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1.
张显库 《机床与液压》2006,(12):105-107,109
电路网络法建模可以通过看电路图直接写出其传递函数形式的数学模型,键图法可以很容易地将液压系统的键图绘制出来。本文以键图为中介,将电路网络法推广应用到液压系统中去,即将液压系统绘制成键图,然后将该键图转换成等效的电路图,再根据电路网络法直接写出其传递函数形式的数学模型。实例推导证明本方法比较简单、快速、直观。  相似文献   
2.
针对船舶在海上运动的大时滞和非线性等特点,采用灰色预测和鲁棒控制相结合的方法,设计了一种船舶航向简捷鲁棒控制器,采用改进的灰色模型对船舶航向偏差进行实时预测,并将预测值应用于简捷鲁棒控制器。仿真试验结果表明,该控制系统是可行和有效的,具有较强的鲁棒性。  相似文献   
3.
H∝控制器应用于船舶自动舵   总被引:10,自引:2,他引:8  
贾欣乐  张显库 《控制与决策》1995,10(3):250-254,260
应用H∝控制的S/T混合灵敏度方法于船舶自动舵设计。按机理估算模型乘性摄动上限,据此确定优化指标中的权函数W2。利用设计的控制器对闭环系统在多种环境条件下进行了仿真研究,结果是满意的。  相似文献   
4.
船舶转向的鲁棒控制及其优化设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对已有的转向控制的控制器和前馈控制器环节进行了改进.将原有的LQ控制器用基于闭环增益成形算法的鲁棒PID控制器取代;将原有的前馈环节转向分区从3个增加到7个,从而提高系统的精度和控制质量,该前馈控制器利用了Simulink中Switch(选择开关)模块进行自动判断,7个分区逐层嵌套,逻辑清楚.系统仿真时加入了海况干扰模块,以验证系统的鲁棒性.仿真结果表明,新的转向控制器较原有控制器在控制精度和鲁棒性方面均有所改善,较原系统有一定的简化.  相似文献   
5.
船体在海面上受风、浪、流的影响而发生周期性的横摇、纵摇和艏摇运动, 直接安装在甲板上的电视跟踪仪将跟随船体发生同样幅度的摇摆运动, 从而使视轴摆动, 造成电视图像模糊, 甚至丢失目标. 为了保证电视跟踪仪海上跟踪测量的平稳性和准确性, 基于惯性导航系统给出的横摇和纵摇位置数据, 建立了包含艏摇的完整的三自由度船摇自稳定数学模型, 并且在 Matlab 仿真环境中采用闭环增益成形控制算法进行了三自由度船摇自稳定系统的数字仿真, 结果表明所设计方法能够提高舰载电视跟踪仪的跟踪精度并使电视图像清晰.  相似文献   
6.
PC104工控机在航迹自动舵中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
用PC104工控机开发船舶航迹舵,给出了系统设计的结构,系统软件用TC2.0开发,详细介绍了系统的软件设计及工作流程。  相似文献   
7.
针对存在时变干扰和通信受限的船舶艏向保持控制问题, 本文设计了一种基于混合阈值事件触发机制的船舶自适应神经滑模控制算法. 首先, 采用径向基函数神经网络(RBF-NNs)对控制系统的模型不确定部分进行在线逼近. 其次, 构造了一种比例积分滑模面和基于混合阈值参数的事件触发规则来降低时变干扰引起的系统抖振和减少传输信道的通信资源占用. 并且在理论上分析了事件触发技术能够增强闭环控制系统对低频扰动的抗扰性. 最后, 通过Lyapunov理论证明了所提控制算法能够保证所有误差信号满足半全局一致最终有界稳定(SGUUB). 在时变干扰条件下进行数值仿真, 并且与现有控制技术进行对比, 仿真结果表明, 所提控制算法能够明显减少系统抖振和控制输入频率.  相似文献   
8.

为了解决反步递推算法应用于船舶航向控制中输出能量大且非线性部分难以对消的实际问题, 首先对原有的反步递推算法进行线性弱化, 然后利用正弦函数驱动的非线性反馈控制技术代替原有的线性误差反馈. 理论分析表明, 该算法能够保证控制效果相当或更优的前提下, 降低控制能量. 以“育龙” 轮为载体开展仿真实验, 结果表明所提出的新型非线性反馈控制律在鲁棒性、控制能量需求方面具有明显的优势.

  相似文献   
9.
不对称信息理论与非线性鲁棒控制算法   总被引:7,自引:1,他引:7  
张显库  杨盐生 《控制与决策》2005,20(11):1241-1244
针对非线性船舶航向保持系统,通过设计其精确反馈线性化控制器,给出一种物理意义更明显的解释,即非线性精确反馈线性化控制器由非线性函数项和常规线性控制器组成.将简化的精确反馈线性化法与闭环增益成形算法相结合,设计其非线性鲁棒控制器,增加了信息的传递量,在提高系统鲁棒性能的基础上,使该算法成为实际工程上可用的算法.仿真结果表明,当信息传递充分时,航向保持效果良好.  相似文献   
10.
欠驱动船舶简捷鲁棒自适应路径跟踪控制   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了进一步解决模型存在任意不确定性和外界环境干扰的欠驱动船舶路径跟踪控制问题,在Backstepping方法基础上,引入非线性函数逼近技术对模型中任意不确定因素进行补偿控制。考虑到"计算膨胀"和控制实时性问题,引入动态面控制和最小参数学习方法的设计思想,充分利用欠驱动船舶模型内部结构特征,将用于非线性函数逼近的神经网络权重压缩为4个参数进行在线学习。该算法具有形式简捷、学习参数少、易于工程实现的特点,仿真实例验证了所提出控制策略的有效性。  相似文献   
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