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Liaw C.-M. Pan C.-T. Chen Y.-C. 《IEEE transactions on aerospace and electronic systems》1988,24(3):250-262
A model reference speed adaptive controller for a current-fed induction motor drive is proposed. It uses a proportional-plus-integral (PI) adaptation to satisfy the hyperstability condition for taking care of the load and machine parameter changes of the drive. The available information on the states and output of the reference model as well as the plant output are all that are required for the control; no explicit parameter identification is needed. The controller can be designed by using a reduced reference model to simplify the design without much degradation of the performance, so that it is relatively easy to implement practically 相似文献
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He Mingyi Jiang Hailin Wei Jiang Li Yong Yang Xiangyu Li Jun 《Aerospace and Electronic Systems Magazine, IEEE》1998,13(9):27-29
Modeling of angle tracking systems in the presence of actuator non-linearity such as angle, position and rate limits is a very significant and difficult task in the design and implementation of aircraft, target-tracking, and missile guided systems. A new recurrent neural network with time-delayed inputs and output feedback is used for the modeling of angle tracking systems, with emphasis on the neural network architecture, principles and algorithms. The neural network controller with modeling units for angle tracking is designed by using TMS320C25 processors. For time and size requirements, limited precision technology and look-up table technology are used in the design of the hardware and software systems. Given a set of input commands, the network is trained to control the system within the constraints imposed by actuators. The results show that the proposed networks are able to model the angle tracking system through learning without separate consideration of the non-linearity of actuators 相似文献
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涡轴发动机非线性模型预测控制 总被引:7,自引:1,他引:6
对涡轴发动机进行了非线性模型预测控制(NMPC)研究,设计了非线性模型预测,该控制器主要包括3个方面:预测模型、滚动优化和反馈校正。利用神经元网络模型预测涡轴发动机动态响应过程,得到预测模型;运用序列二次规划(SQP)优化算法进行发动机的在线滚动优化,得到发动机的燃油控制量;根据神经元网络模型与实际发动机对象的输出误差,对控制器的指令信号进行了反馈校正。最后进行了仿真实验,与常规串级PID控制相比较,非线性模型预测控制器的超调量从2.2%降低到0.8%,响应时间从6 s降低到2 s,具有很好的控制品质。 相似文献
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基于RVM回归误差补偿的航空发动机分布式控制系统多步预测控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对具有随机有界双侧时延的航空发动机分布式控制系统,提出了一种基于多步预测和关联向量机(RVM)回归误差补偿的控制方案.首先建立航空发动机分布式控制系统(DCS)的神经网络非线性自回归滑动平均(NARMA)模型,利用当前的系统输出和控制量对N步之后的系统输出进行预测;其次用改进的RVM回归多步预测算法估计NARMA模型的的预测误差,并对预测结果进行误差补偿;最后利用补偿之后的预测值和设定值对控制参数进行滚动优化,设计系统的神经网络逆控制器实现系统的自适应控制.仿真结果证明该控制策略能够避免随机有界双侧时延对控制系统的影响,实现对设定值的稳定跟踪,且控制器具有较好的实时性和鲁棒性.低压转子转速阶跃响应的稳态绝对误差小于0.04%,响应时间小于0.3s. 相似文献
