二维力传感器动态补偿器设计

为改善扁环式二维力传感器动态特性以及消除其维间耦合现象严重的问题,提出了用神经网络逆系统方法去构造该二维传感器的动态补偿器,并由此设计了由微分器和静态神经网络构成的神经网络逆动态补偿器.通过对原传感器的数据采集和数据处理得到了静态神经网络的训练样本,用所得到的训练样本对静态神经网络进行了训练,训练后的静态神经网络即可用来和微分器构成所期望的动态补偿器.将该动态补偿器串接在扁环式二维力传感器之后,进而构成复合的测量系统.进一步地仿真实验表明,经过动态补偿器的信号远好于未补偿的原传感器输出信号.由此可见,利用该方法设计的动态补偿器所组成的复合测量系统在消除维间耦合现象的同时、也大大改善了系统的动态特性.     

线性系统极点配置的神经网络算法

利用人工神经网络，讨论了线性定常控制系统关于状态反馈，输出反馈及动态补偿器的极点配置问题，对状态反馈问题采用一个二级四层BP网求解，对输出反馈问题采用一个二级五层BP网求解，而对动态补偿器问题亦可采用一个二级五层BP网求解，这些极点配置方法便于计算机实现。     

确定线性动态控制系统的鲁棒性设计方法

鲁棒线性控制器设计的主要问题是针对对象模型不确定性,寻找线性反馈控制器,使得不确定控制系统稳定。针对具有线性、非线性或时变结构的模型不确定性多变量动态系统,采用动态补偿器结构与原系统进行增广,构成闭环动态近似系统,根据Gronwall引理,推导出了基于不 确定性范数上界的动态线性系统鲁棒稳定的充分条件。根据鲁棒稳定条件,给出了具体的动态不确定系统的鲁棒性设计算法。通过选择适当的变换阵,利用特征值配置技术求出动态补偿器的参数,来满足鲁棒稳定条件,使得闭环不确定动态系统稳定,从而提出了一种时域内鲁棒线性 控制器设计方法－动态补偿器法。该方法同样适用于控制器为输出反馈的情形,给出了具体设计实例,以验证设计方法的简单性与有效性。     

不确定离散系统的输出反馈鲁棒镇定

研究了一类具有范数有界时变不确定性的不确定离散系统的输出反馈鲁棒镇定问题．系统不仅存在状态矩阵不确定性,而且存在控制矩阵和输出矩阵不确定性．得到的动态输出反馈补偿器确保对于所有容许不确定性可以镇定被控对象．给出动态输出反馈补偿器存在的充分条件．最后通过求解一个等价的线性时不变离散系统的标准Ｈ∞输出反馈控制问题,构造出线性时变不确定离散系统的动态输出反馈补偿器的系统矩阵     

线性不确定系统的稳定鲁棒动态补偿器

利用动态补偿器理论及李雅普诺夫稳定性理论研究了线性不确定系统的鲁棒控制问题,得到结论理想系统的任何一个稳定动态补偿器控制都是不确定系统的具有一定稳定鲁棒界的稳定鲁棒动态补偿器.     

动态微位移补偿器的研制

本文介绍了一种压电陶瓷微补偿器，其位移输出与输入电压呈线性关系，满量程误差小于0.6%；在频率低于500Ｈz时的动态性能颇为理想；模拟静压轴承的主轴回转误差进行仿真试验，补偿器的输出位移信号与其模拟输入信号，在２０Ｈz(１２００r／ｍｉｎ）下是十分相近的．     

基于广义动态补偿器的广义系统的特征结构配置

研究了采用动态补偿器对广义系统进行特征结构配置的问题，建立了该问题的解的参量表示，并给出了系统具有希望闭环特征结构的动态补偿器设计算法。而且，通过实例证明了该算法的有效性。     

无陀螺惯性测量组合动态补偿及动态解耦方法

基于提出的一种无陀螺惯性测量组合（NGIMU）九加速度计配置方案,采用零极点配置的方法设计动态补偿器对加速度计进行动态补偿．基于动态耦合定义,提出了应用不变性动态解耦方法对NGIMU动态解耦．该方法不在各加速度计输出信号的正向通道上增加新的环节,而仅在各输出通道之间设置较简单的环节,用较低阶的解耦模型,抵消各维间耦合．进行了系统三个方向角速度的仿真验证,仿真结果表明,系统经动态解耦后导航误差迅速收敛,可以控制在0．02rad／s内．     

仿射非线性系统的在线自适应模糊神经网络辨识与控制

针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.     

一种应用于单电感双输出降压型数字直流-直流变换器的双模PID补偿器

设计了一种应用于单电感双输出降压型数字直流-直流变换器的新型双模PID补偿器,该PID补偿器基于数字重设计方法实现,同时针对数字PID的非理想效应作出改进,优化了负载发生连续剧烈跳变时的动态响应特性.所提出的双模PID算法,已通过Virtuoso仿真验证,相对于没有采用双模控制方式的PID,输出电压下冲减小60%,恢复时间缩短50%.该补偿器已成功应用于输入5V,输出1.2V/2.5V,开关频率4MHz的单电感双输出降压型数字直流-直流变换器.     

