结合非线性动态面和前馈补偿的挖泥船动力定位控制

针对挖泥船受挖泥强干扰作用的特点,提出采用前馈补偿与非线性动态面相结合的控制方法,解决挖泥船动力定位的控制问题. 挖泥干扰的前馈补偿与动态面控制算法相结合的控制方法能保证挖泥船动力定位系统的渐近稳定. 在反步控制的设计中加入一阶低通滤波器形成的动态面控制,避免了对非线性模型的多次微分,简化了控制器的设计. 仿真结果表明,该方法对挖泥船动力定位有较好的控制效果.     

一种基于神经元的PID改进算法

将常规 PID控制与基于神经元的BP神经网络控制相结合,发挥各自的优势,形成一种新的基于神经元的PID控制算法.采用这种结合神经网络和PID方法设计的控制系统具有更快的速度(实时性),更强的适应性和更好的鲁棒性.     

石化工业中大时滞强干扰环节的控制系统设计

在石化工业中,大时滞强干扰环节大量存在。对大时滞强干扰环节的控制方法的研究是控制领域的一个热点问题。给出了解决这类问题的一种有效的方法,即无模型控制方法,指出这种方法有一系列优越的性能,并给出了成功应用的实例。     

基于BP神经网络的机械臂模糊自适应PID控制

机械臂属于强耦合多变量的典型非线性系统,常规的控制策略难以取得满意的控制效果.采用基于BP神经网络的模糊自适应PID控制策略,解决了原有PID控制的参数自适应能力弱、鲁棒性较差的问题.该方法采用BP神经网络动态调整PID控制器参数,使之能够随时满足控制精度的需要,改善系统的控制性能.仿真实验结果表明:所提的控制策策略实现简单,同时具有较高的控制精度.     

基于PSO-LQR的二级旋转倒立摆控制系统设计

二级倒立摆是一个典型的多变量、非线性、强耦合的不稳定系统,其系统模型的建立及控制方法的设计在控制工程领域具有重要意义.针对所设计的二级旋转倒立摆采用拉格朗日方程法建立了系统动力学模型;然后根据此动力学模型,设计了一种基于粒子群优化算法的线性二次型控制器(PSO-LQR)对系统进行稳定控制;最后分别采用LQR控制器及PSO-LQR控制器对旋转二级倒立摆系统的稳定控制进行了仿真验证.仿真结果表明,两种控制方法都能对该系统进行良好控制,且基于PSO-LQR方法的控制器能够获得更好的控制效果.     

数字式座舱压力调节系统的模糊滑模变结构控制

针对座舱压力调节系统的非线性和参数时变特性,提出了模糊滑模变结构控制方法. 模糊滑模变结构控制算法保持了模糊控制器不依赖系统模型的优点,对参数变化和外界干扰等不确定性因素具有较强的鲁棒性,同时能柔化控制信号,减轻或者避免了一般滑模控制的抖动现象. 研究表明,模糊滑模变结构控制器与经典PID控制相比,具有超调量 小、稳态误差小、响应速度快、扰动抑制能力强等优点,试验结果证明了该方法对座舱压力调节系统控制的有效性.     

一种基于移动云计算环境的高安全访问决策机制算法

通过分析云计算访问架构,提出一种高安全访问机制,采用CP-ABE算法进行加密,结合IBS身份签名实现移动云计算的安全策略控制.仿真实验证明,该方法安全性好、计算开销小、管理复杂度低,针对多类型移动用户的适应性强.     

单级倒立摆迭代非线性滑模位移控制

针对倒立摆的位移控制,提出一种非线性滑模变结构控制方法.通过对系统输出的递归分解迭代设计,构成了扩展状态空间上的复杂非线性滑模,结合增量反馈控制,无需对系统不确定性的估计,可以稳定摆的倒立并将小车驱动到任意的距离.非线性滑模分解迭代方法结构简单、易于实现,设计过程的物理意义明显,利于参数整定保证控制系统稳定性以及分析输出特性.仿真结果表明,小车位移稳定时间、最大移动速度以及位移过程中摆角最大幅度均可通过设计参数调节,且控制器对倒立摆系统参数变化不敏感、具有强鲁棒性和良好的控制品质.     

一种单片机单极性调理的电压测量实用电路

一、引言 单片机由于计算速度快、控制功能强、功耗低、价格低廉等特点,在变电站综合自动化的设备层中的测量、控制、保护方面发挥着重要作用.     

基于SMC的无刷直流电机的矢量控制

传统的无刷直流电机(Brushless DC Motor,BLDCM)的控制方式通常采用转速PI控制,转速电流PI控制等控制策略,这类控制方法简单,但同时也存在一些转速误差较大,转矩抖动明显等问题.为解决这些问题,采用矢量控制策略,并提出积分滑模算法(Sliding Mode Control,SMC)代替电流q轴分量PI调节算法.通过搭建该调速系统仿真模型及实验分析,与传统PI控制算法相比,该系统转速跟踪误差小,转矩抖动明显减小,系统动态响应快,鲁棒性强.     

