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171.
针对一类模型未知的具有不确定性和外部干扰的多输入多输出(MIMO)非线性最小相位系统提出了鲁棒自适应输出反馈跟踪控制方案。用高斯径向基函数(RBF)神经网络逼近对象未知非线性,用高增益观测器估计系统不可测量状态。所设计的鲁棒自适应控制器不仅能使闭环系统稳定,所有状态有界,而且跟踪误差一致最终有界,并保证最终边界足够小。仿真结果表明了所提出方法的有效性。 相似文献
172.
本文提出了结构健康监测中一种新颖的方法用于时变系统的损伤识别,选取FS-TARMA(函数基时变自回归移动平均)时间序列模型应用于一种随机振动信号中,这种振动信号在时变系统中用来估计TAR/TMA参数和创新方差。基于一种特征值分解技术,被估计的TAR/TMA参数和创新方差能够为损伤估计提供更多信息和数据,从而形成了一种新的理论LCs(潜在成分)。LCs被组合和分解成数值,接着输入概率神经网络中进行损伤识别。将这种新方法用于三自由度时变系统中进行评估,根据质量和弹簧刚度的降低来模拟不同级别的损伤。这种方法能够找出系统参数的时变性质和质量及刚度变化引起的损伤级别。结果表明:使用这种方法,与其他的非降维和普通的特征提取方法相比,识别的成功率有相当大的提高。 相似文献
173.
基于非线性动态逆理论,设计了亚轨道可重复使用运载器(SRLV)的再入控制律.首先,分析了SRLV再入段的数学模型,并给出了反作用推力控制系统(RCS)的控制模型;其次,将非线性动态逆方法与时标分离原则相结合,考虑飞行器姿态控制系统的外环角回路的慢变特性和内环角速度回路的快变特性,独立设计了两个回路的控制律;最后,为了增强系统的鲁棒性,分别在两个回路中引入了比例-积分反馈,有效地抑制了干扰力、力矩和非线性对消带来的逆误差.仿真结果表明,设计的控制律对SRLV再入段具有很好的控制效果. 相似文献
174.
提出了一种用于精密转台平滑鲁棒自适应控制器。通过基于σ改进方案的自适应律估计得到未知摩擦参数和非线性项的常值上界,并且利用一种平滑预测算法来改进用于估计不可测摩擦状态的双观测器。为了抑制不确定非线性项,加入了无抖振滑模控制项。通过Lyapunov方法证明了系统的位置跟踪误差是一致最终有界的。仿真研究表明了该控制方案的有效性。 相似文献
175.
176.
论述了计算机管理系统与控制系统在信息处理过程中的内在统一性,给出了计算机管理与控制综合系统的集成框架,提出了综合系统的分布递阶式结构方案,以及分布式结构中信息流通的实现策略。从方法论的角度阐明了控制过程自动化的实现途径。 相似文献
177.
<正>气动弹性问题一直以来都困扰着飞行器设计人员,现代飞机远没有摆脱气动弹性问题所带来的困扰,国内外研究结果表明,气动弹性优化设计能有效的改善机翼的气动弹性性能,进而提高飞机的整体性能,已成为现代飞机设计过程中必不可少的环节之一。随着先进的复合材料在飞机上得到广泛的应用,针对复合材料机翼的优化研究,得到了越来越多学者的关注。合理的优化可提高飞机发散速度甚至消除发散现象。在复合材料机翼的优化设计 相似文献
178.
针对可展结构中铰链带来的展开后非线性动力学问题,建立了含铰结构的动力学模型。基于铰链侧向和径向的几何约束关系,分析了不同约束条件下的铰链非线性特性。基于谐波平衡法(HBM),对含铰结构的非线性变量进行一次谐波展开,得到铰链非线性力的谐波展开表达式,将含铰可展结构的非线性动力学方程转化为代数方程。分析了铰链在不同非线性特性下各参数对结构动态特性的影响,得到结构固有频率随铰链间隙、刚度和激振力的变化规律。考虑铰链的非线性特性,通过固有频率脊线求解,得到结构固有频率极值随铰链数量、位置和刚度的变化曲面,并对其进行非线性拟合,得到铰链参数对结构固有频率的影响函数,其计算方法和结果在多维复杂结构中具有一定的扩展性,为可展结构的设计和研究提供参考。利用龙格库塔法对非线性结构进行数值仿真,得到结构的固有频率变化曲线,仿真结果表明了利用HBM进行含铰结构动力学分析的正确性。 相似文献
179.
180.
为了降低传统迭代算法在求解变循环发动机非线性模型时对初值的依赖性,将模型的求解问题转换为求最小值的优化问题,引入差分进化算法进行模型的求解,并提出一种自适应差分进化算法(ADE)。ADE借助轮盘赌选择法,利用种群的进化经验可以自适应的选择最适合当前种群的差分策略与算法控制参数。针对变循环发动机四个典型工作点的模型求解问题,研究了标准差分进化算法(SDE)的控制参数对其性能的影响,获取了SDE在求解四个典型工作点时的最优控制参数组合,对比分析了ADE与SDE的性能差异,最后研究了种群规模对ADE性能的影响。结果表明:SDE在求解发动机模型时具有较好的鲁棒性,在求解不同工作点时算法的最优控制参数并不完全相同;相比于使用最优控制参数的SDE,ADE可以在不影响算法鲁棒性的情况下提升效率50%以上;减少ADE的种群规模会在提升算法效率的同时破坏鲁棒性。 相似文献