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基于神经网络的全局滑模变结构控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类非线性不确定离散时间系统,提出了一种基于神经网络趋近律的全局滑模变结构控制方法。分别用两个前馈神经网络(FNNs)自适应调整趋近律中的参数ε和δ,克服了常规变结构控制方法中需要预先设定趋近律中参数的限制。在用径向基神经网络(RBFNN)对系统进行模型估计的同时,基于平移滑平面的设计方案,实现了系统的全局鲁棒滑模控制。仿真结果表明控制系统具有良好的跟踪性能,该方案使系统一开始就处于滑平面上,消除了系统抖振,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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作为一种梯度自适应波束形成算法,LMS算法因简单有效而得到广泛的应用.但是在存在偏差的情况下,LMS算法的性能较差.针对上述问题,考虑信号方向向量的偏差对LMS算法性能的影响,提出了一种基于对角载入的鲁棒约束LMS算法,并对算法的对角载入因子和收敛性能进行了分析,给出了保证算法收敛的步长取值范围.该算法利用对角载入的特性,可有效的抑制各种偏差所带来的影响,收敛速度快,抗扰动性强,对信号方向向量的偏差具有较强的鲁棒性,从而可以保证阵列输出的信干噪比接近最优值.仿真实验表明,与传统约束LMS算法相比,基于对角载入的鲁棒自适应波束形成算法具有很好的性能. 相似文献
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基于相遇误差的飞机导引方法建模与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高飞机导引精度,使飞机在进入空战区域时占据有利条件,推导了一种基于制导武器与目标的相遇误差的飞机导引方法,并对其进行了仿真。首先,给出相遇误差的确定方法,分析了在具有发射和相遇条件限制的情况下该导引方法的原理及数学模型,根据时间最优准则确定飞机飞行的最优基准轨迹。然后,对导引第一阶段导引方程组解的情况进行了仿真分析,应用MATLAB对该导引方法的基准轨迹的建立进行了仿真验证。仿真结果表明:该导引方法在保证所导引飞机处于有利的攻击位置的条件下能够很好地完成飞机的导引。 相似文献
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一种备件多级库存系统的仿真优化模型 总被引:6,自引:1,他引:6
针对备件多级库存问题,分析了备件需求的特点,建立了多级库存问题模型.在模型的基础上对备件订购量、安全库存量,订购策略,率存模式等进行了研究.研究发现:库存模式、订购策略和相关参数都会影响库存策略和最小总费用;一般情况下,较优订购策略为“库存量降到安全库存水平以下时订购,订购使得备件总量达到某一常数”.因此,备件采用多级库存模式还是单极库存模式应根据具体参数和订购策略确定.由于备件库存问题的特殊性,论文提出了一种求解该问题的仿真优化方法.实验结果表明:是一种有效的求解备件库存优化问题的方法。 相似文献
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