基于改进Elman网络的自适应预测函数控制

基于改进Elman网络的自适应预测函数控制算法，使用网络作被控对象的预测模型，按实际输入输出数据建立对象的网络预测模型(NPM)．当预测误差大于规定值时，在线修正对象数据NPM权值，使其准确反映对象的动态特性，将预测误差控制在规定范围．以电液伺服舵机为对象仿真，选择合适网络结构、权值初值和学习速率，自动修正网络权值以适应变化的被控对象，实现了快变过程的鲁棒控制．     

航向角BP神经网络自整定PID控制算法仿真

设计了基于BP神经网络的自整定PID控制算法,此控制算法不需要被控对象的数学模型,先由BP神经网络对被控对象进行辨识,给出PID控制所需要的3个参数,再由PID控制算法进行有效的控制,最后用MATLAB对某水下机器人的航向角模型进行了仿真验证。     

某光电跟踪系统伺服控制算法研究

摘要：为提升装备的跟踪精度和作战能力,以实际工程项目为背景,提出一种某光电跟踪系统伺服控制算法。 针对电流环的频域建模、频域串联校正和工程验证方法,采用由外向内分析和由内向外设计的思路,通过分析光电 稳定跟踪系统伺服控制的电流环架构以及控制器设计,构建电流环被控对象、速度环被控对象和位置环被控对象模 型,设计出控制算法。仿真结果表明：该算法既能有效地提升伺服系统性能,又能提高研发效率,具有较大的工程 意义。     

一种提高伺服系统快速响应能力的控制算法

为了提高某型伺服系统的快速响应能力,对传统的PID控制算法进行改进。在系统地研究线性PID和非线性PID控制方法的基础上,针对工作实际中的被控对象控制问题,设计一种采用分段控制、前馈控制的复合控制策略,取得了良好的控制效果。实验结果证明,该算法使伺服系统的调节时间更短,响应速度更快。     

基于NI型智能DAQ板卡的快速控制原型方案研究

介绍了一种快速控制原型软硬件设计方案,并以舵机负载台为控制对象,进行了快速控制原型的开发。该方案采用NI公司DAQ板卡,可在图形化界面LabVIEW下实现控制算法;通过板载FPGA芯片生成驱动AD/DA、DIO和自定义总线通讯等硬件接口的时序逻辑,进行快速原型与被控对象的电气连接和半实物仿真。通过开发寄存器级驱动程序,实现DAQ板卡在Win-dows和QNX等操作系统下的硬件访问。     

声场频谱控制算法研究

在研究船舶辐射噪声特性的基础上,结合各类船舶辐射噪声功率谱特征,提出一种能够模拟船舶辐射噪声频谱的控制算法。被控对象的非线性会导致噪声频谱的剧烈变化,难以对噪声频谱模拟进行控制,提出的控制算法通过实时谱分析和实时修正的闭环控制能够有效地解决被控对象非线性引起的剧烈变化等问题。在将功率谱转换为复傅氏谱时需要添加相位信息,给出了一种添加相位信息的方法。仿真结果表明,在给定参考谱的情况下,算法可以很好地应用在频谱控制系统中。     

基于LABVIEW 的坦克炮伺服控制系统测试平台研究

针对坦克炮伺服控制系统中存在环境干扰、被控对象内部参数不确定性的问题,研发了一套坦克炮伺服控制测试平台.描述了该测试平台的工作原理和系统结构,设计以火控计算机、数据采集卡为系统核心的电流环、速度环、位置环三闭环控制系统,采用神经网络PID控制算法对参数进行实时整定,利用LABVIEW软件实现上位机的数据采集、各模块通信与神经网络PID控制,并进行了测试实验.实验结果表明:该测试平台能满足坦克炮伺服控制系统测试要求.该系统具有较强的适应性和鲁棒性.     

