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221.
为了抑制机电振动,保证对干扰有良好的动态抑制作用且无静态扰动误差,针对轧机主传动系统,建立了基于模型匹配二自由度系统的状态空间模型,并将轧机主传动系统机电振动控制设计问题归结为标准的H∞控制问题;用线性矩阵不等式法得到输出反馈H∞控制器,以保证系统的鲁棒性.仿真研究结果表明,该方法有效改善了轧机主传动系统的跟踪性能,抑制了系统的机电振动现象,同时减小了轧制负荷扰动引起的动态速降. 相似文献
222.
针对宽带钢多辊冷连轧机组特点,为提高轧制力的预报精度,在结合传统轧制压力模型的基础上把模糊算法和神经网络有机结合,设计出基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型.通过对传统轧制力模型计算值、小脑模型预报计算值与实测值进行对比分析可知,基于模糊小脑模型神经网络的多辊冷连轧机轧制力预报模型具有较高的计算精度,更适合于多辊轧机在线计算机过程控制的应用,满足现场在线生产的要求,取得良好的板形板厚控制效果. 相似文献
223.
为了克服异步传输模式(ATM)网络不确定时延和饱和非线性的影响,基于比例控制和滞后超前控制方法研究可用比特率(ABR)服务流量控制器设计问题,给出了控制幅值约束和缓冲区容量约束下系统满足ABR流量控制要求的条件,提出了满足这些条件的比例控制器和滞后超前控制器的设计方法。该方法能使ABR流量控制系统在网络传输时延不确定时,有效控制网络中瓶颈节点缓冲区的队列长度,同时能够及时响应ABR可用带宽的变化,从而避免拥塞和丢包的发生,使链路带宽得以充分利用。 相似文献
224.
解决船舶发电机在负荷突变尤其是大负荷突变时能够稳定发电机端电压是控制系统需要解决的基本问题.为此提出和使用一种新型智能PID控制系统,其中PID控制器由三层前馈神经网络组成.利用神经网络的自学习能力,PID控制器的参数能够根据系统动态特性通过神经网络权系数进行自行调整,其特点是结构简单、工作稳定.仿真结果表明,该智能PID控制器比传统的PID控制器具有对扰动响应速度快和具有更好的控制效果和更好的鲁棒性,能更好地稳定船舶发电机端电压.该智能PID控制器已用于船舶发电机控制系统中,并取得满意的效果. 相似文献
225.
分析了无刷直流电机产生转矩脉动的原因,设计了自抗扰控制器来抑制无刷直流电机的转矩脉动的发生.以控制器本身的状态观测器检测系统的相电流脉动,通过控制器本身的非线性状态反馈控制器对检测电流脉动误差值进行补偿,从而抑制电流的波动.采用双闭环控制抑制转矩脉动的发生.仿真结果表明,设计自抗扰控制器抑制了系统干扰引起的超调量.反馈能够完全地被快递跟踪.设计的控制系统使无刷直流电机的转矩脉动值为9%左右.因此,自抗扰控制系统能够更好地抑制无刷直流电机转矩脉动的产生. 相似文献
226.
本文介绍一种由单片微型计算机控制的直流PWM随动系统。该控制系统可用于数控机床的定位控制等方面。系统具有控制精度高、运行可靠等特点。该系统的位置环由单片机控制调整。它不仅仅简化了系统结构,使系统的性能价格比提高,而且使系统具有较高的控制精度和可靠性。另外,该系统还具有误差显示,键入调整控制参数的功能。本文中给出了系统的硬件框图与软件程序框图,并给出了实验结果。在本文的最后,又提出了进一步提高控制精度的改进措施。 相似文献
227.
杜旭日 《华侨大学学报(自然科学版)》1998,19(3):250-254
介绍由电子钟集成电路和E^2PROM组成的长定时控制器,以及其编码电路的设计原则和E^2PROM的应用。该控制器具有接口电路简单,控制时间范围大,容易编程特点,可应用于各种定时记录和定时控制。 相似文献
228.
以电力系统的非线性数学模型为基础,根据直接反馈线性化与滑模变结构控制理论,提出了一种旨在提高电力系统稳定性的由直接反馈线性化与滑模变结构混事控制完成的电力系统同步发电机励磁控制器,仿真研究表明,所提出的励磁控制器不仅可以有效地改善系统的动态品质,而且在提高电力系统的稳定性,尤其是大干扰稳定性方面有明显的作用。 相似文献
229.
泵控马达负载反馈半实物仿真测试系统 总被引:1,自引:0,他引:1
本系统的目的是在试验室内考查工程机械在现场的工作过程,用以考核、改进和设计液压系统,提高其性能和可靠性.本系统是用模拟控制器实时仿真工程机械的工作过程.本文着重介绍该模拟控制器与液压系统之间的电气接口,以及工程机械负载参数的测定方法.本系统结构简单,费用省,使用简便,易于推广,已在采煤机上应用成功. 相似文献
230.
介绍单片机作为智能元件设计绕线机电脑程控器,实现了断电数据保护,不报废线圈,恢复供电可继续尚未完成的绕制之生产要求,以自动根据负栽、电网电压进行动态调整的方式,提高和保证了绕制精度,整数计数时达±1匝,小数计数时达±0.1匝,可顺序循环,也可选一组或任意次序工作,抗干扰能力强,功耗低.用CTC计数,可用于高速绕制场合。 相似文献