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301.
基于遗传算法的航空发动机机载模型支持向量机修正方法 总被引:3,自引:3,他引:0
航空发动机的实时模型与发动机的匹配精度直接影响着航空发动机故障诊断的精度.提出了基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量回归机(AGA-LSSVR)方法对航空发动机机载实时模型进行修正,有效的提高了模型的匹配精度.分析了最小二乘支持向量机中的参数的选取对模型修正的影响,在参数的选取空间里采用自适应遗传算法搜索最优参数.最后,比较了Back propagation(BP)神经网络、支持向量回归机、AGA-LSSVR等方法在机载模型中的修正效果.结果表明:提出的AGA-LSSVR具有很好的修正精度,验证了修正模型的有效性. 相似文献
302.
303.
304.
角伺服系统模糊自适应PID控制研究 总被引:2,自引:0,他引:2
将模糊控制和PID控制相结合,提出了一种智能复合控制策略,并将其应用于某型导弹系统角伺服系统的控制。利用模糊控制在线自适应调整PID控制器的参数,从而使系统的静态和动态性能指标较为理想。在Simulink中的仿真结果表明,这种模糊PID控制器的控制效果优于单纯的PID控制,超调量小,抗干扰性能强,对变参数系统的鲁棒性强,满足在线实时自适应控制的要求。 相似文献
305.
多径信道下图像的信源信道联合编码调制传输 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多径衰落信道提出了一种基于小波变换并结合OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)自适应调制的图像传输方法和信源信道联合带宽功率优化分配算法.给出了编码传输方法结构,对有噪信道下基于小波变换的图像编码传输实现和失真估计问题及多误码率OFDM自适应调制比特功率优化分配问题进行了建模和分析,使得信源量化编码与OFDM调制能够方便地结合起来,并进一步得到了相应的信源信道联合优化带宽功率分配方法.仿真和分析表明,该方法实现了多径信道下图像的信源信道联合编码调制传输,编解码复杂度和延迟小,且信源信道联合优化的带宽功率分配可有效提高信道资源利用效率. 相似文献
306.
平流层飞艇巡航姿态自适应神经网络补偿控制 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了一种基于自适应神经网络补偿的平流层飞艇前向速度与姿态控制系统设计方法。针对近似模型进行常规线性动态补偿器设计,并引入自适应径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络对模型误差进行补偿。根据Lyapunov方法得到神经网络权值自适应律,保证了闭环系统误差信号一致最终有界。该控制器设计对模型参数信息仅有较少的要求。仿真结果表明对于两类不同的飞艇模型,所设计的控制器在响应性及对未知环境风速作用的鲁棒性方面均具有良好的效果。 相似文献
307.
自由漂浮机械臂抓取翻滚目标的自适应控制策略 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种自由漂浮机械臂抓取翻滚目标的自适应控制策略.抓取翻滚目标要求自由漂浮机械臂具有很强的轨迹跟踪能力,但是自由漂浮机械臂本身以及目标所存在的运动学和动力学参数不确定性使基于模型的控制器性能急剧下降,甚至变得不稳定.通过对参数的自适应逐步改善基于模型的控制器的性能,并且提出了一种新的自由漂浮机械臂关节空间自适应控制器.最后通过数值仿真对所提出的自适应控制策略进行了验证. 相似文献
308.
有输入未建模动态的非线性系统自适应逆设计 总被引:1,自引:1,他引:0
对于一类存在输人未建模动态的非线性系统,提出了一种基于RBF神经网络的自适应逆补偿器设计方法。首先用两个神经网络设计了补偿器,一个用来估计输入未建模动态,另一个用来作为未建模动态的自适应逆补偿器。该设计放宽了对未建模动态的一些苛刻的要求,如相对度为零,满足小增益条件等。文中仅要求D(u)逆稳和连续光滑。然后应用反演设计技术设计了控制器,并应用Lyapunov稳定性理论推导出神经网络权重向量的调节律,同时证明了闭环系统的渐近稳定性。最后给出的仿真研究证明了该设计方法的有效性。 相似文献
309.
一种新的自适应模糊控制器的设计方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在分析现有的自适应模糊控制器不足之处的基础上,提出了一种新的自适应模糊控制器设计方法.为保证系统性能的一致性,在启动自适应模糊控制器前,采用监督控制将初始跟踪误差镇定到给定范围.自适应模糊控制器可在存在模糊逻辑系统逼近误差的情况下,使系统跟踪误差小于预先给定的任意常数.文中用仿真算例验证了本方案的有效性. 相似文献
310.
基于资源相关性的网格资源分配 总被引:2,自引:0,他引:2
在网格环境中,每个网格服务都面临着多种资源选择,网格作业中各服务间的关联在某种程度上可映射为资源之间的依赖关系,不同的资源配置将产生不同的服务满意度,由此提出服务资源分配问题SRA(Service Resource Assignment),通过构造资源关系图提出基于树分解的资源分配算法DRA(Tree\|Decomposition based Resource Allocation algorithm),利用该算法求出此问题的正确消元顺序,在多项式时间复杂度内获得该问题的最优解,给出实验结果并提出下一步的研究工作. 相似文献