农村用电量的宏观预测

本文用相关分析和层次分析方法找出影响农村用电量的主要因素，将农村用电量归结为多变量输入单变量输出系统，采用离散线性动态系统模型对我国农村用电量进行了预测，预测结果表明我国农村用电量年递增率为１０％以上。     

电动助力转向系统转矩信号补偿分析

基于中型轿车上的齿轮轴式电动助力转向系统,建立了该系统的三自由度动态模型,依据系统的动态结构图,设计了动态补偿器,并进行了实验验证．加入补偿器后,转矩信号的抗扰动能力提高了67%,系统的暂态性能和稳态性能满足了实际使用要求,同时也明显减小了系统的振荡．所设计的动态补偿控制器对转向传感器的工程设计有指导意义．     

配置广义系统特征结构的CRPD设计

本文讨论广义系统的特征结构通过CRPD输出反馈和动态补偿器进行配置的问题,平行地将有关正常系统的结果推广到广义系统.     

非线性系统的DFL及隐动态

在１９８１年韩京清发表的论文＂线性系统的结构与反馈计算＂的基础上发展和完善了基于高阶微分方程输入－输出描述的非线性系统直接反馈线性化（ＤＦＬ）理论。给出了ＤＦＬ问题的有解条件和补偿器的结构。首次提出了＂隐动态＂（ＨＤ）概念,并证明了它与微分几何非线性控制理论中的＂零动态＂（ＺＤ）的等价关系。该法所需数学工具简单;保留了原状态变量的物理意义,便于工程应用。     

神经网络解耦控制在多变量控制系统中的应用

应用神经网络解耦控制,实现多变量系统的最优控制.通过引入神经网络环节,对多变量系统进行解耦,解耦后的子系统变为单变量系统.因此将多变量控制变成单变量控制.解耦控制采用前馈补偿器解耦,解耦补偿器采用BP神经网络结构.仿真结果表明,该控制策略具有较好的动态跟踪特性,能满足复杂多变量控制系统的控制要求.     

基于神经网络算法的单框架控制力矩陀螺系统复合控制

提出一种基于双神经网络的前馈?反馈控制系统，采集单框架控制力矩陀螺系统在不同条件下的运行数据并使用卡尔曼滤波处理，基于神经网络构建了涵盖控制通道与干扰通道信息的虚拟广义被控对象模型，由此设计了神经网络前馈补偿器。实现了前馈补偿器?原反馈控制器的复合控制系统，减少了传统的前馈?反馈复合控制需要精确地获取干扰通道信息的约束，能够克服单框架控制力矩陀螺系统存在的复杂干扰对控制性能的影响。仿真结果表明了方案能够提升系统稳态精度，减小稳态误差，改善控制动态性能。     

温度测控系统的非线性动态补偿研究

在温度测控系统中,对于温度传感器在测量时存在较大非线性动态偏移误差,提出基于参考模型的利用扩展卡尔曼滤波算法设计温度传感器的动态补偿的方法。用扩展卡尔曼滤波进行补偿器的参数辨识,从而得到比较精确的补偿器,因此温度传感器的动态偏移误差得到自动补偿。用扩展卡尔曼滤波算法对补偿过程中放大的噪声进行滤波,从而得到较好的补偿结果。     

基于TCP/IP的远程控制系统中动态补偿器的仿真研究

提出并研究基于TCP/IP网络的远程控制仿真系统,将实测的因特网时延组合进仿真系统,并对传送的机械运动采样信息进行适当的处理,真实地再现网络时延对远程控制系统的影响,能方便地进行远程控制的算法研究.通过仿真表明,采用因特网的远程控制系统中只要使用适当的延时动态补偿器,机械运动的远程控制是可以实现的.动态补偿器的补偿效果依赖于对网络时延的精确预报和被控对象数学模型的准确性.     

基于动态反馈补偿的随动系统特性分析

对一类具有动态反馈补偿的随动系统的特性进行了分析 理论分析和仿真结果均表明动态补偿方法是一种强有力的校正方法 适当地设计这种补偿器不仅可以在无法运用前馈补偿的场合实现等效Ⅱ型系统而且可以获得确当的频域特性指标     

矩形烟风道波形补偿器设计计算机系统

采用Visual Basic 6.o为开发环境,研制了矩形烟风道波形补偿器计算机系统.该系统包括对吸收轴向和横向位移的多波补偿器、等截面烟风道短铰式补偿管段、变截面偏心烟风道水平铰式补偿管段3种波形补偿器的设计计算;程序能够自动确定波节数并进行受力计算:当设计不符合要求条件时,能立即提示用户,并根据用户的选择重新计算.该系统还可实现对设计结论及数据的存储或打印,用户在使用系统时,可从计算机中读取出已存储过的壳体和壁板设计结论和数据,进行检查或修改.打印部分采用Printer对象打印输入数据、输出数据及相关图示.烟风道波形补偿器设计系统提高了设计的准确性和设计功效.