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针对一类高维不确定多变量系统,提出一种高阶非奇异终端滑模分解控制方法.通过两次非奇异状态变换,首先将系统分解为输入输出子系统和内部子系统.针对输入输出子系统,巧妙结合高阶滑模和非奇异终端滑模,基于跟踪微分器技术,设计了一种新型的高阶非奇异终端滑模控制器,可提高子系统的收敛速度,消除滑模控制的高频抖振信号,同时将内部子系... 相似文献
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萤火虫算法因具有结构简单、控制参数少、易于实现的特点而得到广泛的关注和应用,但其易陷入局部最优导致过早收敛,从而影响寻优精度。针对这一问题,本文在位置更新规则中加入随机扰动因子,并剔除了冗余的随机项,以提高算法搜索能力;引入位置置换变异和差分进化算法中的最优变异策略,在保持种群多样性的同时,增强算法跳出局部最优的能力。采用马尔可夫过程证明了算法以概率1收敛到全局最优。利用基准函数和装箱问题对算法进行仿真测试,结果表明,改进后的算法能够有效跳出局部最优,对给出的所有问题均能找到理论最优解,寻优精度和成功率有明显提升。 相似文献
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一种新型复合神经网络模型 总被引:3,自引:0,他引:3
本文首先详细地阐述了BP神经网络和CMAC神经网络各自的结构,原理以及算法。提出了一种BP神经网络与CMAC神经网络组合起来的新型复合神经网络模型,并利用误差逆向传播原理推导出复合网络的学习法。仿真实验结果表明,这种复合神经网络在保留了BP和CMAC各自特长的基础上,同时具有学习速度快,泛化能力强等特点 相似文献
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基于加速进化规划的模糊神经网络学习算法 总被引:4,自引:2,他引:2
提出了一种训练模糊神经网络的加速进化规划算法。该算法是进化规划算法的一种改进 ,适合于多维高精度的数值优化。经仿真实例验证 ,其收敛速度有了明显的改善 ,且不易陷入局部极小。 相似文献
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A new method of modeling discrete networked control systems with both the time-varying delay and packet loss was presented in this paper.The network-induced delay is time-varying and it can be smaller or larger than one sampling period.The feedback controller was designed by free-weighting matrices method and Lyapunov-Krasovskii functional to make the networked control system asymptotically stable.And sufficient conditions were derived.A numerical example is given to illustrate the effectiveness of the prop... 相似文献
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常规PID控制器由于摩擦存在 ,使得转台低速产生滞滑爬行现象 ,严重影响了仿真转台的低速性能。采用相平面法和代数分析法、李雅普诺夫稳定性定理 ,得出了克服低速滞滑爬行的判据 ,通过该判据得到系统参数与低速滞滑爬行的关系 ,由此可确定在满足常规稳定PID参数选择范围的基础上 ,为消除低速滞滑爬行现象 ,PID参数还应满足的条件。根据该判据确定PID的参数系统既满足稳定 ,又无低速滞滑爬行现象 ,而且简单实用 ,工程上证明了它的正确性。 相似文献
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磁强计和微机械陀螺/加速度计组合定姿的扩展卡尔曼滤波器设计 总被引:5,自引:0,他引:5
微机械陀螺近年来获得广泛应用,但是由于其性能较低,并不能提供长时间的稳定的姿态,必须和其它传感器组合使用。提出了一种基于磁强计和微机械陀螺/加速度计组合姿态确定的四元数卡尔曼滤波算法,该算法利用加速度计的输出判断是否使用卡尔曼滤波器计算姿态,并在卡尔曼滤波器中利用加速度计和磁强计计算的姿态角补偿陀螺的漂移。仿真和实验结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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基于群体智能免疫算法的PID自整定 总被引:1,自引:1,他引:0
传统的PID整定方法得到的结果通常不是最优参数,很多学者采用遗传算法和模拟退火方法来解决这个问题.针对遗传算法很容易陷入局部最优值和模拟退火算法收敛速度慢这些缺点,融合了粒子群算法和人工免疫机理的优点,提出了一种基于群体智能的免疫算法,对典型二阶对象进行PID控制器参数优化整定.仿真结果证明了提出的算法有效可行. 相似文献