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文章首先根据高速动车组网络控制系统的结构建立前向通道时延及反馈通道时延的多功能车辆总线网络控制系统。然后基于T-S模糊模型建立非线性网络控制系统模型,设计各子系统基于状态空间滚动优化的广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC)算法,但传统的GPC算法在线计算量大,不能保证高速动车组网络控制的实时性,故文章提出了一种改进的GPC算法,利用GPC算法与动态矩阵控制律的等价性直接求解最优控制,可极大地减少计算量。最后分别采用不考虑时延的基于T-S模糊模型GPC控制方法、基于T-S模糊模型GPC时延控制方法及基于T-S模糊模型改进的GPC时延控制方法进行实验仿真。实验结果表明:采用基于T-S模糊模型改进的GPC时延控制方法优于其它两种控制方法,该方法可精确地跟踪参考方波信号,也能较好地抑制时延对控制性能的影响且动车组制动开始时速度输出的滞后时间非常短、无剧烈的震荡输出,故保证了高速动车组网络控制的实时性。 相似文献
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在造纸过程中,纸张定量的横向分布控制是一个复杂的工业控制系统,至今尚无满意的数学模型,用传统的控制方法难以得到好的控制效果,本文给出了定量横向分布的动态模型,采用多变量动态矩阵控制算法(DMC)对其进行控制,并与PID控制的效果进行了比较。仿真结果达到了预期的控制目标。 相似文献
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文章首先建立高速动车组重联网络控制系统模型并分析前向通道与反向通道时延,基于BP神经网络递推预测的方法对网络控制系统未来的输出进行预测。然后提出一种快速隐式广义预测控制算法(IGPC)对预测的时延进行补偿,IGPC算法的原理是根据系统输入与输出数据,并利用广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC)算法与动态矩阵控制律(DMC)的等价性,直接求解最优控制律。IGPC算法比GPC算法的计算量更小且效率更高,既能节省时间成本又能保证高速动车组网络控制的实时性。最后将BP神经网络递推预测的方法与IGPC、GPC结合起来,分别采用无时延补偿基于BP神经网络预测的GPC算法、有时延补偿基于BP神经网络预测的GPC算法及有时延补偿基于BP神经网络预测的IGPC算法进行实验仿真,实验结果表明:相比较于其它两种算法,有时延补偿基于BP神经网络预测的IGPC算法可较好地跟踪标准参考方波,在初始阶段的震荡时间最短且超调量也最小。故有时延补偿基于BP神经网络预测的IGPC算法为最优算法。 相似文献
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基于预测的多模型模糊加权控制 总被引:1,自引:1,他引:0
针对快速动态响应过程的控制,提出了一种基于预测的多模型模糊加权控制算法.该算法不需要对被控对象模型进行在线动态识别;可以在线计算各控制器输出的权重,增强了系统克服模型不确定性影响的能力;对模型结构的变化无特别限制,只要模型的变化在模型集所描述的范围之内即可.该算法使得计算周期缩短,对被控对象的变化具有较强的鲁棒性,并且跟踪迅速,具有较强的实用性. 相似文献
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本文主要介绍横向控制系统结构、原理和控制应用过程,明确了横向控制系统的重要性。并对横向定量控制系统维护和故障分析提供一些经验,以供参考。 相似文献
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无缝内衣机织针轴向运动过程中的横向振动特性与编织机构性能密切相关,为解决织针轴向运动过程中横向振动的理论及仿真模型少、编织过程织针横向振动数据难测量等问题,通过将编织织针等效为轴向运动悬臂梁对其横向振动特性进行理论研究,并采用ANSYS仿真软件进行有限元计算,最后通过高速相机对编织织针的横向振动特性进行测试。实验结果显示:理论及仿真计算所得横向振动曲线及动态频率值一致,动态频率值最大偏差不超过3.84%;织针编织过程中存在横向振动,且所得频率值与理论及仿真计算结果一致,证明了理论及仿真建模的正确性。 相似文献
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研究了树脂柱色谱纯化甘油磷脂酰胆碱(L-α- GPC)的可行性,通过树脂筛选,确定D001大孔阳离子交换树脂为最佳纯化树脂,并对纯化工艺条件进行了优化.通过静态实验得到最优条件:上样质量浓度1.52 mg/mL,样品溶液pH为7,吸附时间300 min,解吸液为去离子水.在静态实验的基础上,进行了树脂柱色谱纯化L-α - GPC的动态实验,对吸附流速、解吸液和解吸流速进行优化.动态实验最优条件:吸附流速2 mL/min,解吸液为去离子水,解吸流速2 mL/min.依据动态实验最优条件,最终L -α- GPC的纯度为96%,回收率为54.1%,这表明树脂柱色谱纯化L-α - GPC的方法是经济、方便、可行的. 相似文献
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基于T-S模型的自适应控制算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对非线性动态系统的实际情况,提出了一种基于T-S模型的模糊控制算法。对于已给定的希望输出值,不论前提条件是否改变,依据该算法得到的自适应控制量,控制误差一致小,控制效果比较理想。 相似文献