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不确定非线性系统全局渐近自适应神经网络控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对一类控制增益为一般函数形式的不确定仿射非线性系统,提出一种能够确保全局渐近稳定的自适应神经控制(adaptiveneural control,ANC)方法.为了保证神经网络逼近的适用性,设计一种可变控增益的比例微分(proportionaldifferential,PD)控制器以全局镇定被控对象.利用状态变换解决由未知控制增益函数导致的控制奇异问题.提出一种连续的自适应鲁棒控制项实现闭环系统的渐近跟踪.与现有的全局渐近跟踪ANC方法相比较,本文方法不仅简化了PD增益的选择,而且减轻了控制输入的颤振问题.仿真结果表明了本文方法的有效性. 相似文献
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污水生化处理中的运行故障会引起出水水质不达标、运行费用增高和环境二次污染等严重问题,需要及时准确地对运行故障进行诊断。考虑到污水处理过程运行状态数据的不平衡性造成故障诊断准确率下降,提出了一种基于核函数的加权极限学习机污水处理过程实时在线故障诊断方法。该方法以极限学习机为基础,采用加权的方式处理数据的不平衡特性,通过核函数的非线性映射来提高数据线性可分的程度。仿真实验证明,本文建立的污水处理在线故障诊断模型在线测试精度高,泛化性能好,模型在线更新速度快,能够比较好地满足准确性和实时性,实现对污水处理过程的在线故障诊断。 相似文献
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污水处理过程的故障诊断数据具有高度不平衡性,影响了故障诊断效果,尤其是降低故障类别的识别正确率,导致出水水质不达标、运行费用增高和环境二次污染等问题出现。据此提出一种基于加权极限学习机集成算法的污水处理故障诊断建模方法。该方法将不平衡分类评价指标G-mean引入以加权极限学习机为基分类器的AdaBoost集成分类模型,定义新的基分类器初始权值矩阵更新规则和集成权重计算公式,用于基分类器的迭代学习。由仿真实验结果可知,基于加权极限学习机集成算法的污水处理故障诊断模型,可有效提高分类性能G-mean值和整体分类精度,特别提高了故障类的识别正确率,验证了基于加权极限学习机的集成算法在不平衡性污水处理故障诊断问题上的有效性。 相似文献
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陶瓷驱动器应用中的滞环特性及研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
陶瓷驱动器作为高精度定位系统设计的关键器件,其滞环特性一直是影响被控系统性能的重要因素,因此滞环特性的建模与控制是目前亟待解决的核心技术问题。本文首先介绍了陶瓷启动器的滞环特性及其对高精度定位的不利影响,然后重点论述了国内外在陶瓷驱动器应用于非线性系统控制中的主要建模与控制方法。 相似文献
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混合电梯群控系统建模及新型优化调度策略* 总被引:1,自引:1,他引:0
为了简化电梯系统建模问题的复杂性,国内外学者一直将电梯系统作为离散事件动态系统来分析,然而实质上电梯群控系统是一种典型的混合系统,包含了连续状态和离散状态以及复杂的人为逻辑策略。针对这一情况,打破此传统分析方法,将电梯作为混合动态系统进行分析,以细胞自动机理论为基础,加入多种连续速度曲线,建立了完整的混合电梯群控模型。仿真结果表明该模型结构简单,具有较强适应能力和可扩展性。同时,针对粒子群算法容易陷入局部最小值的缺陷,对其加以改进,提出一种新型的调度策略,并应用到混合电梯群控系统模型中,进行优化派梯。仿真 相似文献
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每年因国内供水管道泄漏导致的水资源浪费问题严重。根据泄漏水流和管道摩擦所产生的振动信号的频率特性,本文基于DSP(TMS320VC5402)和MCU(Rabbit3000)设计一种双处理器供水管道漏水检测和定位系统。在系统中,DSP负责采集信号的功率谱估计和互相关运算,MCU负责人机接口、控制系统运行。整个系统由DSP数据处理最小系统、数据采集模块、无线通信XBEE模块、MCU人机接口模块、GPRS无线模块组成。经过反复试验表明,系统具有较好的检测定位能力且定位误差在一米之内。 相似文献
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新型电梯群控系统交通模式识别方法 总被引:7,自引:0,他引:7
电梯交通模式识别是电梯群控调度的一个关键问题.针对实时变化的电梯交通流数据,提出一种新型的电梯系统交通模式识别方法.在不增加数据采集量的基础上,首先对基本交通信息进行预处理,再采用多值分类的支持向量机算法,对电梯群控系统建立交通模式分类器.建立的分类器可以根据交通流数据的变化,自适应地识别出建筑物内的最大客流层及次大客流层(厅堂除外).仿真结果表明,这种交通模式识别方法能较准确地辨识出各种交通流模式,并且通过对比试验,证明该算法的识别准确率优于人工神经网络算法,体现出较好的泛化能力,实用性强. 相似文献