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991.
研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值 相似文献
992.
根据橡塑制品的特点,以PLC为中心,在温度控制系统中应用PID 模糊抑制超调技术,研制一套平板硫化机模糊温度控制系统,提高硫化温度的精度,试验结果表明,所研制的系统能够全自动进行橡塑产品的硫化,操作方便,控制简单。 相似文献
993.
欧阳晓琦 《长沙航空职业技术学院学报》2005,5(4):71-73
从分析项目投资决策的重要性人手,针对项目决策过程中存在的问题,分别采取相应措施,以控制工程造价,达到预期的经济效益和社会效益目标。 相似文献
994.
综合TF/TA飞行的航迹控制与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
在超低空突防过程中.有效的航迹跟踪控制算法是飞行器顺利完成综合地形跟随/地形回避(TF/TA)飞行任务的保证。在综合TF/TA飞行过程中,由于飞行器需作大机动飞行,纵、横向之间存在严重耦合,常规的航迹跟踪控制算法亦不适用。本文将六自由度飞机状态方程描述为纵、横向两个子系统所构成的关联大系统,并在一定的假设条件下将两者之间的耦合成分分别看作纵、横的控制量的一部分,然后利用大系统变结构控制理论,对TF/TA飞行的纵、横向的轨迹控制律进行独立设计,降低了理论研究和工程实现的难度。仿真例子表明这一方法是可行的。 相似文献
995.
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
996.
含连续/离散变量结构优化中的神经网络与变尺度模拟退火方法 总被引:2,自引:0,他引:2
传统的优化方法难于有效地处理含有连续/离散混合变量优化问题,本文介绍了一种改进的变尺度模拟退火方法并与人工神经网络能量函数模型相结合,用于求解含连续/离散设计变量的工程结构优化问题,较好地解决了模拟退火技术用于工程结构优化时选取具有全局性的初始点困难及迭代次数较多的弱点。算例表明,该方法可以使模拟退火算法从局部最优的陷阱中跳出,最后求出整体最优解。 相似文献
997.
五自由度磁悬磨头电控系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究的高速磨床电磁悬浮磨头电控系统尽量采用最新技术,在保证系统 性能的前提下降低了系统造价。在该系统中采用TMS320F240 DSP芯片作为控制核心,同时控制磁悬浮轴承的悬浮和变频电机调速,采用运行效率很高的汇编语言编写控制软件,其中磁悬浮轴承是PID控制算法,电机调速为SPWM方式。磁悬浮轴承PWM功率放大器中采用能简化驱动的新型半桥电路,电机调速主电路中采用智能功率模块(IPM)。动态刚度测试和高速运转实验表明,该电控系统满足高速磨床电磁悬浮磨头的控制要求。 相似文献
998.
999.
非线性逆在ASTOVL控制系统中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了先进短距起飞垂直着陆飞机(ASTOVL)的飞行/推进控制系统的控制律,基于解和掌握气动舵面和推力矢量舵面控制下的飞机数学模型,应用非线性动态逆理论,为ASTOVL飞机从巡航到悬停阶段的飞行,设计了推力矢量控制器和俯仰控制器,以合理地分配飞机上的力和力矩,使得俯仰姿态速度和法向速度的控制在推进系统性能包括线范围内是近似线性和解耦的,最后以ASTOVL飞机悬停阶段的数字仿真曲线为例,证明了所设计的两个控制器是可行的,基本上达到了设计要求。 相似文献
1000.
基于神经网络技术实现磁流变阻尼器对结构振动的优化控制(英文) 总被引:2,自引:0,他引:2
磁流变 ( MR)阻尼器是土木结构振动控制领域最有应用前景的半主动控制装置之一 ,但由于 MR阻尼器的高度非线性动特性 ,使得描述其逆向动特性的数学模型很难得到 ,即根据理想的阻尼力确定出 MR阻尼器所需的输入电压。然而 ,对基于 MR阻尼器的结构振动控制设计和仿真 ,这种反映阻尼力 -电压关系的逆向动特性模型是十分重要的。为此 ,本项研究针对 MR阻尼器的非线性特性 ,提出运用神经网络技术建立 MR阻尼器的神经网络模型来模拟其逆向动特性 ,神经网络模型的输出即为产生理想的阻尼力所需的输入电压。通过数值仿真结果探讨所提出的结构振动控制策略的适用性和有效性 相似文献