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针对一类欠驱动机械系统,设计了将系统动力学转换成严格前馈级联非线性系统的坐标和控制变换,基于得到的严格前馈形式的级联非线性系统,给出了系统的嵌套饱和控制器.结合欠驱动车摆系统,采用提出的嵌套饱和控制方案进行了系统的稳定设计,对得到的稳定的控制系统进行了仿真实验,结果表明所提出的控制策略能够有效解决系统动力学可转换成前馈级联非线性系统形式的这类欠驱动机械系统的稳定控制. 相似文献
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在分析动态鲁棒性概念的基础上,提出了一种考虑级联失效的C4ISR系统结构动态鲁棒性度量方法,该方法结合不完全信息的攻击模型,设计了C4ISR系统结构级联失效的过程模型和动态鲁棒性值的计算方法,最后通过某一区域联合防空系统结构的案例对本文的动态鲁棒性度量方法进行仿真验证,仿真的结果证明了本文所提方法的有效性。 相似文献
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介绍一种基于高速信号处理器TMS320C31的战术导弹天线罩瞄准线误差补偿系统.它采集导引头俯仰和偏航两伺服通道的角反馈电位计和多普勒频率信号及输出俯仰和偏航两指令通道的补偿信号.系统输入数据经A/D定时采集进入数据缓存器,CPU采用读存储器的方式读进数据,经过运算后D/A输出并与导引头指令相加送给自动驾驶仪.利用射频仿真系统对该补偿系统进行动态实物联试,试验表明该补偿系统达到了很高的补偿精度. 相似文献
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针对非线性系统,提出一种基于T-S模糊模型的模型参考自适应逆扰动消除控制方法。所提方法根据模糊辨识理论与模型参考自适应逆控制各自的特点,将两者相结合。首先,根据模糊系统理论,分别采用模糊对角线划分和递推最小二乘算法进行前提和结论参数辨识,离线辨识得到对象模糊模型和逆对象模糊模型。将辨识出的对象逆设为原始控制器,与被控对象串联;为了分离出系统扰动信号,将辨识出的对象模型与被控对象并联,通过被控系统与对象模型输出做比较,再通过逆对象模型反馈到系统输入端,组成扰动消除环节。用最小均方差算法在系统运行过程中在线调节逆对象模糊模型参数,使其输出误差最小。最后,使用所提方法对一混合非线性系统及输入/输出非线性系统进行仿真试验,仿真结果验证了所提方法的有效性。 相似文献
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基于逆运动学的虚拟人行走 总被引:8,自引:1,他引:7
研究了虚拟人的行走模型和基于逆运动学的运动控制方法。首先对虚拟人的行走模型进行了分析,然后对运动学和逆运动学中的核心问题雅可比矩阵的构建及其伪逆矩阵的求解进行了探讨,最后结合关键帧技术实现了虚拟人行走运动控制的仿真系统。 相似文献
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针对纵向运动模型,提出了一种采用神经网络自适应逆控制设计靶弹高度控制系统的方法。该方法利用神经网络经离线训练实现非线性系统的逆,通过基于变结构控制的方法得到控制律自适应的补偿逆误差和系统的动态特性变化引起的误差。通过对大空域靶弹的全弹道仿真表明,该控制方法具有较好的控制能力和较强的鲁棒性。 相似文献
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基于对角回归神经网络的转台伺服系统逆控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对转台伺服系统中存在的不确定性和非线性因素,提出一种基于对角回归神经网络(diagonal re-current neural network,DRNN)的逆控制方法。逆控制器由对角回归辨识网络(DRNNI)和对角回归控制网络(DRNNC)组成,利用神经网络的逼近能力,在线辨识系统的逆模型,直接将辨识器的拷贝作为系统的控制器。该方法结合了神经网络和逆系统控制的优点,能够克服系统中的不确定性和非线性因素。仿真结果表明,有效提高了转台伺服系统的动态跟踪精度,并具有较好的鲁棒性能。控制器的运算量小,能够满足实时控制要求。 相似文献
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航天器姿态的神经网络动态逆控制 总被引:1,自引:1,他引:1
针对航天器姿态系统,提出了一种基于自适应神经网络动态逆的控制算法。该算法针对滚转、俯仰和偏航三个姿态子系统,设计了两组神经网络:第一组是BP网络,用来逼近三个姿态通道的非线性项,可获得姿态逆模型;第二组是非线性自适应神经网络,用于在线实时地补偿逆模型存在的误差和外加干扰。详细分析了非线性自适应神经网络的拓扑结构、学习规则和调整算法。给出了应用该算法的具体实例,通过仿真实验证明该算法的有效性。 相似文献