多输入多输出非线性系统的间接自适应模糊跟踪控制

针对多输入多输出非线性系统,把自适应模糊控制和自适应模糊辨识结合起来,提出了一种间接自适应模糊控制方案.由跟踪误差和辨识误差给出了参数调节规律,两种误差同时调节参数改善了系统性能.应用推广的模糊逻辑系统来估计多维未知函数,补偿器可抵消模糊逼近误差和外部扰动.控制方案保证了系统的稳定性,实现了跟踪.     

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.     

肝炎疫情预报的数学模型与预测

对肝炎疫情进行未来预测 ,目前所采用的方法误差较大 .而且这种误差随着时间的推移而愈来愈大 .究其根本原因之一就是该系统的时变性与进行预测的数学模型参数非时变性之间存在差异 ,在对系统预测时 ,把一个时变参数的动态过程当作了非时变参数的静态过程 ,用非时变参数模型预测时变参数系统的状态 ,这必然会带来较大的误差 .为了克服上述这些缺点 ,我们给出了动态预测方法 ,其误差小 ,符合率高 ,提高了预测精度 .     

超机动飞行的鲁棒自适应神经网络动态面控制

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。     

含有输入动特性不确定飞控系统的自适应滑模控制

针对含有执行器动特性和严重不确定性的非线性飞控系统,提出一种非线性自适应滑模控制器. 该控制方案的主要特征是对系统不确定性没有匹配条件的限制. 控制器由两部分组成：一部分根据称为标称模型的已知非线性模型进行控制器设计,另一部分根据建模误差的估计参数设计自适应滑模控制器. 对某飞机的非线性6自由度未解耦模型进行仿真,验证了该方法对系统不确定性具有较强的鲁棒性,对期望输出有良好的跟踪精度.     

一类非线性系统的故障估计和预设性能控制

研究了一类带有不匹配故障的非线性系统的故障估计和预设性能控制（PPC）问题，通过基于中间变量的估计观测器方法，设计了一种带有自适应参数更新律的故障估计器和状态观测器，提出了基于预设性能的容错控制方案．证明了系统状态误差和跟踪误差收敛于预先设计的集合内，且所有闭环信号都是有界的．通过仿真实验验证了算法的有效性．     

采用滑模方法实现多涡卷混沌系统的追踪控制

针对基于滞回非线性多涡卷混沌系统的追踪控制问题,提出了一种滑模变结构控制方法,实现了受控混沌系统对任意参考信号的追踪控制.所提出的控制方案,保证追踪误差系统的状态首先在有限时间内到达滑模面,然后渐进收敛到原点,实现了追踪控制.理论分析和仿真实例证明了所提出方法的有效性.     

基于内模控制原理的光电跟踪控制系统设计

跟踪控制系统是光电测量设备实现目标自动跟踪的核心单元。系统设计中采用的控制对象数学模型与实际对象存在机理误差和参数测量误差,采用传统闭环控制法设计时控制器的参数计算依赖于模型参数,导致控制器对实际控制对象的适应能力存在局限。采用内模控制原理(IMC)进行系统设计,可简化控制器参数计算及调试过程,降低系统对控制对象参数的敏感性,改善系统的动态性能。与传统方法设计的系统进行仿真对比表明,基于内模控制原理的跟踪系统具有更强的鲁棒性和更好的模型适应性。     

四旋翼无人机飞行姿态的自适应反演滑模控制

针对非线性六自由度欠驱动四旋翼无人机的姿态和位置控制问题,提出自适应反演滑模控制算法.设计了一种自适应律对控制中的参数摄动和外界干扰上界进行在线估计,并将估计值补偿到反演滑模控制中.通过李雅普诺夫稳定性理论证明自适应反演滑模控制能使跟踪误差一致渐近收敛到零.最后,根据给定的四旋翼无人机参数进行数值仿真,所得结果表明在系统存在参数摄动和外部干扰的情况下,该方法也能够实现四旋翼无人机的姿态稳定和定高悬停,并具有较好的鲁棒性..     

