Lyapunov指数规律，计算出系统的饱和嵌入维数和可预报尺度，并以此为指导，采用混沌神经网络重构混沌时间序列相空间，该混沌神经网络即便在网络输入不完整或发生变异的情况下，仍能对系统作高精度预测，在此基础上，又将预测模型与模糊控制相结合，提出了一种新型的模糊预测控制决策，实现了非线性，大时滞系统高精度的自适应控制，将该控制应用在单元机组负荷控制中，仿真表明该控制具有实时性，容错性和鲁棒性。     

加入预测信息的反馈误差学习模型及其仿真研究

针对非线性平衡控制问题，提出了一种加入预测信息的反馈误差学习（P-FEL）模型，该模型使用系统状态预测信息和反馈控制器的输出信号共同构成前馈神经网络控制器的教师信号，使用在线BP算法保证运动控制和运动学习同步进行。将P-FEL模型应用于倒立摆平衡控制的仿真实验结果表明，P-FEL模型可以有效地减少前馈神经网络控制器对反馈控制器参数的依赖性，同时还具有良好的平衡控制性能和鲁棒性。     

模型参考自适应内模控制及其仿真研究

本文提出了一种模型参考自适应内模控制方法。采用内模控制器作调节器，模糊逻辑作自适应机构，综合了模糊控制，内模控制和自适应控制的优点。仿真研究结果表明，这一方法是可行的，并能适应对象特性的大范围变化     

基于神经网络的直流电动机实时跟踪控制

研究了三层对角回归神经网络(DRNN)用于直流电动机实时控制的方法.首先采用动态反传算法训练神经网络以辨识直流电动机的逆模型,然后将这一训练后的网络作为前馈控制器与常规反馈控制器一起输出控制电压,以控制系统跟踪位置或速度指令.该算法简单、计算量小,适于实时控制.仿真结果表明了该方法的有效性.     

伺服系统中模糊控制器的设计与仿真

同步随动系统是雷达系统中十分重要的单元，它驱动平面位置显示器的偏转线圈跟随雷达天线同步转动，以便精确地测量目标方位，是典型的角度伺服系统。在现行装备中，该系统大多采用模拟调节器，带来了参数调节不方便、动态特性差和跟踪精度低等缺点，因此采用现代控制理论对其进行改造十分必要。根据交流电机的数学模型，对雷达同步随动系统采取了数字PID和模糊控制两种控制策略，通过仿真分析，说明了采用模糊控制的先进性。     

基于小波神经网络的自适应逆控制及其应用

神经网络控制特别适用于具有非线性和不确定性因素的系统。采用小波神经网络(WNN)对飞行仿真转台的直流伺服系统进行实时辨识,得到其逆模型。然后将这一训练后的网络作为前馈控制器与常规反馈控制器结合构成并行自适应逆控制器,控制转台跟踪指定的速度和位置轨线。仿真结果表明该方法的有效性。     

CMAC网络与模糊PD并行控制仿真研究

针对工业被控对象广泛存在的不确定性、非线性、时变性和多干扰等特性,提出了一种CMAC网络与模糊PD并行控制器的设计方法。该方法以模糊PD控制代替传统的PD控制实现反馈控制,并采用遗传算法整定模糊PD控制的量化因子,CMAC网络实现前馈控制。仿真结果表明,CMAC网络与模糊PD并行控制相对于PID控制与传统的CMAC网络与PD并行控制具有更强的鲁棒性与抗干扰能力。     

Backstepping tracking control for nonlinear time-delay systems

1. INTRODUCTION The presence of time delay has a significant effect on system performance and destroys the stability of closed-loop system[1]. Therefore, the study on time-delay systems has important practical significance. Recen- tly,considerable progress has been made in this field[1~10]. According to the dependency of the designed contr-oller depends on the time delay, the control approa-ches for time-delay systems can be classified into two categories: delay-dependent[2~3,10] and dela…     

基于前馈及反馈补偿的高性能直线伺服系统

数控机床用直线电动机在工作过程中,推力波动、负载扰动和非线性摩擦等各种扰动因素降低了直线伺服的性能。为抑制扰动满足数控机床直线伺服系统速度跟踪性能的要求,在分析永磁直线同步电动机数学模型和各种扰动因素的基础上,引入具有动态递归特性的Elman神经网络,设计出具有前馈及反馈综合补偿效果的复合控制器,不仅可以对各种扰动进行反馈补偿,而且对速度给定信号进行预测前馈补偿控制,提高了直线伺服系统的跟踪精度和响应速度,仿真结果验证了Elman神经网络的动态性能及综合补偿的优点,表明了复合控制方案的有效性和可行性。

Abstract：

Disturbance variations,such as force ripple,load disturbance and nonlinear friction,directly impose on the motor shaft,leading to significant effect on the computer numerical control （CNC） machine tool servo system performance.In order to satisfy the requirements for speed command tracking performance and eliminate the influence of disturbance,on the bases of the analyzing the mathematics model of permanent magnet linear synchronous motor （PMLSM） and disturbance variation,Elman dynamic recurrent Neural Network was introduced and compound controller with feedforward and feedback comprehensive compensation was proposed.The disturbances were compensated by feedback component and reference speed input signal was preview controlled by feedforward component.The tracking performance and respect speed of linear server system were improved.The advantages of the comprehensive compensation and dynamic of Elman NN were proved.The simulation results show that this compound control scheme is feasible and effective.     