一种基于广义最小方差自校正PID的导弹时变模型控制律设计

针对传统PID控制难以保证导弹在大空域飞行中保持良好动态性能的问题,提出一种基于广义最小方差自校正控制律的PID控制算法(GMVST-PID)。该算法在递推估计被控对象参数的基础上,将自校正思想用于PID控制参数的实时在线自整定,提高了导弹时变模型控制系统的稳定性、适应性和鲁棒性。仿真结果表明,GMVST-PID控制器具有较强的抗干扰能力和快速的响应能力。     

基于自抗扰滑模理论的倾转旋翼飞行器非线性姿态控制研究

倾转旋翼飞行器具有非定常、非线性、不同通道耦合明显和控制冗余等特性。本文基于分体法和Pitt-Peters动态入流理论建立的非线性模型能够很好模拟该类飞行器气动力学特征。结合自抗扰控制理论、滑模控制理论和动态面控制理论的新型自抗扰滑模控制算法,利用跟踪微分器得到对象姿态角和姿态角速度的指令,利用基于滑模理论的新型滑模扩张状态观测器估计内外部干扰,包括模型误差和多通道耦合等。该新型算法具有对被控对象摄动和内外部干扰适应能力强、参数清晰等优点。不同飞行状态的仿真结果表明,该算法具有较好的控制效果和鲁棒性。     

预测控制方法及其仿真

预测控制算法采用多步预测,其期望轨迹模块使用一阶或二阶指数形式,自适应预测模型由参数模型来实现,被控对象数学模型用CARMA模型描述.首先测量系统实际输出,计算系统增量输出,用增量形式的二阶参数模型估计系统输出.用最小二乘法修正参数,计算期望输出和期望增量输出.并对线性系统和非线性系统进行仿真,其结果表明该算法具有较好的预测控制效果.     

基于辨识模型集的无人半潜水下机器人系统深度动态滑模控制切换策略研究

BQ-01无人半潜水下机器人深度运动模型参数未知,无法为基于模型的控制策略提供控制参数,导致该系统不易快速达到预期的性能指标要求,为此提出一种多辨识模型动态滑模控制方法。该控制方法采用平均拟合偏差方法,减少了系统辨识过程中出现过多冗余辨识模型参数组,以切换的方式为动态滑模控制方法选取最佳模型参数;同时采用状态反馈方法实现滑模面抖动指数衰减,从而解决了系统深度运动调节问题。BQ-01系统湖泊试验结果表明,所提辨识方法能够为滑模控制策略提供最佳控制参数,且提高了系统运动控制品质。     

折叠式共轴反桨无人机飞行控制技术研究

针对折叠式共轴反桨无人机的飞行控制问题,提出一种用于位置和姿态的反馈控制系统的反步滑模控制 算法。通过对无人机飞行状态进行分析,建立无人机的动力学模型,采用反步滑模控制算法设计折叠式共轴双旋翼 无人机的姿态和位置控制算法,并研发试验样机进行飞行测试实验。实验结果表明：对比传统串级比例-积分-微分 (proportional integral derivative,PID)控制算法,所提出的位置和姿态对反步滑模控制算法能有效地提高飞行稳定性。     

自主水下航行器主从式编队控制

多自主水下航行器的协作已经成为当前的研究热点，编队控制是协作问题中的典型问题，也是其他协作问题的基础。该文建立了自主水下航行器主从式编队控制的数学模型，利用反馈线性化理论将模型简化为1阶动态系统，设计了编队控制律，从理论上证明了所设计控制律的稳定性以及内动态系统的稳定性。在此基础上，比较了2种不同拓扑方式下主从式编队控制下的编队误差。仿真结果表明了该编队控制算法的有效性，并且并联式主从编队下编队控制的误差要小于串联式主从编队。     

基于免疫遗传模糊神经滑模的地面作战机器人轨迹跟踪控制

提出了一种基于运动学与动力学模型的免疫遗传模糊神经滑模混合控制器用于地面作战机器人的控制。算法中利用径向基神经网络逼近滑模控制的等效部分,并通过免疫遗传算法对径向基神经网络参数进行了优化,滑模控制的增益通过模糊控制策略进行了调节。利用该算法对圆形轨迹进行了跟踪控制仿真及试验分析,与传统的滑模控制相比,该算法能够有效克服系统的不确定性因素的影响,有效抑制了滑模控制中抖振现象,系统的动态轨迹跟踪性能得到了优化。     

