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非线性系统的动态神经网络自适应辨识 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习,不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下,所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零,基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下,权重调整律采用e修正权重算法,它是BP算法的推广,不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性 相似文献
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航空发动机的降低ZP/LTR控制 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了航空发动机的多变量鲁棒控制,提出了代价设计对象模型的构造方法。该模型是通过对被控对象的发动机执行机构进行特定输出反馈而得到的,它与被控对象模型阶次相同,明显低于目前常用的增广设计方法设计对象模型的阶次。基于低阶设计对象模型,作者以前研究的ZP/LTR设计方法转化为低价ZP/LTR设计方法,应用该方法使设计控制器的阶次明显降低,从而更易实现。通过对某型涡扇发动机的仿真研究验证了低阶ZP/LTR设计方法的有效性。 相似文献
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孙健国 《南京航空航天大学学报》1987,(4)
机器人运行速度的提高受到其高的加、减速度所激励的振动的限制。因为手臂的振动降低了手臂到达终点的定位精度,并延长了定位到终点的时间。本文提出了一个用死拍控制规律来提高柔性机器人的运行速度、抑制终端振动及提高定位精度的设计方法,它可提高如航天飞机舱外遥控机械手的定位精度,以及机器人自动化生产的劳动生产率。 相似文献
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从工程应用的角度出发,根据飞/推综合控制技术对计算能力和数据通信能力的要求,提出基于DSP和CAN总线的飞/推综合控制优化计算机设计方案。优化计算机实时接收飞机和发动机的信息,利用内嵌的优化模块,对发动机控制指令进行校正,使飞机和发动机的整体性能达到最优。论文阐述了优化计算机的软硬件设计方法,并通过基于优化计算机的飞/推综合控制半物理仿真试验,验证了优化计算机的设计方案是可行的。 相似文献
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要实现航空发动机的性能退化缓解控制,需要设计一个高精度并具有良好实时性的推力估计器。针对这种需要,本文提出了一种新的加权最小二乘支持向量回归机,并在此基础上设计了性能退化推力估计器。和现有的加权策略相比较,基于此新的加权策略的推力估计器不仅能满足性能退化缓解控制对精度的要求也能满足实时性的要求。最后,仿真实验证明此加权最小二乘支持向量回归机以及基于此回归机设计的推力估计器的有效性和可行性。 相似文献
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研究了航空发动机在线优化算法问题。基于序列可行方向法,提出了一种用于解决一般非线性优化问题改进的序列线性规划(SLP)在线优化算法——可行下降序列线性规划(FSLP)方法。其显著特点是通过适当的步长修正算法,在保证目标函数下降的同时,确保解的可行性。根据对偶理论证明了其核心算法的收敛性,对步长修正原理进行了数学分析,并详细介绍了算法实现途径。基于上述优化算法,以某型双转子涡扇发动机最大推力模式为仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机在线优化问题时,相比传统的序列优化方法,在提高优化算法解的可行性方面效果更好。 相似文献