一类径向基神经网络干扰观测器轨迹线性化控制

利用径向基神经网络(RBFNN)的逼近能力,研究了基于径向基神经网络干扰观测器(RDO)的鲁棒自适应轨迹线性化控制(TLC)策略,以解决空天飞行器复杂飞行条件下系统不确定及干扰的控制问题。分析了系统存在不确定性时轨迹线性化控制方法性能降低甚至失效的原因,设计了自适应调节律,并采用Lyapunov方法严格证明了在该自适应调节律作用下闭环系统所有误差信号最终有界。仿真结果表明,较当前TLC方法的控制性能,新方案在空天飞行器系统上具有更优异的控制性能和鲁棒性。     

关于电力输配电线路的运行维护分析及故障排除技术探讨

电力输配电线路运行维护与故障排除是一项十分重要的工作,关系到电力输配电线路的稳定运行,影响着居民的用电安全和用电稳定.由于电力输配电线路在日常运行中很容易受到外界复杂因素的影响,所以难以避免会出现故障,而一旦出现故障就会导致居民用电中断,所以构建科学的维护体系,提升故障排除技术水平显得十分重要.本文分析了这一方面内容,...     

基于无模型自适应控制算法的机械臂轨迹跟踪控制

机械臂控制研究领域目前研究的热点分为目标点的位置控制和运动轨迹跟踪两方面.目标位置点的控制重点在于对末端执行器的位置点位的控制,对中间各个轴的运动过程并不关心;轨迹控制的重点在于通过各个轴的力矩控制来使其运行过程更加连续,更好地实现工作要求.针对机械手控制过程中总是存在不确定的情况,利用基于紧格式无模型自适应控制算法分...     

基于干扰观测器的非奇异快速终端滑模控制方法

针对多关节机械臂难以实现对目标轨迹的高精度跟踪控制的问题,提出了一种基于非线性干扰观测器的非奇异快速终端滑模控制方法.首先,结合了传统的快速终端滑模控制和非奇异终端滑模控制,不仅可以使跟踪误差在有限时间快速收敛至零且对机械臂建模误差和外界干扰具有强鲁棒性.其次,针对控制输入抖振严重的问题,通过引入非线性干扰观测器技术和...     

基于LSTM的四旋翼无人机轨迹预测方法

实时、准确、高效的轨迹预测是对四旋翼无人机进行有效管控的重要前提.基于深度学习理论,提出一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的四旋翼轨迹预测方法.在LSTM基础上,使学习速率自动调整,基于四旋翼无人机位置坐标与速度参量,对轨迹数据进行训练与预测,其经度、纬度、高度误差分别为6.04、6.45、2.33 m.分析历史时间步长对于预测精度的影响,结果表明历史学习步长为40～45时,LSTM预测结果最佳;比较不同预测步数的预测误差,结果表明一步预测、两步预测误差结果较好,三步预测误差显著增大.     

无人驾驶汽车离散优化的轨迹规划算法

针对双向两车道无人车行驶场景,基于离散优化的方法,提出一种新的轨迹解耦规划算法.该算法将带有时间戳的三维轨迹规划问题解耦成分别对路径和速度规划,速度规划时引入ST图,用以描述无人车与障碍物之间的运动关系.通过分层采样的方法构建路径Lattice图搜索初始路径,并基于多目标A?搜索算法在ST图中规划出初始速度剖面,减少算...     

综述农村低压电网运行系统应用

当前农村低压电网运行的主要问题是提高用电的安全性、可靠性和经济性,而农村低压电网运行系统的合理与否,又直接影响电能的各项指标。     

提高农村配网10kV线路运行水平降低网络损耗

本文结合工程实际,在保证电网安全可靠运行和需求侧电压质量和可靠性的基础上,初步探讨在农村配电网10KV线路最佳运行电压和网络损耗的关系,以便在今后的实际工作中不断提高运行水平,降低网络损耗,增加企业的经济效益。     

对于降低线损技术讨论

随着电网结构的复杂化,降损任务将更加艰巨。如何降低线损是一个涉及范围很广的工作,只有从技术降损和管理降损两方面同时着手,分析影响线损的主要因素,采取有效对策,加大降损力度,适当提高或降低电力网运行的电压水平,调整用户负荷曲线,合理安排检修等;降损的建设性措施主要有：采用节能型电气设备,对于低压电力供应密度比较高的情况采用铜导体比采用铝导体有较好的节能效果,线路上采用节能型连接金具,以及采用电子型、长寿命、宽量程的电表等,才能保证将供电企业线损降低到合理水平。     

基于不定场流动及动力响应分析的水轮机运行区划分

水轮发电机组运行状态随运行工况不同而存在明显的差别. 研究了万家寨水电站两种型号的大型混流式机组与水口电站同一种型号两台大型轴流转桨式机组的运行性能和运行区划分方法; 发现影响万家寨机组运行稳定性的最主要因素为尾水管内涡带引起的水压力脉动, 影响水口水电站机组安全运行的有水力脉动引起的活塞杆动应力、桨叶动应力及转轮水推力等; 综合分析在运转特性曲线上绘制的影响机组安全运行参数的分布云图, 绘出水轮发电机组的安全运行区、过渡运行区和禁止运行区.