滑模变结构控制理论及其算法研究与进展

针对近年来滑模变结构控制的发展状况,将滑模变结构控制分为18个研究方向,即滑模控制的消除抖振问题、准滑动模态控制、基于趋近律的滑模控制、离散系统滑模控制、自适应滑模控制、非匹配不确定性系统滑模控制、时滞系统滑模控制、非线性系统滑模控制、Terminal滑模控制、全鲁棒滑模控制、滑模观测器、神经网络滑模控制、模糊滑模控制、动态滑模控制、积分滑模控制和随机系统的滑模控制等.对每个方向的研究状况进行了分析和说明.最后对滑模控制的未来发展作了几点展望.     

计算机网络访问控制安全策略

本文主要从网络的入网控制、权限控制、目录控制、属性控制、服务器控制、监测锁定控制、端口和节点控制、防火墙控制等几个方面介绍了计算机网络访问控制的安全策略。     

变频器的控制功能第1讲变频器的控制方式(下)

根据不同的变频控制理论,可以发展为几种不同的变频器控制方式,即V/f控制方式(包括开环V/f控制和闭环V/f控制)、无速度传感器矢量控制方式(矢量控制VC的一种),闭环矢量控制方式(即有速度传感器矢量控制VC的一种)、转矩控制方式(矢量控制VC或直接转矩控制DTC)等.这些控制方式在变频器通电运行前必须首先设置.本文主要阐述的就是变频器的这几种控制方式.     

变频器的控制功能第1讲 变频器的控制方式(下)

根据不同的变频控制理论,可以发展为几种不同的变频器控制方式,即V/f控制方式(包括开环V/f控制和闭环V/f控制)、无速度传感器矢量控制方式(矢量控制VC的一种)、闭环矢量控制方式(即有速度传感器矢量控制VC的一种)、转矩控制方式(矢量控制VC或直接转矩控制DTC)等。这些控制方式在变频器通电运行前必须首先设置。本文主要阐述的就是变频器的这几种控制方式。     

变频器的控制方式

1 变频器控制方式的含义 变频器中所说的控制方式，通常有两个方面的含义： (1) 运行控制方式 指如何对变频器的正转、反转、升速、减速等运行状态进行控制。如键盘控制、外接端子控制、接口控制等。 (2) 电动机特性的控制方式 指如何使电动机的机械特性满足各种负载要求的控制方式，如V/F控制方式、无反馈矢量控制方式、有无反馈矢量控制方式等。 2 变频器的运行控制方式 2.1 键盘控制 通过变频器控制面板上的键盘来进行起动、停止、升速、降速、点动、复位等控制。 别称：面板控制、操作器控制、本机控制。 英语名称：keypad opera…     

变频器的控制功能第1讲变频器的控制方式(上)

根据不同的变频控制理论,可以发展为几种不同的变频器控制方式,即V/f控制方式(包括开环V/f控制和闭环V/f控制)、无速度传感器矢量控制方式(矢量控制VC的一种)、闭环矢量控制方式(即有速度传感器矢量控制VC的一种)、转矩控制方式(矢量控制VC或直接转矩控制DTC)等.这些控制方式在变频器通电运行前必须首先设置.本文主要阐述的就是变频器的这几种控制方式.     

变频器的控制功能第1讲 变频器的控制方式(下)

根据不同的变频控制理论,可以发展为几种不同的变频器控制方式,即V/f控制方式(包括开环V/f控制和闭环V/f控制)、无速度传感器矢量控制方式(矢量控制VC的一种),闭环矢量控制方式(即有速度传感器矢量控制VC的一种)、转矩控制方式(矢量控制VC或直接转矩控制DTC)等.这些控制方式在变频器通电运行前必须首先设置.本文主要阐述的就是变频器的这几种控制方式.     

机器人的力控制和顺应控制研究进展

机器人力控制和顺应控制是机器人学研究的一个重要领域,对于提高机器人的性能,增强机器人的适应性,扩大应用范围具有十分重要的意义.本文对近年来国内外关于机器人力控制和顺应控制方面的研究情况进行了综述,着重讨论环境约束下的机器人的力与位置混合控制,阻抗控制,刚度控制,阻尼控制,主动式顺应控制。被动式顺应控制(柔顺手腕),主动式柔顺手腕控制和机器人的自适应力控制.介绍了将人工神经元网络用于机器人力与位置控制的研究动态,最后指出了机器人力控制和顺应控制研究中存在的问题和研究方向.     

基于一致性算法的交直流混合微电网协同控制方法

当交直流混合微电网协同控制时,仅进行简单的一级控制,导致控制波动过高,控制效果较差,为此,本文提出基于一致性算法的交直流混合微电网协同控制方法。以交直流微电网的电压输入输出关系为基础,设计了协同控制变流器,通过该变流器,采用一致性算法对交直流混合微电网进行一级协同控制,结合下垂控制特点,构建下垂控制模型,实施二级协同控制,实现交直流混合微电网协同控制。实验结果表明,所提方法的控制波动较低,证明所提方法的控制效果较好。     

神经控制器的典型结构

本文研究了神经控制的典型结构方案，包括神经学习控制，神经直接逆控制，神经自适应控制，神经内模控制，神经预测控制，基于小脑模型联接控制（ＣＭＡＣ），多层神经控制和递阶神经控制等，文中着重讨论了控制机理，提供了潜在应用基础，对神经控制器结构方案的确定具有借鉴作用。