基于径向基函数神经网络的无人直升机吊装系统滑模减摆控制

针对存在非线性、强耦合、外部未知有界干扰和建模不确定性的平面运动下无人直升机吊装系统,研究了一种基于径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBFNNs)和干扰观测器的无人直升机吊装系统滑模减摆控制方法。首先将系统模型转换成仿射非线性形式,利用RBFNNs逼近系统不确定性,设计干扰观测器估计神经网络逼近误差与外界未知有界干扰的复合值。然后基于RBFNNs和干扰观测器设计了滑模减摆控制器,并用Lyapunov方法证明闭环系统稳定性;最后通过仿真验证了所设计控制器的有效性。     

基于ZG方法的悬挂负载直升机零振荡悬停控制

能够空投并高效地完成起降、装卸货物,是悬挂负载直升机重要的优点。欲使直升机成功并安全地实现货物装卸,需要直升机成功到达目的地,而且悬挂负载直升机飞行时悬挂物不发生振荡。为了实现悬挂负载直升机的零振荡悬停控制,基于ZG方法,在悬挂负载直升机简化数学模型基础上研究零振荡悬停控制问题。首先通过使用ZG方法对数学模型进行处理,得到相应的控制公式。然后创新性地引入参数的可变性,得到了辅助控制公式,并结合得到了控制器公式组。最后在MATLAB平台上进行计算机仿真,仿真结果验证了该控制器的有效性和精确性,进而证实了ZG方法对于实现悬挂负载直升机零振荡悬停控制的可行性和有效性。     

一种多变量系统的线性化及解耦控制策略及其应用

用来描述水泥生料混合系统静态特性的输入/输出模型是多变量耦合的,且是非线性的.提出一种方案可使该系统实现线性化和部分解耦,这对于控制系统的分析、设计以及实现具有重要意义.继而设计了基于线性化解耦模型的自适应解耦控制系统,该系统引入基于改进加权最小二乘法的成分估计器实现高精度、强鲁棒控制.文中给出了仿真及实际运行结果,并与常规自适应控制作了对比.     

非线性动态逆控制在高超飞控系统中的应用

与传统飞机不同,高超音速飞机的推进系统与机体相互整合,导致高超音速飞机模型是严重非线性的,并且输入输出之间存有耦合.该文应用非线性动态逆控制来设计高超音速飞行控制系统,以求为其提供满意的非线性解耦控制能力,维持良好的纵向稳定性能.仿真研究表明该方法满足其控制系统的要求.     

高性能欠驱动水面机器人的有限时间跟踪控制

针对一类非完全对称的高性能欠驱动水面机器人系统,提出一种有限时间收敛的跟踪控制器.利用全局微分同胚变换得到非线性级联系统的形式,将原系统的跟踪控制问题转化为非线性级联系统的控制问题.基于有限时间Lyapunov理论,设计一种有限时间控制器,获得了较高的响应特性和跟踪精度.通过理论分析和仿真实验说明了该方法的有效性和可行性.     

无人机鲁棒反推自适应编队导引控制设计

针对一般不确定系统研究了一种鲁棒反推自适应控制方法,采用自适应神经网络对未建模动态进行补偿,并利用Lyapunov 理论证明了跟踪误差的有界性. 分析了长机–僚机编队方式下的无人机编队导引控制策略,采用鲁棒反推自适应控制与动态逆方法对无人机编队飞行综合导引控制律进行设计. 进行了六自由度非线性仿真,表明所设计的编队导引控制器能使僚机对不确定机动的长机进行跟踪,并具有很好的鲁棒性.     

故障条件下子空间预测控制的对偶分解

研究故障条件下子空间预测控制器的设计问题,在推导输出预测估计值后分析残差矢量的统计分布特性
及残差矢量在各个瞬时时刻处的具体形式. 针对含有等式和不等式约束条件的预测控制器最优化问题,通过对偶
运算将较复杂的约束优化转化为无约束优化问题,采用最近邻梯度法即可求得基-对偶优化问题的最优解. 最后以
直升机悬停状态为例,验证控制器设计方法的有效性.     

一种鲁棒自适应Backstepping控制方案研究

对基于调节函数的Backstepping自适应控制方案进行了改进,设计了一种新型鲁棒自适应无人机飞行控制系统.首先将某型无人机的系统模型转化为一个含有非线性参数不确定性、不确定的非线性与未建模动态的受扰严格反馈系统,然后提出了一种含有广义误差自适应调节项的新型李亚普诺夫函数,得出了稳定自适应控制律和参数更新律.最后该无人机的鲁棒自适应飞控系统的有效性得到了仿真验证.     

基于模糊前馈解耦的纸张水分定量控制

本文采用模糊前馈解耦控制造纸过程中相互耦合的定量、水分以提高造纸质量,使得进浆量只对定量产生影响,蒸汽压力只对水分产生影响,并通过PLC实现模糊前馈解耦控制,从而实现定量和水分保持在适当的范围内,以达到降低能源消耗,提高造纸质量的目的.     

一种非线性直升机系统的有限时间镇定

针对一个具有多输入、强耦合、非线性的CE150直升机系统,给出了一种有限时间
控制方案. 该方案首先将整个直升机模型看作一个级联系统,通过坐标变换并采用基于限时间
控制的嵌套饱和方法分别对两个子系统进行有限时间镇定;然后验证前向一致性,保证了整
个闭环系统的全局有限时间镇定. 仿真结果表明,该方案不但有效而且具有更好的收敛性和
鲁棒性.