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1.
从油气弹簧建模与试验验证出发,建立了特种车辆主动油气悬架的非线性模型.为满足特种车辆的工况要求,应用微分几何理论,通过微分同胚变换与非线性状态反馈将原非线性系统进行全局精确线性化,并对其设计线性PID控制算法.仿真结果表明,该非线性系统的控制策略具有算法设计简单、控制效果良好等特点. 相似文献
2.
CCM Buck变换器的精确反馈线性化滑模变结构控制 总被引:1,自引:0,他引:1
利用非线性系统的微分几何理论,在CCM Buck变换器仿射非线性模型的基础上,推导出了对应的非线性坐标变换矩阵和状态反馈表达式,得到了Buck变换器的精确反馈线性化模型。在此模型的基础上,选取线性切换函数和指数趋近律,设计了滑模变结构控制器.对比研究表明,所提出的精确反馈线性化滑模变结构控制策略具有良好的动态响应调节和稳态误差调节特性,表现出更强的鲁棒性. 相似文献
3.
三相电压型PWM整流器的反馈线性化解耦模型和仿真 总被引:5,自引:0,他引:5
建立了同步旋转坐标系下的三相电压型PWM整流器的非线性数学模型,应用非线性系统反馈理论,推导出其对应的非线性坐标变换矩阵,得到了三相电压型PWM整流器的状态反馈精确线性化模型,由此提出了无功功率和有功功率的解耦控制策略.仿真结果表明,该控制策略能较好地实现三相电压型PWM整流器的解耦控制,具有较好的动态特性. 相似文献
4.
《广西大学学报(自然科学版)》2021,46(4)
单电感双输出Boost变换器具有非线性特性且输出端存在交叉调节,这给控制器的设计带来困难。为此文中采用目标全息反馈非线性控制方法对单电感双输出Boost变换器的控制器进行设计,以减少系统的交叉调节和其非线性特性带来的问题。首先,建立所研究系统的仿射非线性模型,选取系统状态变量与其对应的参考值形成偏差方程,并令该方程符合布鲁诺夫斯基标准型。然后使用线性最优控制理论对偏差方程形成的线性系统进行设计。同时文中还推导出目标全息反馈非线性控制方法的控制本质是可通过选取反馈参数来配置变换器系统的极点。最后仿真实验结果证明了采用的目标全息反馈非线性控制策略相比于共模-差模电压控制策略有着更强的鲁棒性和更快的调节速度,并能有效的抑制系统的交叉调节。 相似文献
5.
三容水箱是较为典型的非线性、时延对象,具有很强的代表性和工业背景.结合非线性模型线性化方法、PID控制结构及基于T-S模型的模糊控制技术.提出了三容水箱的T-S模糊PID控制策略.在Matlab下建立三容水箱控制的仿真模型并进行仿真研究.结果验证了控制策略的有效性和正确性. 相似文献
6.
为解决反馈线性化(FL)方法的控制性能过于依赖精确系统模型的问题,提出了一种自适应的非线性控制策略,并应用于升力式飞行器的控制器设计.利用模糊小脑模型神经网络(FCMAC)良好的非线性逼近能力和自学习能力,设计了基于FCMAC的干扰观测器,对模型的不确定性和干扰进行在线估计.其网络权值更新规则采用李亚普诺夫方法设计,保证了闭环系统跟踪误差和干扰观测误差的有界.6自由度仿真结果显示该控制方案可实现姿态角对制导指令的稳定、快速跟踪,具有良好的鲁棒性. 相似文献
7.
基于非线性滑动模的机器人鲁棒自适应分散控制策略 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一类基于非线性滑动模的鲁棒自适应分散控制策略,用于不确定性机器人的轨迹跟踪.该控制器结构简单,由一个分散的补偿控制器、一个非线性反馈项和一个线性反馈构成,其实现只需了解系统的期望轨迹和各关节输出的位置及速度状态,而不需要详细的系统模型.其主要特点是基于一类饱和型函数提出了一类非线性补偿控制器和一类非线性滑动模的设计方法,能够消除现存文献在设计机器人分散控制器时做的所有限制性假定.基于Lyapunov理论的严格分析和计算机仿真均证明该控制策略能够有效地克服通常难于建模的摩擦力和外部扰动影响,并保证系统误差状态全局的渐近稳定. 相似文献
8.
为了控制一类由Hammerstein模型描述的合有输入约束和有界干扰的非线性化工过程,提出一种鲁棒预测控制策略.该策略分为两步,第一步考虑系统状态不可测的情况,对无约束受干扰的线性模型采用鲁棒输出反馈预测控制方法计算中间变量,其中为了处理干扰,采用二次有界技术设计出能够在线更新的估计误差集合的方法使得系统有界收敛.第二步通过中间变量求解非线性代数方程和采用解饱和的方法得到满足约束的实际控制输入.为了验证方法的有效性,对聚丙烯牌号切换过程进行控制仿真.结果 表明,应用本文的控制策略,不仅能够保证优化问题的递推可行性也能保证闭环系统的鲁棒稳定性. 相似文献
9.
根据感应电动机的基本动态数学模型,得到仿射非线性模型、欧拉.拉格朗日(EL)及端口受控的哈密顿耗散(PCHD)模型.结合非线性控制理论,论述了反馈线性化、反步法、逆系统、自抗扰器及无源控制(PBC)理论在感应电动机控制中的应用,指出了感应电动机各种非线性控制策略的优缺点.提出了基于感应电动机PCHD模型,无源控制和互联与阻尼分配相结合(IDA.PBC);无源控制和自抗扰控制技术相结合,实现优势互补的研究方向. 相似文献
10.
