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1.
Model predictive control (MPC) has been effectively applied in process industries since the 1990s. Models in the form of closed equation sets are normally needed for MPC, but it is often difficult to obtain such formulations for large nonlinear systems. To extend nonlinear MPC (NMPC) application to nonlinear distributed parameter systems (DPS) with unknown dynamics, a data-driven model reduction-based approach is followed. The proper orthogonal decomposition (POD) method is first applied off-line to compute a set of basis functions. Then a series of artificial neural networks (ANNs) are trained to effectively compute POD time coefficients. NMPC, using sequential quadratic programming is then applied. The novelty of our methodology lies in the application of POD's highly efficient linear decomposition for the consequent conversion of any distributed multi-dimensional space-state model to a reduced 1-dimensional model, dependent only on time, which can be handled effectively as a black-box through ANNs. Hence we construct a paradigm, which allows the application of NMPC to complex nonlinear high-dimensional systems, even input/output systems, handled by black-box solvers, with significant computational efficiency. This paradigm combines elements of gain scheduling, NMPC, model reduction and ANN for effective control of nonlinear DPS. The stabilization/destabilization of a tubular reactor with recycle is used as an illustrative example to demonstrate the efficiency of our methodology. Case studies with inequality constraints are also presented.  相似文献   
2.
针对一类含有迟滞特性的未知控制方向严反馈非线性系统,设计了基于误差变换的反步自适应控制器.首先提出动态迟滞算子来扩展输入空间建立神经网络迟滞模型.然后利用径向基函数(RBF)神经网络逼近未知函数,并引入Nussbaum型函数来解决系统未知控制方向问题.最后采用误差变换将误差限定在预设的范围内,并利用反步法设计自适应控制器.该控制方案不仅能够保证跟踪精度,还可以提高系统暂态和稳态性能.仿真结果表明了控制方案的可行性.  相似文献   
3.
对未知观测噪声的机器人同步定位与地图构建问题,提出基于神经网络PID自适应学习观测噪声的机器人同步定位与地图构建算法.已知系统噪声为高斯分布,噪声的方差未知,但其真值是在某个有限集合内.设计一个由神经网络PID控制器、观测噪声调整以及中值滤波构成的噪声在线辨识单元.通过自适应在线辨识观测噪声,并进行新息协方差平均值滤波,迭代修正观测噪声协方差,实现机器人同步定位精度的在线提高.实验表明,该算法可降低观测噪声先验信息不足的影响,减小定位误差.  相似文献   
4.
本文针对四旋翼无人机研究了鲁棒反步姿态控制策略.由于四旋翼无人机结构复杂,其非线性数学模型难以精确建立,因此在控制器设计过程中需要综合考虑模型不确定性、未知外部干扰、输入饱和以及姿态受限等因素.针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;对于外部未知干扰,使用非线性干扰观测器进行补偿;使用双曲正切函数逼近饱和函数,解决输入饱和问题;同时使用界限Lyapunov函数设计控制器,确保姿态满足限制条件.最后,设计四旋翼无人机反步姿态控制器,并根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统的有界稳定.仿真结果表明了所研究控制方法的有效性.  相似文献   
5.
CAN-BUS系统自问世以来,已将近30年,当代各品牌车辆纷纷采用,但大部分技术人员对CAN总线系统既熟悉又陌生。经常能听到,但具体操作又显得有些力不从心。本文通过对奇瑞A3品牌轿车CAN总线的巧妙应用,引导大家进一步理解和应用CAN总线。  相似文献   
6.
基于模糊神经网络的火灾识别算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
赵亚琴 《计算机仿真》2015,32(2):369-373
火灾自动识别能够及时准确预报火情。在森林大空间的环境中,由于火灾信号具有非线性和不确定性,将采集的探测信号做简单的分析与比较,误报率比较高。如何融合几个传感器的信号进行有效地火灾识别是一个难点。为提高预测的准确性,针对传统的森林火情预测系统误报率高的缺点,提出一种基于模糊神经网络的火灾识别算法。首先,将模糊控制和神经网络以串联的方式结合,将采集的传感器信号进行处理后送入三层前馈BP网络进行处理,输出明火概率、阴燃火概率、无火概率,然后,将它们作为模糊控制系统的输入,模糊化后进行模糊推理,最后去模糊化得出火灾概率大小。并利用MATLAB工具箱对构建的算法模型进行仿真分析,仿真结果表明,本文的方法能够有效地融合多个火灾探测传感器的信号,快速而准确的判断出火情的大小,提高火灾识别的准确率,减少误报率。  相似文献   
7.
8.
针对单级宽带低噪声放大器(LNA)非线性难以定量分析以及难以将电路设计与线性指标联合设计的问题,提出利用Volterra级数和双极非线性模型相结合的方法优化电路线性度。该方法从SiGe双极管非线性模型出发,提取影响线性度的模型参数,并利用维塔里级数和双极管非线性模型导出器件非线性传输函数,推演出其与IIP3的相互关系,量化各个参数的非线性比重,提出优化线性度的电路设计方法。研究结果表明,在1.5-20GHz的宽频工作频带下,单级低噪声放大器的输入和输出均可实现良好的匹配(<-10dB),达到16dB的增益,噪声系数在整个频带下小于3.6dB,IIP3可达-7.73dBm。  相似文献   
9.
文章将现代计算机网络及信息技术手段,运用到传统的防汛抗旱工作中.建设了雨水情采集系统和预测预报系统、视频会商和通信系统,给出了汛期水利工程调度中的应用实例.  相似文献   
10.
大容量感应电动机会影响工业配网的短路电流水平,准确计算其反馈电流对系统保护配置及全网短路电流计算具有重要作用。电压跌落时电动机转速变化会影响电动机的反馈电流,不考虑转速变化可能会导致反馈电流计算结果不准确,影响保护的正确动作。利用感应电动机静态等值电路和复常系数线性微分方程组解法求解定转子磁链正负序强制分量和自由分量,进而得到电压跌落时计及转速变化的感应电动机反馈电流计算方法,并进一步探讨了转速对磁链和反馈电流各分量的影响。采用PSCAD/EMTDC仿真软件中感应电动机的5阶动态模型仿真验证了该分析的正确性。  相似文献   
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