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1.
超磁致伸缩作动器(GMA)的率相关迟滞非线性成为其在工程应用中的一大阻碍因素.文中通过使用特殊的建模激励信号,基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立了一定频率范围内的一个统一率相关Hammerstein-like迟滞非线性模型,该模型能够保证其建模频率范围内单频和复合频率的模型泛化性.在此模型基础上,设计了针对一定频率范围内输入信号的H∞鲁棒跟踪控制器,针对该频率范围内的所有单频和复合频率的输入信号,该控制器都能够保证其跟踪控制效果,最后通过实验实时跟踪控制结果来进一步验证了所设计控制器的有效性.  相似文献   
2.
压电作动器具有率相关动态迟滞非线性特性,给传统建模和控制技术提出了挑战.本文针对压电作动器,提出了一种基于Bouc-Wen的Hammerstein率相关迟滞非线性模型,其中Bouc-Wen模型和线性动态模块分别用于描述系统的静态迟滞非线性特性和率相关特性.同时,构造了一个基于Bouc-Wen模型的迟滞补偿器,将迟滞补偿器与被控对象串联使系统线性化;并建立了不确定性系统模型,提出了一种H∞鲁棒跟踪控制方案,可以实现给定频率范围内单频率和复合频率参考信号的良好跟踪.实验结果表明,所建动态模型具有良好的泛化能力,跟踪控制相对误差小于8%,证明了所提出方法的有效性.  相似文献   
3.
利用Hammerstein模型对超磁致伸缩作动器(Giant magnetostrictive actuators,GMA)的率相关迟滞非线性进行建模,分别以改进的 Prandtl-Ishlinskii(Modified Prandtl-Ishlinskii)模型和外因输入自回归模型(Autoregressive model with exogenous input,ARX)代表Hammerstein模型中的静态非线性部分和线性动态部分,并给出了模型的辨识方法. 此模型能在1~100Hz频率范围内较好地描述GMA的率相关迟滞非线性. 提出了带有逆补偿器和H∞鲁棒控制器的二自由度跟踪控制策略,实时跟踪控制实验结果证明了所提策略的有效性.  相似文献   
4.
马艳华  毛剑琴 《自动化学报》2010,36(11):1611-1619
智能结构在变化的负载下产生的应力相关迟滞非线性严重影响了其在亚微米级跟踪控制中的应用. 因此, 本文提出了一种应力相关Preisach算子用以描述当输入信号与应力同时变化时, 智能结构所产生的迟滞非线性特性. 该应力相关Preisach算子是在经典Preisach算子的基础上, 通过将应力相关项引入密度函数所得到的. 此外, 为了实现逆补偿控制器的设计, 本文提出了应力相关Preisach算子的性质与基于模糊树方法的辨识方案. 继而, 本文设计了一种基于所提算子的前馈逆补偿与反馈控制器结合的复合控制方案, 并将其应用于一类超磁致伸缩智能结构的实时跟踪控制实验中. 实验证明, 与经典Preisach算子相比, 所提出的算子和相应的控制方案能够较好的消除应力相关迟滞非线性的影响并使控制效果显著提高.  相似文献   
5.
一种改进的在线最小二乘支持向量机回归算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对一般最小二乘支持向量机处理大规模数据集会出现训练速度幔、计算量大、不易在线训练的缺点,将修正后的遗忘因子矩形窗方法与支持向量机相结合,提出一种基于改进的遗忘因子矩形窗算法的在线最小二乘支持向量机回归算法,既突出了当前窗口数据的作用,又考虑了历史数据的影响.所提出的算法可减少计算量,提高在线辨识精度.仿真算例表明了该方法的有效性.  相似文献   
6.
基于最小二乘支持向量机的非线性广义预测控制   总被引:7,自引:2,他引:5  
通过中值定理将一类非线性系统近似为时变线性系统,然后将提出的在线最小二乘支持向量机回归(OLSSVMR)与广义预测控制相结合,提出了一种基于OLS-SVMR的自适应直接广义预测控制.利用OLS-SVMR直接设计预测控制器,并基于广义误差估计对控制器参数和广义误差估计中的未知向量进行自适应调整.理论证明了该方法可使广义误差估计值收敛到原点的一个小邻域内.仿真算例也验证了该方法的有效性.  相似文献   
7.
本文针对高超飞行器变质心姿态动力学模型所具有的高度非线性、多变量、强耦合特性,通过合理的简化,得到了一个耦合的非线性动力学系统;根据简化模型的特点,将该模型分为俯仰偏航通道模型和滚动通道模型,通道间耦合视为扰动.应用模糊树模型逼近俯仰偏航通道的逆模型,实现了俯仰偏航通道解耦线性化,对各线性子系统设计闭环控制器,实现了飞行器俯仰偏航通道姿态角的跟踪;应用预测变结构方法保证了滚动通道的快速稳定并且无抖振现象.最后,将该方法应用于高超飞行器姿态系统控制的仿真研究,表明了本文方法的有效性和可行性.  相似文献   
8.
支持向量机训练算法及其应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
支持向量机是在统计学习理论基础上提出的一种新的机器学习方法。由于其出.色尊学习性能,该技术已成为机器学习界的研究热点,并成功地应用在模式识别、时间序列预测、苛线性系统辨识、控制及其它方面。本文简要介绍了支持向量机训练算法及其应用,并且讨论了未来的发展方向。  相似文献   
9.
基于模糊树模型的间接自适应模糊控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于模糊树模型的间接自适应模糊控制器的设计方法. 采用模糊树辨识方法离线辨识系统中的未知非线性函数, 得到初始的控制器, 然后在线调节模糊树模型中的线性参数, 改善控制器的性能, 实现对有界参考信号的跟踪控制. 通过对倒立摆系统进行数值仿真, 验证了所提方法的有效性和优越性.  相似文献   
10.
利用正交小波包变换的高信号时频分辨特性引入小波包能量特征提取法,用于五类典型大地目标的特征提取和距离可分性测度计算。结果显示,小波包能量特征提取法提取的五类典型大地目标特征具有更好的可分性。将小波包能量特征提取法与径向基函数网络相结合,提出了一种大地目标辨识算法。仿真实验表明,对于分解层次m=5,信噪比SNR≥0dB,五类典型大地目标能完全辨识。表明该大地目标辨识方法在一定条件下是可行的,具有强的抗噪声干扰能力。  相似文献   
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