On the First-Order Decoupling of Dynamical Equations of Motion for Elastic Multibody Systems as Applied to a Two-Link Flexible Manipulator

An improved method for deriving elastic generalized coordinatesis considered. Then Kane's equations of motion for multibody systemsconsisting of an arbitrary number of rigid and elastic bodies ispresented. The equations are in general form and are applicable for anydesired holonomic system. Flexibility in choosing generalized speeds interms of generalized coordinate derivatives in Kane's method is used. Itis shown that proper choice of a congruency transformation betweengeneralized coordinate derivatives and generalized speeds leads toequations of motion for holonomic multibody systems consisting of anarbitrary number of rigid and elastic bodies. These equations aredecoupled in first-order terms. In order to show the use of this method,a simple system consisting of a lumped mass, a spring and a clamped-freeelastic beam is modeled. Finally, the numerical implementation ofdecoupling using congruency transformation is discussed and shown viasimulation of a two-degrees-of-freedom flexible robot.     

多变量自学习动态解耦控制

针对多变量系统提出自学习动态解耦控制算法 ,该控制算法设计简单 ,具有较好的动态和静态性能 ,能实现在线实时动态解耦。     

带材板形的一种复合控制方法

针对ＵＣ轧机提出了一种新的全局板形控制方法,即前馈串级复合控制方法,其中前馈控制有效地消除全局板形控制系统的耦合影响,而串级控制改善了控制系统的性能,在串级控制系统中,内环采用自校正控制,而外环采用带有Ｓｍｉｔｈ预估的ＰＩＤ控制广阔壕些措施提高了控制系统的抗干扰性能,并且克服了时滞对系统性能的影响。     

关于非线性不确定控制系统的鲁棒几乎干扰解耦问题

研究了非线性系统的鲁棒几乎干扰解耦的问题,提出了问题可解的充分条件以及可解时控制器的构造性算法。控制器的设计不需要解任何Hamilton-Jacobi方程。     

基于逆系统方法的感应电机调速控制系统

从一般非线性系统的相对阶定义出发分析了感应电机的可逆性,对感应电机变频调速系统应用逆系统方法,将这一多变量、非线性、强耦合的复杂对象解耦成转速与转子磁链两个二阶线性子系统,并运用线性系统理论对设计的闭环控制器进行控制。仿真结果表明系统具有良好的静态及动态性能。     

给定值和干扰响应解耦的新型控制器设计

基于输入输出方法讨论时滞对象控制问题.在传统控制结构基础上讨论了一种新型 的控制结构,它可以使系统的给定值响应和干扰响应解耦,分别通过一个参数优化.通过期望 闭环传递函数定义了最优性能指标,然后解析地推导出控制器,保证了系统具有好的干扰抑 制能力.为了说明新的设计方法,文中给出了设计例子.     

神经网络α阶逆系统控制方法在机器人解耦控制中的应用

本文利用神经网络α阶逆系统线性化解耦能力,将严重耦合的多自由度机械手 解耦成多个二阶积分子系统,进一步采用线性系统设计方法对已解耦系统设计闭环控制器, 成功地实现了位置快速跟踪．该控制方法不需要知道机器人系统的精确数学模型,并且结构 简单,易于工程实现．     

Function Estimation by Feedforward Sigmoidal Networks with Bounded Weights

We address the problem of estimating a function f: [0,1] ^d [-L,L] by using feedforward sigmoidal networks with a single hidden layer and bounded weights. The only information about the function is provided by an identically independently distributed sample generated according to an unknown distribution. The quality of the estimate is quantified by the expected cost functional and depends on the sample size. We use Lipschitz properties of the cost functional and of the neural networks to derive the relationship between performance bounds and sample sizes within the framework of Valiant's probably approximately correct learning.     

异步电动机解耦控制策略综述

矢量变换后异步电动机数学模型中还存在M轴和T轴间的交叉电势的耦合作用，影响调速系统的控制性能。分析了目前主要的交叉耦合电势解耦方法及解耦控制原理和特点，重点讨论了源于化工过程控制的内模解耦方法。该方法具有对模型精度要求低、电机参数变化基本不影响解耦效果的特点，是一种值得推广的解耦新方法。     

不对称故障下低电压穿越的多目标解耦控制策略

在传统不对称故障低电压穿越控制中,囿于控制自由度有限,并网逆变器控制存在输出电流负序分量和直流侧电压二倍频波动抑制两个目标无法同时实现的问题。针对该问题,本文提出了一种不对称故障下两级式光伏并网系统低电压穿越的多目标解耦控制策略。该策略将逆变器的控制目标设置为输出电流负序分量抑制,给出了综合考虑逆变器输出电流限幅和无功输出需求的逆变器电流内环控制参考值计算方法;通过双向Buck-Boost变换器将超级电容接入直流母线电容两端维持其电压稳定,并将直流侧电压二倍频波动转移至超级电容输入侧进行抑制。仿真结果表明,在所提控制策略下逆变器三相间的不平衡度降低,输出电流畸变得到改善,直流侧电压二倍频波动相比传统控制方法明显减小。