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针对2.4 m跨声速风洞总压和马赫数控制具有强耦合、时滞、系统参数摄动和外界干扰不确定性等特点,设计了预测自抗扰控制。采用自抗扰控制(ADRC),将总压和马赫数两个通道之间的耦合、流场建模误差、系统的参数摄动和外界干扰等视为总干扰,通过扩张状态观测器(ESO)将总干扰估算出来并进行前馈补偿,一方面可以实现总压和马赫数的解耦控制,另一方面提高了流场的抗干扰能力。同时使用Smith预估器得到系统无时延输出并将其反馈至扩张状态观测器,加快其收敛速度,从而提高控制系统的性能。仿真结果表明,该控制器能够很好地实现总压和马赫数的解耦,并且具有良好的动态特性、抗干扰能力和鲁棒性。 相似文献
12.
通过分析电路的最佳噪声匹配和最佳功率匹配,研究了根据给定的输入反射系数(S11)计算低噪声放大器(LNA)最佳源阻抗的方法。借助史密斯圆图给出了详细的计算过程,实现了LNA输入匹配网络设计时的最佳噪声和最佳功率之间的折衷匹配。基于Chart0.35-μmCMOS工艺完成了一种cascode结构LNA的核心电路设计,仿真和实验结果与理论分析相吻,表明了理论分析的正确性和方法的可行性。 相似文献
13.
遥操作机器人神经网络Smith预估控制(英文) 总被引:4,自引:0,他引:4
针对遥操作机器人通讯通道中存在的时延 ,提出了一种神经网络 Smith预估控制方法。控制系统适合于时延不变但未知的情况。控制系统包括主控制器和从系统两部分。从系统采用动态神经网络辨识机器人的动态模型 ,神经网络权重在线学习 ,用神经网络的输出对非线性系统进行局部非线性补偿 ,将非线性系统线性化。主系统针对线性化的从系统 ,采用 Smith预估控制解决时延问题并保证系统的性能品质。通过李雅普诺夫稳定理论保证了时延控制系统的稳定性。对两关节机器人的仿真结果说明了该方法的有效性。 相似文献