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1.
PID控制是飞行器控制中应用最广泛的控制方法,但是PID参数的调节往往十分繁琐。为了实现飞行模拟器控制系统自主优化PID控制器的参数,从而完成系统的稳定控制,本文使用强化学习中的概率推理学习控制算法(Probabilistic Inference for Learning Control,PILCO)自主优化PID控制器的参数。首先,利用输入输出数据拟合出系统的概率动力学模型,并使用策略评估的方法对当前PID控制器进行评价;最后,使用策略提升的方式对当前PID控制器进行优化。在系统采样频率为100Hz,每次采集8s数据的实验中,经过10个回合的离线训练之后,系统控制效果已经可以满足要求,PID控制器参数已经收敛。经过PILCO优化的飞行姿态模拟器在定点实验中表现出良好的鲁棒性,表明PILCO算法可以优化PID控制器的参数,并且在解决非线性控制和参数优化方面具有很大潜能。 相似文献
2.
提出一种新型混合辨识算法HIA,以解决传统T-S模型辨识方法中所存在的不完全优化问题,如FCM与最小二乘法相结合的辨识方法就存在这样的问题.HIA通过将FCM、和声搜索算法以及最小二乘法相结合,并引入了误差反馈机制,以实现对所有参数的整体优化,并避免陷入局部极小点.论文将HIA应用到陀螺稳定平台的T-S模型辨识中,通过... 相似文献
3.
针对抗饱和控制的鲁棒性问题,将研究扩展到对输入饱和非线性、时变参数和动态不确定性具有结构摄动的鲁棒性框架内,给出了一种线性时不变系统鲁棒抗饱和控制算法.鉴于积分二次型约束具有刻画结构不确定性的能力,选择在积分二次型约束框架下解决问题.以定标的线性矩阵不等式形式给出了系统分析和控制综合条件.飞行控制仿真结果说明此算法不仅可以成功克服饱和非线性,且对时变参数和动态不确定性具有良好的鲁棒性. 相似文献
4.
优化小波神经元的辨识算法 总被引:5,自引:1,他引:4
以小波理论为基础,讨论了小波径基函数网络非线性辨识的基本原理,并提出从全部小波基中选出对辨识最起作用的一部分小波基的正交优化方法,以解决小波神经网络隐层神经元数量过多的问题。用推广Kalman滤波方法训练小波网络,大大加快了它的收敛速度。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
5.
基于小波神经网络的非线性系统预测控制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于小波基函数神经网络的未知非线性系统的一步超前预测控制算法。该方法利用小波网络学习这个非线性系统,并且应用小波神经网络模型作为系统的预测模型,控制信号直接通过极小化期望输出值与预测输出值之间的偏差来获得,通过对一非线性系统的仿真,表明了该方法的有效性。 相似文献
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7.
针对月面探测器在接近、下降、着陆阶段所要完成的精确导航任务,提出了一种基于月貌匹配的月面探测器的视觉导航方法.月面探测器下降过程中,与探测器固联的CCD相机所拍摄的月面图像相对于图像数据库存在较大的旋转和缩放.采用Scale Invariant Feature Transform(SIFT)算法提取月貌特征并在图像数据库中进行匹配,克服了存在较大的旋转和缩放的图像的匹配问题.最后,利用月貌匹配点的地理信息,通过2D/3D位姿估计方法,估计出探测器在地理坐标系下绝对的位置和姿态.仿真结果表明该方法有效,可以应用在月面探测器在接近、下降、着陆段的导航任务中. 相似文献
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单天线GPS/加速度计组合测姿方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高微小型飞行器和导弹等横向尺寸不足以安装多天线GPS的飞行载体的姿态测量精度,研究了利用单天线GPS和加速度计组合进行姿态测量的方法.引入了伪姿态的概念,提出了由伪姿态测量辅助求取载体姿态的具体算法,阐述了单天线GPS和加速度计组合测姿的基本原理.建立了单天线GPS姿态测量的数学模型,给出了其姿态的求解过程,阐明了其物理意义.对单天线GPS测姿系统进行了半实物仿真试验.仿真结果表明:该测姿系统可以实时提供高精度的姿态信息,为单天线GPS/SINS组合导航系统在微小飞行器上的应用奠定了基础. 相似文献
10.
为了抑制转速波动、降低振动,提出了一种新型结构的U型单相自起动永磁同步电机。基于时步有限元法对该电机的动态起动过程进行了仿真计算,从所得的起动特性曲线中可以看出,采用新结构后大大降低了电机转矩和转速的脉动。同时针对增加铜套后由涡流损耗所引起的永磁体转子发热现象,在利用A,?-A法求解三维涡流场的基础上,对转子温度场进行了三维有限元计算,得到了改进结构后永磁体的温度。将计算结果与实验结果进行了对比,验证了电机结构改进的有效性和所采用分析方法的可靠性。这为该电机的进一步优化设计与性能研究奠定了基础。 相似文献