以船舶操纵控制系统为研究对象,对该类非线性系统提出了一种双环混合控制策略,其中非线性反馈环用于抵销部分非线性动力学的影响以降低系统非线性程度并简化控制设计,线性反馈环采用线性系统的连续结构控制保证系统的鲁棒性并消除拌振。 相似文献
11.
为了保证标准锅炉系统实现大范围、全工况优化运行,提出一种双环的控制结构,即内环采用适应性非线性控制,实现输入-状态反馈线性化,而外环采用线性控制器。该控制策略能自动抑制系统参数不确定性和外部扰动等模型未知因素的影响,不依赖模型的精确数学表达式。仿真表明,该适应性非线性控制策略是解决一类具有非最小相位特性的非线性系统控制问题的有效途径。 相似文献
12.
一类多变量传感器故障容错PID控制器的设计与应用 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一类多变量非线性系统的传感器故障,提出了一种新型的基于神经网络模型的故障容错PID控制方法.该方法应用加权移动平均残差技术对传感器故障进行检测,并利用神经网络建模技术在线重构故障传感器信号,重组PID控制器反馈回路,实现容错PID控制.通过在三水箱过程设立多种不同类型的传感器故障,进行仿真研究.仿真研究结果表明,所提出的故障检测与容错控制策略具有很强的鲁棒性和容错能力. 相似文献
13.
五坐标数控加工的非线性运动误差分析与控制 总被引:7,自引:0,他引:7
分析了五坐标联动数控系统采用线性五轴插补运动时,与实际的空间非线性连续轨迹之间的理论加工误差;用空间解析几何、齐次坐标变换建立了双转台结构五坐标机床的运动变换数学模型,并结合五坐标数控机床加工过程的线性插补原理,建立了该类五坐标机床的非线性运动误差估计模型,提出了一种非线性误差控制策略.通过仿真分析和试验加工对该模型和控制策略进行了验证. 相似文献
14.
建立了以气缸和气动阀为主的电力机器人位置控制系统的动力模型.根据系统的非线性特点,引入神经网络控制策略.利用神经网络自学习、非线性映射等特点,设计出基于BP网络的PID控制器,并进行仿真.结果表明,这种控制策略,能明显地改善系统的动静态性能,可以实现气缸活塞全行程任意位置的精确定位. 相似文献
15.
通过对主动队列管理非线性模型进行线性化处理,并在此基础上采用延时反馈系统控制理论,提出了一种基于延时反馈的AQM策略,评估分析了该策略的稳定性和网络性能的优化。仿真结果表明,这种新的拥塞控制策略对抑制网络拥塞有明显效果,能够显著提高网络性能。 相似文献
16.
提出一种基于凸多面体方法的鲁棒性静态反馈紧急工况轨迹跟踪策略.使用侧向位移误差和车辆横摆角误差建立车辆轨迹跟踪模型.针对车辆紧急避让中车辆动态特性高度非线性的问题,使用凸多面体方法建立车辆轨迹跟踪的鲁棒性控制策略.通过Matlab和Carsim软件的联合仿真表明,本文的车辆轨迹跟踪策略具有较为良好的性能和鲁棒性. 相似文献
17.
基于旋转倒立摆模型,分别应用状态反馈、状态反馈 PID和状态反馈 Fuzzy等控制策略进行控制,通过仿真研究表明这些算法的可行性及有效性. 相似文献
18.
针对大容量、远距离输电系统和电力系统的强非线性及不确定性,应用直接反馈线性化方法以及H∞理论,在考虑系统运行中各种干扰的基础上,设计出了一种SVC与发电机励磁鲁棒非线性协调控制策略,并利用综合程序进行了仿真.仿真结果表明,所提出的控制策略具有较强的鲁棒性,能够有效抑制系统振荡,提高系统的暂态稳定性. 相似文献
19.
针对高频响弹载电动舵机系统存在的齿隙非线性、参数时变、未知扰动等问题,提出一种幂次型快速Terminal滑模反演控制策略.设计连续可微函数逼近齿隙非线性环节的死区模型,建立拟合系统的状态空间模型并划分为3个子系统进行控制设计.采用反演控制思想设计快速幂次Terminal滑模控制器,内环采用直接转矩控制控制策略,提高响应速度.应用Lyapunov方法证明闭环系统跟踪误差的有限时间收敛特性,实现了对齿隙非线性的精确补偿.实验结果验证了所提出控制策略的有效性,与反演控制和PID控制策略相比,弹载电动舵机的控制精度、收敛速度及鲁棒性有显著提高. 相似文献
20.
为了实现水下滑翔蛇形机器人滑翔轨迹的稳定控制,针对机器人的外形和尺寸受限问题,对机械结构进行了设计与分析.基于所设计的机械系统,采用动量定理和动量矩定理,建立滑翔运动的数学模型.对非线性模型进行线性化,并采用最优二次型控制策略(LQR)设计状态反馈控制器.为了增强系统对参数扰动的鲁棒性,加入积分控制,构成LQI控制器.通过仿真对2种控制策略的稳定性、鲁棒性和跟踪误差进行分析,结果表明,2种控制策略均能实现渐近轨迹跟踪和输入扰动抑制; LQI控制器还可以实现水动力参数扰动抑制; LQI控制器的稳态跟踪误差为0. 271 5m,比LQR控制器跟踪误差降低了27. 58%. 相似文献