一种自适应CMAC神经网络控制器的设计与仿真

为了消除常规前馈型CMAC神经网络控制器的过学习和振荡现象，基于常规CMAC的基础上，提出了一种自适应CMAC神经网络的控制器结构。该控制器以系统动态误差和给定信号量作为CMAC的激励信号，并与自适应神经网络控制器相并联构成系统的复合控制。仿真实例表明，提出的自适应CMAC神经网络控制器具有良好的鲁棒性、抗干扰能力和自适应能力，是解决非线性和不确定性对象控制问题的一种简便有效的控制算法。     

机电控制系统的仿真研究

在分析直流电机与曲柄摇杆机构数学模型的基础上,针对这类非线性、复杂系统的模型特点,提出了一种Matlab/simulink与m函数嵌套的建模方法,完成了直流电机—曲柄摇杆机构的simulink模型。为了获得稳定的曲柄转速,提出了基于CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller小脑神经网络）与PID并行的控制算法。仿真结果表明,该建模方法可行,控制方法能有效地降低曲柄的速度波动。     

基于CMAC的中性浮力实验体解耦控制研究

针对中性浮力实验体控制问题,提出一种动态解耦多通道复合控制算法.通过实验体受力分析,建立了其六自由度运动模型.设计了一种动态解耦神经网络,其优点在于能适应动态变化的耦合程度.采用CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)和PID复合控制进行单通道控制,其优点在于结合了CMAC前馈控制的快速响应性能和PID反馈控制的强抗干扰性.经MATLAB仿真验证,提出的算法能有效控制实验体位置和姿态.调整时间短且稳态精度高,效果优于PID控制.     

CMAC神经网络用于分析和设计非线性过程控制系统(Ⅱ)——控制策略

本文是基于 CMAC神经网络分析和设计复杂控制系统的第二部分 ,提出了基于评价函数和CMAC预测器的控制器的设计方法 ,通过分析控制算法的收敛性和控制系统的稳定性 ,得出了控制器参数的选取方法 .该方案适用于过程的输入输出数据是可测的 ,并且可用第一部分提出的方法得到对象的 CMA C预测器 .仿真实例证明该方案是正确和实用的.     

基于虚拟样机协同仿真平台的电动车DYC控制策略的研究

提出了用虚拟样机协同仿真技术进行电动车直接横摆力矩控制策略的研究,运用ADAMS与MATLAB搭建了电动车虚拟样机协同仿真平台,并进行了相关工况的仿真分析,验证了所建DYC控制系统的有效性。同时也证明了虚拟样机协同仿真技术对于研究复杂机电系统的可行性,避免了复杂的人工建模和求解过程,仿真精度较高,为电动车控制策略的后续研究提供了平台。     

基于Matlab交流异步电机矢量控制系统的仿真建模

在分析交流异步电机数学模型的基础上,提出了交流异步电机控制系统仿真建模的新方法。在Matlab/Simulink中,建立独立的功能模块,如电机本体模块、矢量控制模块、速度控制模块、电流滞环控制模块等,再进行功能模块的有机整合,搭建交流异步电机控制系统的仿真模型。系统采用双闭环控制:速度环采用PI控制,电流环采用电流滞环控制。仿真结果证明了该方法的合理性、有效性,为实际电机控制系统的设计和调试提供了新的思路。     

基于PID理论的平衡梁控制系统仿真与实验

平衡梁控制系统是我们研制的一种新型现代控制理论实验装置。本文通过建立系统的数学模型并对系统进行了仿真。比较了系统在ＰＩＤ控制器作用下的仿真结果和实际控制效果,最后讨论了模型的准确性和平衡梁系统的控制控制效果。     

时间序列分析仿真平台研究

针对时间序列分析中模型多样，算法复杂的特点设计了一套利用Matlab6混合编程方法建立的仿真平台，详细介绍了平台的建立，数据的输入方式，结果的表现形式，各种算法库的建立等一整套实现方案及其中的关键点与难点。具有极强的可操作性和实践意义。     

基于CMAC的位置伺服系统神经元离散滑模控制

针对数控机床位置伺服系统参数不确定及存在外界干扰的特点,将小脑模型关节控制器(CMAC)与滑模控制相结合,设计了基于CMAC的神经元离散滑模制系统及其控制算法.仿真结果表明,该控制方法不但大大降低了普通滑模变结构控制中的抖振,而且具有良好的动静态特性及较强的鲁棒性.     

神经网络控制、无模型控制PID控制仿真比较

在同一条件下，对三种仅用受控系统I／O数据来设计控制器的方法进行了控制性能仿真比较，三个受控系统分别取自文[1]和[5]。三种不同的控制方法各有其优缺点，仿真结果表明：无模型自适应控制具有其他两种方法所不具备的优点，适合处理结构时变、参数时变、阶教时变非线性离散时间系统的控制问题。     

无人机自适应编队飞行控制设计与仿真

编队飞行对于完善无人机的功能和生存能力具有重要意义.以两架紧密编队飞行的无人机为研究对象,考虑到外部干扰和噪声的影响,建立了编队飞行动力学模型;根据编队飞行控制系统的特点,使用直接自适应控制技术对无人机进行编队飞行控制,使得飞机具有良好的模型跟踪能力;同时采用PID控制器使得系统快速跟踪指令;最后分析了所设计系统的稳定性.仿真结果表明设计的编队飞行控制系统具有较强的鲁棒性和自适应跟踪性能.     

