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基于状态流的一类混杂动态系统仿真方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对一类使用离散逻辑算法控制连续状态系统的混杂动态系统,应用Simulink仿真中的建模困难和协调连结问题,提出了利用StateFlow模块为离散逻辑系统建模并加入触发机制的解决方案.介绍了StateFlow的建模方法,以鱼雷采用自动调整提前角导引算法的水平面自导仿真为例,详尽叙述了基于StateFlow实现离散逻辑导引算法的具体步骤,建立了鱼雷水平面自导系统Simulink模型,并对整体混杂动态系统进行仿真计算.算例表明,所建立的仿真方法能有效地解决混杂动态系统仿真过程中的同步协调问题,并且简洁高效. 相似文献
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飞行器不确定系统鲁棒D-稳定控制分配策略 总被引:1,自引:0,他引:1
为降低建模误差及外部扰动对飞行器多变量不确定系统的影响,提出了一种闭环系统鲁棒D-稳定的动态混合控制分配策略。飞控系统采用模块化的设计思想,利用线性矩阵不等式方法设计了基于虚拟控制指令的鲁棒D-稳定输出反馈控制律;建立了多目标混合优化控制分配模型,推导并证明了该模型的等价实现形式,用于将虚拟控制指令协调分配到各个操纵面。仿真结果表明,该策略能够综合考虑各操纵面不同的物理约束和控制效能,具有较好的鲁棒性能。 相似文献
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深入研究了具有混杂系统特性的电厂湿法烟气脱硫(WFGD)过程的优化与控制问题;运用混合逻辑动态的建模方法(Mixed Logical Dynamic)建立了WFGD过程的MLD模型,基于MLD模型的预测控制方法把WFGD过程优化问题转化为实时求解混合整数规划(MIQP)问题,实时给出了WFGD过程优化运行的连续决策变量(吸收塔浆液的PH值设定)和离散决策变量(循环浆液泵开启台数)的最优解;用同样方法实现WFGD过程基础回路级中具有非线性动态的PH对象的控制;仿真表明基于MLD模型预测控制方法很好地解决了WFGD过程的优化与控制问题。 相似文献
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基于Matlab与VC++混编技术的混杂系统预测控制及仿真 总被引:7,自引:1,他引:6
深入研究了混杂系统基于混合逻辑的建模方法,提出变权重矩阵的预测控制策略对系统进行优化和控制,对一个具体实例进行了仿真研究,表明基于混合逻辑动态模型的变权重预测控制策略能使系统跟踪设定值并满足约束条件。基于Matlab与VC 设计的系统仿真平台,为算法工程化实施提供了一个有效途径。 相似文献
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李勇华 《系统工程与电子技术》1993,(6)
本文综述了迄今为止在混杂动态系统(含连续时间变量及离散事件的一类系统)研究中的两大类结果,以SIGNAL语言和关系模型为基础的混杂动态系统研究和基于离散事件系统/连续时间系统相互作用之间层次模型上混杂动态系统研究。另外,我们给出了一个详尽的讨论,来说明混杂动态系统理论研究对系统科学其它分支可能的影响。 相似文献
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对一类具有范数有界参数不确定Takagi-Sugeno (T-S)模糊模型系统,采用状态反馈并行分配补偿结构,综合考虑变量约束和多个性能指标,研究了约束鲁棒最优保性能飞行控制律设计问题。改进输入、输出及状态约束线性矩阵不等式,提出了带约束模糊最优保性能控制定理。在一般抗干扰控制基础上引入不确定性矩阵,证明了模糊鲁棒最优抗干扰定理。综合上述结论,推导出带约束模糊最优保性能抗干扰定理。最后,建立了飞机不确定T-S模糊模型,分别设计了满足上述3个定理的飞行控制律,并进行了仿真与对比分析,结果验证了该设计方法的有效性。 相似文献
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基于灰色模型的系统半定量关联矩阵 总被引:1,自引:0,他引:1
根据知识不完备的复杂系统中部分变量的定量信息,合理地构造系统相关变量间的半定量约束,是建立复杂系统定性定量相结合模型的有效方法。为了实现这一目标,一种新的系统半定量关联矩阵的构建方法被提出,它以系统部分变量观测数据流的定性划分为基础,应用灰色GM(1,1)模型建立其系统动态包络,并以动态包络中变量各种状态的对应面积之比作为它们的关联系数。这种关联矩阵不仅客现地反映了变量关联性的强弱,提高了对变量关联性的表示能力,也为灰色定性仿真过程中定量信息传播提供了一种可行的策略。 相似文献
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试验温室温度系统建模与仿真 总被引:10,自引:1,他引:9
温室小气候具有强非线性、大时滞、强耦合、强干扰、时变等特点.为更好地设计温室小气候计算机监控系统,需要对其建模和仿真,以便比较控制方案、检验控制算法.在分析温室温度系统机理模型的基础上,选择MISO的ARIMAX模型描述温度系统,根据试验温室实测数据,采用"统计假设检验"和"模型拟合度检验"相结合的方法确定模型结构,通过递推增广最小二乘法估计模型参数,并进行了仿真研究. 相似文献
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将神经网络、模糊控制与非线性预测优化控制结合起来,提出了神经网络模糊预测优化控制方法,采用前馈神经网络作为预测模型,利用贝叶斯正则化方法对模型进行了辨识,以自调整模糊控制器作为优化控制器,通过多步预测方式,系统的优化性能指标综合考虑温度偏差最小和能耗最小这两方面因素,应用该方法对制冷工况变风量空调系统的送风温度和回风温度(室内温度)进行了仿真控制研究。控制结果表明了该方法的有效性,控制效果良好,并且可以达到节省能耗的目的。Abstract: Artificial neural network,fuzzy control and nonlinear optimal predictive control were combined.The algorithm of neural network nonlinear fuzzy predictive optimal control was proposed.Feed-forward neural network was adopted as the predictive model of the cooling VAV system.The model was identified by the method of Bayesian regularization.The self-adjusting fuzzy controller was adopted as optimal controller.The algorithm was applied in the cooling VAV system with multi-step predictive method.Indoor temperature and supply air temperature was controlled aimed at minimum temperature deviation and minimum energy consumption by this scheme in Matlab.Simulation results illustrate the effectiveness of this technique,and in the meantime illustrate that this technique can save energy consumption. 相似文献
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基于粗糙集-神经网络的矿井通风系统可靠性评价仿真研究 总被引:19,自引:0,他引:19
通过对矿井通风系统可靠性运行状态的跟踪统计和分析,首先建立了一套适合于矿井通风系统可靠性评价指标体系;然后利用人工神经网络与粗糙集理论的优势互补,以粗糙集作为前置处理系统优化指标结构,构建了基于粗糙集神经网络的通风系统可靠性评价仿真模型,并依此模型进行了实例验证.结果表明,该模型的仿真结论与基于ANN的结论完全吻合,训练效率提高了数百倍. 相似文献
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