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《应用科学学报》2017,(2)
针对状态和输入均受约束的非仿射不确定系统,提出了一种通用鲁棒自适应反演控制方案.结合系统状态和输入受约束的特性,利用中值定理将非仿射系统转化为具有线性结构的时变系统以获取时变不确定参数的变化区间;基于非线性映射技术将约束量映射至整个实数空间来处理系统的状态受约束问题,以保证状态始终在约束区间内变化.在此基础上,利用参数自适应投影技术对有界不确定时变参数和外界扰动进行在线估计,参数估计误差采用鲁棒反馈控制技术进行补偿;同时采用双曲正切函数和Nussbaum增益技术处理系统输入受约束的问题和可能存在的控制器奇异值问题,结合反步法设计了控制器.最后,根据解耦反推法,基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统所有信号半全局最终一致有界.仿真结果验证了所设计控制方案的可行性与有效性. 相似文献
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GPS/INS组合导航中的自适应滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了GPS/INS导航系统中的不确定噪声问题,给出了一种基于协方差匹配技术的自适应卡尔曼滤波算法,该法当测量噪声的协方差已知时可以自适应估计出系统噪声的协方差.它是在滤波过程中通过判定系统噪声的协方差是否发生了变化,若它发生了变化再估计出新的协方差,然后再按得到的噪声统计估计值计算新息序列的协方差阵,因此有效地提高了滤波结果的精度并消除了滤波发散现象.数字仿真表明效果良好. 相似文献
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针对仿射非线性大系统,采用分散控制的思想,利用模糊神经网络辨识方法对各个子系统建立NARMA模型,运用自适应控制、滑模控制方法消除各子系统间的非线性关联项及不确定的外部干扰,并使用神经网络的辨识结果来调节控制器参数,形成间接自适应分散神经网络控制器.最后,将本文提出的控制方法运用于互连双倒立摆仿真中,结果表明所提出的算法是有效的. 相似文献
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应用自组织模糊神经网络估计卫星姿态系统执行机构故障 总被引:1,自引:0,他引:1
自组织模糊神经网络可以根据系统状态在线更新权值和调整节点,优化网络结构. 文中针对某卫星姿态控制系统提出了基于两个自组织模糊神经网络的执行机构故障诊断方法. 网络SOFNN1用于健康系统的离线训练,估计出系统的不确定项和扰动项,网络输出结果作为故障检测的阈值参考. 网络SOFNN2在网络SOFNN1的基础上估计执行器故障. 仿真表明,在噪声干扰和系统参数不确定的情况下,在线自组织模糊神经网络结构的方法能很好地估计系统执行机构故障,比固定结构的模糊神经网络估计速度快,因此更具优越性. 相似文献
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基于神经网络的一类非线性系统自适应滑模控制 总被引:7,自引:0,他引:7
对一类非线性系统进行简化处理后,结合神经网络逼近方法、自适应滑模控制提出一种新的自适应控制方法.所设计的控制器分为两部分,一部分是等效控制器,另一部分是滑模控制器.滑模控制器用来减小系统的跟踪误差,起鲁棒控制作用.文中用神经网络逼近非线性函数,并将网络权值误差引入到神经网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能.最后给出的仿真算例证明所设计的控制器是十分有效的. 相似文献
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应用联邦自适应UKF的卫星多传感器数据融合 总被引:4,自引:0,他引:4
在卫星自主导航系统中,一方面,系统状态模型存在难以准确建模的问题,要求信息融合算法具有一定的自适应性;另一方面,系统的量测模型通常具有较强的非线性,又要求信息融合算法在强非线性下保持较高的精度和鲁棒性. 针对以上两个问题,本文提出了基于星敏感器、红外地平仪、磁强计、雷达高度计、紫外敏感器的多信息联邦自适应UKF组合导航方案,该方案将多个导航传感器提供的信息在联邦滤波器里融合,并采用自适应UKF算法构建联邦滤波器的子滤波器. 采用这种方案,可有效组织并充分利用导航传感器提供的导航信息,并且系统模型具有一定的自适应性. 数字仿真结果表明,与传统的联邦卡尔曼滤波方法相比,该方法更适合于非线性较强、系统模型参数不准确的场合,有效提高了导航精度. 相似文献
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在研究了宽带CDMA系统中信道估计均方误差(MSE)的基础上,提出了一种利用信道估计的互相关函数作为系数的有限冲激响应(FIR)滤波器,并比较了它的理论均方误差与维纳滤波器以及滑动平均滤波器之间的大小.在第三代移动通信(3G)支持的多普勒频移范围内的计算机仿真表明:通过自适应算法,验证了所提出的方法在知道噪声方差的情况下都可以获得良好的均方误差性能. 相似文献
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应用Kalman滤波方法和白噪声估计理论,在线性最小方差按矩阵加权最优信息融合准则下,提出了多传感器信息融合稳态最优白噪声反卷积滤波器,其中给出了局部滤波误差之间的协方差公式,它被用于计算最优融合加权阵.同单传感器情形相比,可提高滤波精度.它可应用于石油地震勘探信号处理.一个3传感器信息融合Bernoulli-Gaussian白噪声反卷积滤波器的仿真例子说明了其有效性. 相似文献
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超机动飞行的鲁棒自适应神经网络动态面控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对超机动飞行过程中气动参数变化剧烈、控制精度高的特点,提出了一种基于神经网络的鲁棒自适应动态面控制方法。模型不确定性和外界干扰由RBF神经网络在线补偿,控制律由动态面控制方法得到,降低了反推控制器的复杂性,改进的神经网络权值调整自适应率改善了系统的过渡过程品质。利用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统所有信号有界,系统跟踪误差和神经网络权值估计误差指数收敛到有界紧集内。对所研究的飞行控制系统进行了herbst机动仿真,结果验证了该系统在过失速机动条件下具有良好的控制性能。 相似文献
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针对战斗机在大迎角下表现出的机翼摇滚非线性振荡现象,提出一种基于自适应神经网络的抑制机翼摇滚控制方案. 采用动态逆方法实现机翼摇滚特性的近似线性化,并根据动态性能指标要求设计线性补偿器,采用单隐层神经网络在线补偿近似动态逆引起的误差. 仿真实验验证了控制方法的有效性. 相似文献
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针对图像复原提出了一种改进的Paik型Hopfield网络神经元状态变化规则,在此基础上详细讨论了全并行算法的收敛性、残值误差和能量变化,并依据"由粗至精"的思想和相邻精度层能量变化差估计提出了一种改进迭代算法.仿真实验表明该方法能无限逼近能量极小点,大大提高了Paik型Hopfield网络的精度和收敛速度. 相似文献