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基于小波神经网络的自适应飞/推控制系统设计 总被引:1,自引:1,他引:0
基于小波神经网络提出了一种H∞自适应控制方法。控制器由等效控制器和H∞控制器两部分组成。用小波神经网络逼近非线性函数,并把逼近误差引入到权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。H∞控制器用于减弱外部及神经网络的逼近误差对跟踪的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标。最后基于所设计的控制方法对新一代歼击机设计了飞/推控制系统,并对飞机作大迎角机动仿真。仿真结果表明所设计的飞/推控制系统是有效的,同时验证了所设计的非线性控制方法是有效性的。 相似文献
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光伏水泵提水系统是一种环保、可持续的新能源提水系统。但是光伏阵列的输出功率既不稳定又不连续,难以实现24 h连续高效运行。由此提出了一种光伏-市电联合供电的提水系统,通过功率补偿器进行协调控制,亦即在光伏出力不足时,自动接入市电进行功率缺额补偿。针对已有的系统为单级电路的特点,分析了现有的功率补偿器方案的局限。提出了一种三相市电经过整流电路后直连直流母线的功率补偿器设计方案;根据设计方案,在MATLAB/Simulink环境中搭建了相应的仿真模型并进行仿真验证;最后,通过试验对功率补偿器的功能、效率等进行了测试,试验结果验证了设计方案的可行性。 相似文献
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研究了无人机-无人车异构系统时变输出编队控制与扰动抑制问题,要求多无人机与无人车在受到未知外部扰动的情况下,保持设计的输出时变编队构型。首先,对无人机与无人车进行单体运动学与动力学建模,同时建立扰动模型,并引入代数图论概念,建立异构集群系统的协同控制模型。然后,对各无人机-无人车设计了具有分层架构的分布式时变输出编队控制器,包含基于一致性理论的编队中心估计项和基于内模原理的扰动抑制补偿项。进一步分析异构系统实现输出时变编队的可行性条件,给出了分布式编队控制器的参数选取算法,并证明了时变编队控制器构成的闭环系统的稳定性。最后,通过仿真算例来验证所设计的编队控制器的有效性。 相似文献
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基于反馈误差学习的神经网络控制 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了应用神经网络和PD反馈控制实现非线性系统的自适应跟踪问题。PD反馈控制器不但保证闭环系统的稳定性,同时其输出又作为训练神网络的参考信号。证明了通过选择适当的初始加权和加权的调节速率可以实现非线性系统的固定点跟踪。 相似文献
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在考虑机器人系统中存在的模型不确定性的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演技术的鲁棒自适应控制器的设计方法。首先,通过状态变换将机器人的模型转换为适用于反演技术的形式;然后,利用反演技术设计了鲁棒自适应控制器,用两个RBF神经网络分别对模型的不确定性进行了处理,并用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络的权重矩阵调节律以及相关的鲁棒项,证明了系统的全局稳定性;最后,进行了相应的仿真研究,验证了设计的正确性和有效性。 相似文献
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本文给出用于实时计算机力控制系统的、具有条件输出反馈的数字控制器的设计方法。文中讨论了条件反馈控制器的基本原理、结构以及设计方法。该控制器应用于变后掠机翼的结构强度加载控制系统之中。试验结果表明,本文提出的方法具有跟踪精度高、抗干扰能力强、重复工作性能好的优点。试验结果是优良的。 相似文献
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航空发动机神经网络自适应控制研究 总被引:6,自引:6,他引:0
本文研究神经网络自适应控制方法及其在航空发动机控制中应用。结合某型航空涡喷发动机,首先研究采用神经网络进行非线性动态系统辨识,包括神经网络模型辨识的格式、输入信号形式等问题。然后,提出了一种神经网络自适应控制方法,阐明了该方法基本结构、原理。最后,在选定的设计点处进行发动机控制系统设计,当偏离设计点时,利用神经网络很强的学习、适应能力,通过在线修正神经网络参数,使控制系统仍保持良好性能。 相似文献
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基于内模控制的多输入多输出高阶振动系统 总被引:1,自引:1,他引:0
常规的比例-积分-微分(PID)控制器一般用于单输入单输出系统。对于具有多个输入和多个输出且相互之间具有较强耦合作用的高阶多变量系统,PID控制器的设计常难以实现。针对高阶柔性结构振动控制问题,提出如下PID控制策略:首先在某一频段内对频响函数进行拟合降阶,建立过程模型,然后采用内模控制方法和麦克劳林展开式设计多输入多输出振动系统PID控制器。以4层刚架进行建模仿真计算,结果表明,通过本文方法设计的PID控制器,可以在避免未控模态影响的前提下,使外部干扰得到有效抑制,得到比较理想的控制效果。 相似文献