基于即时学习算法非线性系统多模型自适应控制

针对可获得大量输入输出数据的非线性系统，提出一种改进的即时模型辨识方法，并与自校正的极点配置控制算法相结合，设计多模型自适应控制器。所提出的建模方法和相应的多模型自适应控制器能较好地逼近非线性系统的动态特性，使系统的动态响应品质得到了有效的改善。     

一种基于遗传-禁忌混合策略的PMU最优配置方法

以电力系统状态完全可观测和相量测量单元配置数目最小为目标,形成PMU最优配置问题.相量测量单元可以测量母线电压相量,结合测量数据采用改进的快速拓扑可观测性分析方法保证系统完全可观测,应用遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略求解最优配置问题,实现全局最优.以IEEE 9节点系统和IEEE 39节点系统为例进行验证,结果表明,直接利用节点可观测原则判断电力系统的可观测性,可以提高可观测性分析的计算效率.     

广义系统结构稳定状态反馈和极点配置

应用矩阵奇异值分解研究当m相似文献   

基于贪心算法的宏模块布局分析

为芯片上每个模块选择一个好的布图方案,采用合理的布图算法尤为重要.在NP完全理论的基础上,从问题的可计算性与复杂性出发,提出贪心算法的实现原理与实现过程.结合4个有代表性的实例,对该算法进行了实验测试与分析.计算结果对宏模块布局问题具有参考价值.     

涡流发生器对重型货车气动减阻特性的影响

为了解涡流发生器对重型厢式货车气动减阻特性的影响，以某国产重型厢式货车为研究对象，基于计算流体动力学的数值模拟，研究涡流发生器的形状、布置位置、高度以及间隙比对厢式货车的减阻效果，并分别从速度流线结构、湍动能分布和压力分布等方面探讨其减阻原因。结果表明：涡流发生器的形状、布置位置、高度以及间隙比对重型厢式货车气动阻力的影响较大。其中叉形涡流发生器位于货厢后端时的气动阻力系数最小，其值为0.699 6，相对于货车原始模型的减阻率为11.7%，因此叉形涡流发生器是最佳的涡流发生器造型。加装涡流发生器减小了货车尾部涡流区的面积和强度，使尾部气流延迟分离，进而减小了货车前后压差阻力。     

一种用于修磨的机器人的PID控制法

为磨平钢坯细微缝隙的修磨机器人(SGR)提出了一种PID控制法。这种控制法利用前馈力矩作为总体补偿和一个反馈力矩校正轨线跟踪误差,其优点在于它的积分作用消除了机器人的稳态跟踪误差。最后,给出了SGR机器人的计算机仿真结果,验证了此控制法的有效性。     

一种新的隐式多变量组合自校正动态解耦控制器

本文提出一种新的多变量组合自校正动态解耦控制器.该控制器采用在零极点配置基础上叠加最小方差控制的算法,既能实现动态解耦,又改善了伺服跟踪性能.该控制器采用隐式递推算法,参数估计数目少,在线计算量小,仿真结果表明控制效果良好.     

最小方差自校正控制—具有恒定的闭环极点

提出一种具有恒定闭环极点的最小方差自校正控制器,该控制器将最小方差策略和极点配置策略结合起来,既保证了良好的伺服跟踪能力和抗干扰能力,又增强了控制器的鲁棒性。本文采用递推估计算法在线调整加权多项式来配置闭环极点,因而在不显著增加在线计算量的条件下有效地改善了控制器的性能。     

极点配置法及其算法

采用多项式乘积的矩阵－向量表示方法，证明了对求解丢番图方程极为有用的定理１和定理２，从丢番图方程的基本解法着手，给出了各种设计要求下的极点配置算法。     

改进全局和声算法在鲁棒极点配置中的应用

提出了改进全局和声搜索(IGHS)算法,给出了新的位置更新策略.通过引入新的位置更新策略,可以使算法动态产生解区间,提高了算法对解空间信息开发的能力,避免了因过早收敛而易陷入局部最优的不足.将所提出算法应用于线性系统的鲁棒极点配置中,克服了以往条件数优化计算中需要拟凸转化处理的不足,方便地实现了控制系统的任意极点配置.最后,针对文献中的多输入多输出系统进行仿真对比实验,实验结果表明本方法得到的闭环系统具有更好的鲁棒性.