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针对一类离散时间非线性系统, 提出一种基于虚拟参考反馈整定的改进无模型自适应控制方案. 首先, 利用动态线性化方法给出非线性系统的紧格式动态线性化模型; 然后, 基于优化技术设计控制算法和伪偏导数估计算法; 最后, 设计基于虚拟参考反馈整定的伪偏导数初值和重置值的估计算法. 该控制方案设计仅依赖于被控系统的输入和输出数据, 且能保证闭环系统的稳定性和收敛性. 仿真比较结果验证了所提出方法的有效性.
相似文献2.
基于坐标补偿的自动泊车系统无模型自适应控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对自动泊车系统,提出了无模型自适应控制(Model-free adaptive control, MFAC)方案.控制方案的设计仅利用泊车系统的前轮转角输入数据和车身角输出数据,不包含车辆模型信息.因此,针对不同车型的自动泊车系统,该方案均能实现无模型自适应控制.为了改善期望轨迹的坐标跟踪误差,进一步提出基于坐标补偿的无模型自适应控制方案,该方案由控制算法、参数估计算法、参数重置算法和坐标补偿算法构成.针对不同车型不同泊车速度的仿真结果表明,基于坐标补偿的MFAC方案和原型MFAC方案均能较好地完成自动泊车过程,且基于坐标补偿的MFAC方案相比原型MFAC方案和PID控制方案,在轨迹坐标和车身角等方面均具有更小的跟踪误差和更快的响应速度. 相似文献
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This work presents an anticipatory terminal iterative learning control scheme for a class of batch processes, where only the final system output is measurable and the control input is constant in each operations. The proposed approach works well with input constraints provided that the desired control input with respect to the desired trajectory is within the saturation bound. The tracking error convergence is established with rigorous mathematical analysis. Simulation results are provided to show the effectiveness of the proposed approach. 相似文献
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研究一类未知异构非线性多智能体的编队控制问题.首先,利用全格式动态线性化(full form dynamic linearization,FFDL)方法将未知非线性智能体转化为含有时变参数的数据模型,并给出时变参数的估计方法;然后,基于该数据模型设计一种分布式无模型自适应多智能体编队控制方案;最后,为验证所提出的无模型自适应编队控制方案的有效性,利用3台NAO机器人开发基于Python的多智能体编队控制实验平台.实验比较结果表明,通过所提出的控制方案可使3台机器人仅利用局部信息就能有效完成编队控制任务,控制性能优于基于PID的编队控制方法. 相似文献
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