基于短期AGC指令的负荷系统预见预测控制

针对目前火力发电单元机组负荷增减频繁、扰动因素较多的情况，在充分利用自动发电挂制(AGC)的负荷指令资源的基础上，提出一种协调控制系统的负荷预见预测控制方案。该方法以多变量预测控制为核心，将预见控制思想融入到预测控制的设计之中，从而构成一种新的负荷协调控制策略。仿真结果表明，该方法集预测控制、预见控制二者的优点，使得机组负荷具有良好的跟踪性能，主蒸汽压力也具有很好的系统动、静态调节品质，而且控制量变化非常平稳，在对象动态特性较大范围内变化的情况下，系统具有较强的鲁棒性。     

电站中速磨的模糊跟踪控制及仿真

针对电站中速磨的控制难题,提出了一种模糊状态反馈跟踪控制方案。利用内模原理的特性来改善模糊跟踪控制系统的性能,使得被控非线性对象的输出变量可以渐进跟踪期望的变化轨迹。采用T-S建模方法来对中速磨进行建模并得到其T-S模糊模型。针对中速磨的T-S模糊模型设计模糊状态反馈跟踪控制系统并进行仿真,结果表明系统的输出可以很好地跟踪给定的轨迹。     

一类非线性系统的模型参考自适应模糊控制

针对一类不确定非线性系统 ,基于一种修改的监督控制方案并利用广义多线性模糊逻辑系统的逼近能力 ,提出了一种模型参考自适应模糊控制器设计的新方案。该方案利用参考模型作为性能指标 ,自适应调节模糊控制器的规则库 ,并通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响 ,不但能保证闭环系统稳定 ,而且可使跟踪误差收敛到零。仿真结果表明了该方法的有效性     

基于数据挖掘的结构模糊控制规则生成与仿真分析

结合智能控制与现代控制理论,在结构控制领域,提出了直接从已有主动控制算法的成功数据样本中提取模糊控制规则的思想和方法。以顶层设置AMD控制装置的五层钢框架模型结构为例,阐述了提取模糊控制规则的步骤,仿真结果证实了所设计的二输入单输出模糊控制器的有效性和鲁棒性。通过76层Benchmark风振模型的模糊控制仿真分析,进一步验证了这种充分利用主动控制算法获取模糊规则思想的有效性。研究成果使结构振动模糊控制器的设计具有一定的依据,为AMD模糊控制走向工程应用奠定了理论基础。     

A Fuzzy-Neural Network Control of Nonlinear Dynamic Systems

1.INTRODUCTIONInrealfile,therearemanyprocessesthataretoocomplex,highlynonlinear,uncertaininparametersanddisturbances,itissodifficulttogettheaccuratemathematicalmodel-basedtraditionalcontroldesignmethodologiescannotbeemployedeffectively,fuzzylogicandneuralnetworkprovideeffectiveapproachfordealingwiththeuncertaintyandnonlinearity,andhavebeenappliedtotherealmofmodeling,identificationandcontrolofnonlinearsystemsinrecentyears[1-4].Aclassofneuralnetworks,thefeed-forwardnetworks,havebeenproventob…     

空间最优交会轨迹跟踪控制的参数化方法

在空间交会状态模型的基础上,通过分析航天器的轨道动力学方程,给出了空间最省燃料交会轨迹和空间最优交会轨迹跟踪控制问题的数学描述。基于线性系统的特征结构配置和模型参考方法,提出了一种空间最优交会轨迹跟踪控制的参数化方法。应用该方法设计了系统的反馈镇定控制器和前馈跟踪控制器。仿真结果表明提出的控制方案是行之有效的。     

基于广义预测的非线性解耦PID控制

针对一类非线性多变量离散时间动态系统,提出了基于神经网络的非线性多变量PID解耦控制方法。该控制器是由常规PID控制器与解耦补偿器、未建模动态前馈补偿器组成,而PID参数的整定是通过广义预测的方法实现的。同时给出了该控制方法的闭环系统的稳定性和收敛性分析。最后通过仿真实例验证了所提方法的有效性和可行性。     

软管式自主空中加油飞行控制系统与仿真研究

基于参考观测器的全状态反馈控制方法设计了受油机飞行控制系统,建立了软管式自主空中加油仿真系统,并进行了仿真验证。根据生成的受油机参考跟踪、对接轨迹,通过输出跟踪观测器在线估算前馈控制信号和参考状态量,设计全状态反馈控制器精确跟踪参考状态,解决了受油插头难以近距离跟踪加油锥套并实现精确对接的问题。以某型UCAV为例,设计了基于全状态反馈控制的自主空中加油仿真系统并进行了数字仿真。仿真结果表明,在四种强度阵风干扰下,设计的空中加油仿真系统能实现精确的双机加油设备跟踪与对接,具有良好的动态性能与鲁棒性能。