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1.
针对基于智能材料驱动器串联驱动的微纳定位系统,本文主要探讨了此类高精定位系统的控制设计策略.其控制设计的主要任务是消除驱动器中未知回滞特性对系统性能所造成的负面影响.本文重点以形状记忆合金驱动器为例,采用基于广义play算子的广义Prandtl-Ishlinskii回滞模型来表征形状记忆合金驱动器中的未知饱和回滞非线性,并在此基础上提出了一种鲁棒自适应控制设计方法来消除前置回滞存在的影响.设计的控制器在保证全局稳定性的基础上能实现理想的跟踪精度,仿真结果验证了控制策略的有效性和正确性.  相似文献
2.
连续回滞系统的模型参考自适应控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
冯颖  胡跃明  苏春翌 《控制与决策》2006,21(12):1402-1406
采用Stop和Play算子表示的Prandtl-Ishlinskii回滞模型描述回滞特性,该模型便于实现控制器的设计.考虑带有未知回滞驱动且以状态空间形式表示的连续时间线性动态系统,给出了模型参考白适应控制设计方案.控制策略保证闭环系统的全局稳定性和期望的跟踪精度,有效地抑制回滞产生的不精确和振荡现象.数值仿真结果表明了控制算法的有效性.  相似文献
3.
类反斜线回滞系统的模型参考滑模控制   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
回滞现象广泛地存在于许多控制研究领域,可能引起系统的振荡,甚至造成系统的不稳定,因此有必要对回滞系统的有效控制进行研究.针对一类重要的类反斜线回滞系统,通过对类反斜线回滞特性的分析,将其分解为线性部分和已知上限的非线性不确定部分,给定期望的不存在回滞特性的光滑轨线,得到了模型参考滑模控制律,通过跟踪给定期望的不存在回滞特性的光滑轨线,削弱甚至消除回滞特性.仿真结果表明此控制律是有效的.  相似文献
4.
基于非奇异终端滑模的一类回滞系统跟踪控制与仿真   总被引:1,自引:0,他引:1  
该文研究一类重要的类反斜线回滞系统的鲁棒控制问题。首先通过对类反斜线回滞特性的分析,把回滞系统看作输人具有确定上限的不确定干扰的一般非线性系统;然后利用非奇异终端滑模控制方法设计控制律,使得系统在有限时间内跟踪期望轨迹,并保证系统的跟踪精度,从而削弱甚至消除回滞带来的影响。在数值仿真实验中,解决了非线性系统仿真时状态初始值赋值的问题,仿真结果表明了该方法的有效性。  相似文献
5.
交通流测量中的一个典型测量是流量.密度关系图,该关系图可用来展示交通流量和车流密度之间的函数关系。元胞传输模型中的流量.密度服从三角形形式的函数关系,然而实测的流量密度关系往往像是希腊字母入的镜像,这是因为存在回滞现象的原因。文中在基于CTM路段模型的基础上,提出了考虑回滞现象的CTM路段模型,从而弥补了原始模型在描述拥挤路段上的车流传播所引起的较大误差,在一定程度上提高yCTM的真实性和可靠性。仿真结果表明:在车流处于亚稳态区时,自由流到拥挤流相变时的车流密度往往高于拥挤流到自由流相变的车流密度。  相似文献
6.
针对带有回滞驱动的一类不确定非线性系统,通过把Prandtl-Ishhnskii模型分解为一个离散的Prandtl-Ishlinskii算子和一个小的有界误差项,采用反步递推的设计方法,实现自适应逆控制器的设计.所设计的自适应逆控制器能保证闭环系统全局稳定.仿真结果进一步证明该控制方法的有效性.  相似文献
7.
对带回滞驱动的一类单输入单输出的非线性不确定系统,本文采用Prandtl-Ishlinskii模型描述回滞特性,采用反步递推设计方法,实现自适应控制器的设计.仿真结果说明控制方法的有效性.  相似文献
8.
回滞现象广泛存在于许多领域,其不可积的非线性特性给控制设计带来了困难。提出的NBPID控制器是基于神经网络逆模型前馈控制(N),加上改进的Bang—Bang控制(B)的PID控制器。首先通过神经网络逆模型的前馈控制来削弱回滞带来的影响,然后在PID控制器的基础上,为了进一步控制误差,加上改进的Bang—Bang控制。通过设计出的NBPID对回滞系统进行控制,仿真结果表明控制方法是有效的。  相似文献
9.
形状记忆合金(SMA)作为一类仿人肌肉驱动的智能柔性驱动材料, 在机器人及高端制造等领域逐步得到 应用, 但由于SMA的热力学效应, 造成输入输出之间存在强饱和回滞非线性, 从而影响了驱动性能. 此外在引入负 载后, SMA柔性驱动部件输出性能表现出更为复杂的驱动特性. 因此, 如何有效抑制带载条件下SMA柔性驱动部件 强饱和非线性影响, 成为提升驱动性能的关键. 针对此问题, 本文重点研究带载条件下SMA柔性驱动部件的建模及 驱动控制算法. 针对SMA驱动部件中的强饱和非线性特性, 本文提出一类修正(MGPI)回滞模型来进行表征. 通过设 定线性输入形状函数, 不仅有效解析表征SMA驱动部件中的饱和回滞非线性, 并且便于控制器设计. 基于MGPI模 型, 考虑柔性驱动部件的动态特性, 本文提出了带载条件下的SMA柔性驱动部件的自适应神经网络控制算法, 实现 考虑内部非线性和外部干扰条件下的驱动精度有效提升, 并保证全局稳定性.  相似文献
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