共查询到15条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
车辆主动悬架系统及其控制方法 总被引:3,自引:0,他引:3
主动悬架系统能使汽车乘坐舒适性和操作安全性同时得到改善,是当前汽车业的一个热点研究课题,也是主动隔振研究中的一个典型对象.介绍和比较了当前国外两种不向类型的液压主动悬架系统,介绍和评价了天棚阻尼器控制、最优控制、H∞控制、预见控制、模糊控制,等主动悬架系统上常用和有发展前途的控制方法和特点. 相似文献
2.
控制实践中许多复杂的工业系统数学模型很难精确建立,而且工业对象的结构和参数往往具有不确定性,要建立精确的数学模型非常困难.针对此问题提出了广义预测自适应控制算法,在此基础上介绍了隐式广义预测自校正控制,对其进行仿真研究,结果证明了该算法的有效性和优越性. 相似文献
3.
4.
结构振动自适应滤波前馈控制采用离线辨识策略获得控制通道模型参数,很大程度上导致该方法的实用性和适用性受限. 分析该方法的基本控制结构和辨识策略,在此基础上提出一种在线实时辨识控制通道模型参数的振动主动控制方法. 在控制输出端引入随机噪声,以FIR滤波器为受控通道模型进行实时在线参数辨识. 控制环节采用滤波-X控制算法. 给出控制器组成结构与算法过程描述,结合实验模型结构和测控平台进行实验分析与验证,并评估模型在线实时辨识结果. 实验结果表明所提控制方法的可行性和有效性. 相似文献
5.
6.
7.
8.
为提高主动配电网电压分区控制能力,设计基于调度优先级的主动配电网电压分区控制方法.构建主动配电网电压分区控制参数约束模型,以静态极限电流、静态极限功角等参数为控制自变量,通过静态主动配电网电压态稳定性特征分布,拟合控制主动配电网线路阻抗与系统的静态参数.结合调度优先级控制策略,分析主动配电网电压分区参数融合模型,采用交... 相似文献
9.
10.
动态数据驱动的LS-SVM多模型预测主动容错控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对非线性系统提出了一种基于动态数据驱动的LS-SVM多模型预测主动容错控制方法,使系统对已知故障容错的同时,利用动态数据驱动对模型的补充,实现了对未知故障的主动容错.该方法首先基于LS-SVM建立系统正常或已知故障模式的动态模型库,实际运行时依据系统对性能容忍度指标和模型失配度指标的实时计算分析,判断系统所处的运行模式,当系统发生已知故障时,直接调用动态模型库中已有的模型,并采用经局部线性化近似预测控制算法计算控制律;当系统发生未知故障时,则选用模型库中最接近当前运行模式的模型进行故障过程的过渡容错控制,并以动态数据5步补充循环算法,快速建立该未知故障的LS—SVM模型,进而利用新模型实现系统对未知故障的主动容错.并以一非线性系统仿真实例验证了所述方法的可行性和有效性. 相似文献
11.
12.
设计了一种单周控制的三相三线制有源电力滤波器,该滤波器工作时无需检测三相负载电流和三相输入电压,无需进行繁琐的参考电流、无功电流和谐波电流计算;只需检测两相电源电流和直流侧电容电压,通过简单计算就可直接求出每个开关周期内各开关的占空比.给出了该滤波器的控制方程,并对其进行了仿真研究,仿真结果表明新设计的滤波器能有效补偿谐波和无功电流,抑制负载不对称。 相似文献
13.
径向四自由度主动磁悬浮轴承控制器研究与探讨 总被引:4,自引:0,他引:4
在建立径向四自由度磁轴承系统状态方程基础上,介绍了用最优控制理论中线性二次型方法设计磁轴承集中和分布参数控制器步骤,并用MATLAB语言进行了仿真比较,得出磁轴承在性能方面的退化是微乎其微的.文中简述了基于数字信号处理器(DSP)的数字控制器硬件和软件结构、参数调试方法和实验结果.实验表明:用线性二次型方法设计的分散控制器,磁轴承转子运行在0~60000r/min范围,转子振动峰峰值在20μm左右,满足主动磁轴承性能的要求.这种方法对设计和研究磁轴承控制器具有参考价值. 相似文献
14.
主动隔振技术的回顾与展望 总被引:9,自引:0,他引:9
阐述了主动隔振理论以及主动隔振技术的发展现状,对微幅隔振和车辆半主隔振,主动隔振亦作为介绍。最后,对主动隔振未来的研究动向作了简短评述和展望,指出主动隔振技术的发展秘然要依赖各相关领域的发展。 相似文献
15.
主动磁控微卫星姿态控制 总被引:2,自引:0,他引:2
采用偏置动量轮加磁力矩器作为控制方案的非重力梯度微卫星不同于通常的速率阻尼—姿态捕获—动量轮起旋控制模式.针对这一问题,该文提出了B-DOT磁控加动量轮常值起旋、主动磁控加常值动量轮进行姿态捕获和稳定控制的方法,设计了限制姿态反馈控制律进行捕获和稳定控制,以及LQG稳定控制律.采用磁场测量与磁控分时处理的策略,考虑测量误差和干扰力矩,以及不同偏置动量进行仿真.结果表明该方法使整个控制过程操作简捷,初态控制阶段时间显著减少,稳态阶段具有较高的控制精度和抗干扰能力. 相似文献