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1.
适用于降阶模型的新型多步预测控制算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于参数自校正机理在线修正预测模型的广义预测控制(GPS)具有自校自控制器的共同问题-对降阶模型存在鲁棒性问题,针对这一问题,在文在文(2-3)的基础上,用频域建模和时域控制相结合的方法,提出了一种对降阶模型鲁棒的新型多步预测控制算法(NLRPC),该方法的主要思想是,在时域上设计具有较大稳定裕度的加权多步预测控制算法,并得到该算法的稳定裕度的定量结果,再用主要频率特性拟合的方法得到对象的阵阶模型  相似文献
2.
组合导航系统INS/GNSS/SAR的降阶模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
在利用卡尔曼滤波器对数据进行滤波时,其计算时间是由模型的状态矢量维数n决定的。每一步迭代的计算量等于n^3。状态维数的减会使计算时间大大地缩短。本文首先介绍了高阶组合导航系统INS/GNSS/SAR,然后介绍了其降阶模型。仿真结果证明,INS/GNSS/SAR系统是一个高性能的组合导航系统,其降阶模型可为飞机提供满意的导航精度。  相似文献
3.
组合导航系统INS/GNSS/SAR及其降阶模型性能的研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
介绍了高阶组合导航系统惯性导航系统 (INS) /全球导航卫星系统 (GNSS) /合成孔径雷达 (SAR)及其降阶模型. 降阶系统的卡尔曼滤波时间大大缩短了, 但其精度并未有大的降低. 仿真结果证明, INS/GNSS/SAR的降阶模型仍可为飞机提供满意的导航精度.  相似文献
4.
面向产品级仿真的零部件模型降阶方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了提高复杂产品的产品级仿真速度,缩短产品开发周期,基于模态分析理论提出一种针对零部件结构的模型降阶方法,根据零部件几何模型网格划分结果,构建质量矩阵和刚度矩阵,计算结构的模态,根据合理的方法选取尽量少的模态构建零部件的降阶模型.最后通过对一个机翼模型进行降阶处理,对比分析降阶前后计算结果,证明了方法在保证精度的前提下,有效地降低了机翼模型的自由度,为产品级仿真提供了先决条件.  相似文献
5.
本文提出了离散系统自寻最优降阶模型的一种新方法及应用.它是通过将误差多项式的系数设置为零使模型与系统的部分 M 参数及 H 参数相匹配,M 参数和 H 参数又是根据七种不同的误差积分指标由用户根据需要选定其中的任意一种,使这种误差积分指标最小而实现自寻最优的匹配,从而使获得的降阶模型接近于系统.就是说保持了系统的一定特性.这是一种合理的近似.根据这种方法以 PASCAL 语言编制成程序,在 PDP-11/23计算机上运行.以某个实际的计算机系统为例,进行了仿真和比较,论证了这种方法的正确性、可行性以及相当好的效果.这是一种效率高。易于实现 M 和 H 参数的最优匹配型,并易于理解的方法。  相似文献
6.
本利用频域拟合给出直接从高阶连接模型求离散降阶模型的模型降阶方法。中首次提出频域拟合冗余及关键议程组的概念,论证了根据关键点拟合原理进行一步法频域拟合降阶的优越性,给出智能化点拟合算法有效地求解了一类关于模型参数空间的非线性误差准则的极小化问题。  相似文献
7.
为快速进行模型的降阶,结合平衡截断(Balanced Truncation,BT)方法和特征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)方法提出一种模型降阶方法.该方法采用频域POD快照矩阵低阶逼近系统的可控、可观Gram矩阵;通过奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)提取BT+POD模态,对低能量模态截断形成降阶子空间,并将其映射到全阶系统,从而形成基于状态空间的降阶模型(Reduced Order Model,ROM);该模型就成为全阶模型(Full Order Model,FOM)的ROM.通过对阶数n=406的LTI SISO系统和阶数n=9的2区间电力系统进行的验证表明,在保留BT方法输入输出平衡特性的基础上,该方法效率高于BT方法.  相似文献
8.
针对pH中和过程,提出了基于闭环系统降阶模型的自适应PI控制器.首先利用三阶模型直接辨识高阶闭环系统,然后从闭环系统模型中提取反映闭环系统动态性能的特征量,并利用特征量建立相应的规则来整定控制器.该方法解决了传统自适应控制中难以获取精确对象模型的问题.仿真结果表明,所设计的方法实现了对pH中和过程的有效控制.  相似文献
9.
陆可  肖建 《自动化学报》2008,34(9):1076-1082
在强跟踪滤波(Strong track filter, STF)算法和延迟扩展Kalman滤波(Schmidt extended Kalman filter, SEKF)算法的基础上, 提出了强跟踪延迟滤波(Strong track Schmidt filter, STSF)算法, 结合感应电机降阶模型建立了电机状态估计算法, 将其应用于感应电机无速度传感器控制系统中, 并与扩展Kalman滤波(Extended Kalman filter, EKF)、SEKF和STF三种算法的状态估计性能作比较. 仿真和实验结果表明, STSF算法在估计精度、跟踪速度、抑止噪声等方面均优于EKF算法, 并且计算复杂度显著降低, 能有效在线估计电机转速和磁链.  相似文献
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