双电机耦合驱动履带车辆自适应滑模转向控制

针对双电机耦合驱动履带车辆转向动力学模型具有多输入多输出（MIMO）、非线性且参数不确定的特点,对系统进行解耦,分解为车速控制系统和转向角速度控制系统。在车速控制系统中为实现车速跟踪误差的收敛,根据期望车速与当前速度信息,提出了鲁棒滑模变结构控制算法;在转向角速度控制系统中,提出了针对转向角速度的模糊滑模自适应控制算法。通过“驾驶员—控制器”在环的双电机耦合驱动履带车辆实时仿真系统,对控制算法进行了仿真实验验证,证明了该控制算法的有效性。     

激光热稳频光源的自适应控制

双纵模激光源预测控制利用热稳频系统在预热过程的特征自组织建模，并引入自适应改进模型误差，建模采用非参数化，预热平衡后，由8098给出加热或散热阶跃控制信号，经噪声处理得其阶跃响应曲线。以自组织预测控制算法实现激光器的双纵模热稳频，自适应采用间接算法，即在稳频过程以系统施加的控制量及控制结果，通过最小二乘法不断估计系统模型，按一定学习速度改进模型，得到较完善的控制效果。     

流量可调燃气发生器压强控制仿真

为了提高流量可调燃气发生器的流量控制效果,建立了燃气发生器流量调节系统动态模型。针对燃气发生器流量调节系统时变性的特点,引入了一种基于神经网络PI(比例积分)算法的压强控制系统; 研究了不同自由容积条件下神经网络PI控制系统与PI控制系统控制效果的有效性,得到了控制器的压强工作范围。不同自由容积条件下的2种算法的仿真结果表明:基于神经网络PI算法的压强控制系统响应速度较快,压力超调量较小,压强工作范围大,系统的动态特性较好,能更好地解决燃气发生器流量调节系统时变性带来的控制精度差的问题。     

小球平面系统的路径跟踪滑模控制

首先分析小球平面运动控制系统的特点,将路径跟踪控制分解为小球的位置控制问题和平面角度的控制问题。然后,主要针对小球的位置控制问题,基于小球运动系统的动力学模型和滑模控制的基本原理提出一种路径跟踪滑模控制算法,并通过李亚普诺夫稳定性定理证明了闭环系统的渐进稳定性。该滑模控制算法消除了小球在平面上运动时时变不确定摩擦力对控制性能的不良影响,提高路径跟踪控制的精度。最后,通过仿真实验对所提出的滑模控制算法的控制性能进行了验证。     

基于滑模变结构控制的移动系统滑转率控制

月球车移动系统在行驶过程中其行驶参数经常发生变化,采用传统的控制方法往往不能保证在任何情况下都能得到最佳的控制效果,鲁棒性较差。滑模变结构是一类特殊的非线性控制方法,它对系统参数摄动具有很强的抑制能力,因此鲁棒性很强,并且具有算法简单易于实现等特点。根据移动系统的动力学模型及滑模变结构控制理论,建立基于滑模变结构控制的月球车移动系统滑转率控制的控制逻辑和控制算法,将其应用于月球车移动系统的滑转率控制中,并通过仿真结果分析证明该种控制方法具有较好的控制效果。分析了变结构控制系统的控制特性,为月球车滑转率控制系统的设计提供理论参考依据。     

基于模式识别与智能系统技术的发射器类型识别方法

基于模式识别与智能系统技术的发射器类型识别,运用CART训练集与考试集相互独立的分类树构造方法,先对给定数据样本近似相等地划分成训练集和考试集,然后分别独立使用.应用拆分规则及剪枝算法,把每个变量分成不同类,并保持类的数量合理,使得分类树在对节点的陆续拆分中生成,最后结束这种节点的拆分.