线性离散时间多智能体系统最优预见重复控制

针对一类智能体间信息交换拓扑线性离散时间多智能体系统,提出一种最优预见重复控制器设计方法.首先基于多智能体系统的紧凑形式,利用状态增广和提升技术,获得包含重复控制和参考信号预见信息的增广误差系统,从而将预见重复控制器的设计问题转化为增广误差系统的最优调节问题.然后应用离散时间线性二次型调节理论,获得增广误差系统的状态反馈控制器.为保证增广误差系统状态反馈控制器的存在性,利用PBH秩判据证明增广误差系统的可镇定性和可检测性.在此基础上,进一步通过降阶处理,获得实现原系统一致性跟踪的最优预见重复控制器.最后,数值仿真验证了所提方法的有效性.     

螺纹磨床在线自动补偿磨削系统设计与实现

根据交流伺服系统的强时变性、非线性的特点,采用了分段模糊PID控制算法对电机进行速度调控,当速度误差较大时采用Bang-Bang控制,能尽快的减小误差;当速度误差控制在较小的范围之内时采用模糊控制,能使误差进一步减小;实验证明采用模糊PID控制算法可以将丝杆的精度控制在几个微米之内.     

苎麻纤维细度测试的灰色优化GM*(1,2)模型与误差分析

采用灰色系统理论建立了苎麻纤维Tex数Y与投影宽度X之间的灰色GM (1,2)模型和灰色优化GM^*(1,2)模型.通过误差分析与对比,指出利用灰色优化模型可以真实地拟合苎麻纤维投影宽度和Tex数真值之间的关系.为生产工艺控制、产品质量检验和监督提供了一种简便而科学的方法.     

工业测控系统软件中两类曲线图的绘制

着重讨论工业测控软件数据采集曲线图的类型以及用程序实现曲线图绘制的算法，该算法着重于趋势曲线和即时曲线绘制的自适应能力，在多种测控系统中得到了应用。     

基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制

提出一种基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制新方法,该方法针对传统的PI调节器固定参数所造成的不足,利用具有自适应能力的单神经元PID调节器和RBF神经网络相结合,实现了参数在线辨识,转速在线控制.仿真结果表明该方法控制精度高,动态特性好,适合于永磁同步电机的速度控制.     

参考轨迹系数可变的模型算法控制(基本研究)

模型算法控制(MAC)是预测控制的一类重要算法.本文提出了采用改变乡考轨迹系数以改进系统控制质量的方法,给出了在线构成方案并进行了计算机仿真.结果表明,该方法与一般MAC相比,具有较好的快速性和鲁棒性.     

匀变速运动中编码器细分误差分析方法的研究(英文)

编码器的误差不仅与位置有关,还与速度、加速度等运动参数有关,分析编码器细分误差的产生原因,给出细分误差的计算公式,建立了匀变速运动中编码器光电信号的数学模型,通过计算机模拟仿真,提出了匀变速编码器光电信号参数特征的提取方法,即对实际采集的信号进行等间隔处理后,进行谐波分析,可以恢复出较真实的光电信号参数,进而计算出细分误差,最后给出了本方法的适用条件。     

基于模型参考自适应辨识的直接转矩控制研究

针对在直接转矩控制系统中参数变化引起的电机特性不稳定问题,提出了一种基于模型参考自适应的定子磁链和转速的辨识方法,并将其应用在无速度传感器的直接转矩控制系统中.仿真结果表明:该方法有效地减小了定子电阻变化对系统特性的影响,并将由于转子常数变化引起的转速辨识误差限制在很小的范围内,从而提高了系统稳定性.     

卫星编队飞行的神经网络滑模控制

该文推导卫星编队飞行的一般相对运动动力学模型,研究将指数趋近律滑模控制与神经网络控制相结合的卫 星编队飞行控制方法,设计一种径向基神经网络参数调节器. 实时调节指数趋近律的参数,从而取得滑动面的趋近速度 和燃料消耗的最优平衡. 采用指数趋近律滑模控制法,用饱和函数代替可能产生高频切换信号的开关函数,有效地削弱 了滑模控制的抖动. 二阶滑模控制结构保证了卫星编队的高精度控制. 仿真结果表明了这一控制方法的有效性.     

交流电动机单片机模糊调速控制

本文介绍了采用８０３１微型单片机为控制核心，将模糊控制技术应用于工业生产线上交流电动机的调速控制中，具有方法实用简单，效果良好等特点．