基于Matlab的开关磁阻电机控制系统仿真建模研究

在分析开关磁阻电机(SRM)数学模型的基础上，提出了SRM控制系统仿真建模的新方法。在Matlab／Simulink中，建立独立的功能模块，如电机本体模块、速度控制模块、电流控制模块、转角选择模块等，再进行功能模块的有机整合，搭建SRM控制系统的仿真模型。系统采用双闭环控制：速度环采用PI控制，电流环采用角位置控制与电流斩波控制相结合的方法，保证了SRM在低速或高速运行时都可获得满意的性能。仿真结果证明了该SRM建模方法的合理性、有效性，为实际电机控制系统的设计和调试提供了新的思路。     

基于神经网络的并联式混合动力汽车控制策略

为提高并联式混合动力汽车的燃油经济性和控制系统的响应时间,应用神经网络实现控制策略.首先,结合逻辑门限控制策略和等效燃油消耗最小原理制定控制策略,并根据电池的荷电状态(SOC)进行调整.然后将调整后的策略在典型工况JA1015循环上实验,采集合理样本来训练对角回归型神经网络(DRNN),获得基于神经网络的控制策略.最后,在电动汽车仿真软件ADVISOR平台上进行仿真实验,仿真结果表明,采用神经网络的控制策略,提高了并联式混合动力汽车的燃油经济性,响应快,且具有通用性.     

汽轮机调速系统CMAC网络PID并行优化控制

针对汽轮机调速系统存在死区、饱和等非线性的控制特点,提出了基于混沌优化策略与CMAC网络PID并行控制相结合的控制方法,并将其应用于汽轮机调速系统的参数设计中。该方法首先通过混沌搜索,得到控制器参数的次优值,然后利用变尺度的方法在次优值附近找出控制器参数的全局最优值。与CMAC网络传统PID并行控制以及单纯PID控制相比较的仿真结果表明,该方法能更好地提高控制系统的精度和响应速度。     

电动汽车用异步电机矢量控制系统仿真分析

根据异步电机矢量控制原理,建立了电动汽车用异步电机的仿真模型和转子磁场定向下的矢量控制系统模型,并在Matlab/Simulink软件环境下对其进行建模。考虑到时间的延迟,根据定子电压解耦修正算法推导了分析模型,仿真分析结果表明可以改善高频控制的效果。以实际电动汽车用电机为例对模型进行仿真分析,该电机模型具有良好的稳态、动态性能,表明该仿真模型是实用的和有效的。     

无人直升机发动机PID自适应控制系统

以某型无人直升机发动机为被控对象,设计了数字式发动机控制系统。介绍了该控制系统的结构、功能和软硬件实现,利用台架试车试验验证了发动机控制系统的可行性,采用PID自适应控制策略解决了试车试验中所发现的问题。利用PC104嵌入式计算机系统构建了发动机控制系统的半物理仿真平台,完成了半物理仿真试验。仿真结果表明发动机PID自适应控制器能够实现不同工况下的参数自动整定,满足无人直升机飞行控制要求。     

带有资格迹的模糊CMAC控制仿真研究

提出一种带有资格迹的模糊CMAC控制器(FCE),资格迹的引入可以对控制系统进行超前预测,提高系统的稳定性。研究了FCE系统的构成,并推导其学习算法。为适用于在线控制,给出了高效的FCE算法实现方案。应用于船舶航向控制的仿真结果表明,当存在风浪干扰海况下,船舶航向的控制仍能取得令人满意的效果。     

模糊控制技术在自动着舰控制系统中的应用

纵向引导控制律是舰载飞机自动着舰控制系统的核心。舰载飞机着舰环境存在极大的随机性,舰尾流和航母运动不断变化,传统PID纵向引导控制器因其控制器参数固定不变而缺乏灵活性和精确性。在传统的舰载飞机自动着舰PID控制器中引入模糊控制模块,构造模糊PID控制器,并依据飞行控制工程专家的经验构建模糊规则,可实现根据系统状况对控制器的参数进行在线最优调节。与传统PID控制器相比,可极大地提高舰载飞机着舰飞行轨迹精度,也一定程度改善了着舰飞行控制系统的鲁棒性。以F/A-18A为例进行自动着舰飞行仿真,结果表明应用模糊控制技术可以减小着舰误差,提高着舰品质。     

基于EPA控制的远程煤矿安全监控系统的研究(英文)

煤炭生产是一个高风险的行业,具有很多安全隐患。设计了一套基于EPA煤矿安全生产监控系统,主要是由传感器,监测和控制节点的接口板,监控软件,组态软件等组成,能实现对煤炭生产现场数据采集和输出设备的智能控制。并且完全能符合煤矿安全监控系统通用技术的要求。     

无人作战飞机任务规划与控制单元仿真系统

首先对无人作战飞机任务规划与控制单元的总体方案进行设计,对仿真系统的各功能模块进行了描述.然后提出了分层递阶的任务规划与控制功能结构及其逻辑框架,并给出基于可扩展标记语言的任务链模型.最后实现了控制单元指挥多编队无人作战飞机协同作战的仿真,并对进一步的研究进行了展望.