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1.
一种新型非线性PID控制器   总被引:44,自引:2,他引:42  
将非线性函数与简单的PID控制器相级联,构成一种新型的非线性PID控制器,以提高现有PID控制器的性能,新型PID控制器的设计过程十分简单,只要适当构造非线性函数,并与原PID控制器级联起来便可实现,数值仿真结果表明,所提出的PID控制器比简单的PID控制器具有更好的动静态性能。  相似文献
2.
大射电望远镜馈源轨迹跟踪的模糊预测控制   总被引:7,自引:3,他引:4  
针对新一代大射电镜望远镜悬索馈源系统为时变大滞后的被控对象,并充分考虑易于实现的工程要求,提出一种由模糊预测器和模糊控制器组成的馈源轨迹跟踪自适应模糊预测控制方案。数值仿真证明了该方案的有效性。  相似文献
3.
大射电望远镜馈源轨迹跟踪自适应控制   总被引:7,自引:1,他引:6       下载免费PDF全文
针对大射电望远镜悬索馈源为一非线性慢时变多变量耦合的系统特点, 提出用多变量极点配置自校正预测控制器 (MPSTPC)来实现馈源轨迹的跟踪控制. 建立了悬索 馈源系统的数学模型, 在有随机风扰动和无随机风扰动的情况下, 进行了数字仿真. 结果表明, 该控制算法可以很好地满足馈源系统轨迹跟踪高精度要求.  相似文献
4.
一种改进的模糊PD控制器   总被引:3,自引:1,他引:2  
充分利用非线性跟踪微分器获得高质量微分信号的特性,将跟踪微分器与传统的简单模糊PD控制器相结合,提出一种简单的高性能的改进的模糊PD控制器.该改进模糊控制器的最显著特点是对测量噪声的强鲁棒性和工程易实现性.数值仿真证明了其有效性和高效性.  相似文献
5.
并联机器人的非线性PID控制   总被引:2,自引:2,他引:0  
采用分散控制策略和非线性PID控制算法,实现6自由度并联机器人的商精度轨迹最踪控制。该非线性PID控制器由两个二阶非线性微分最踪器提供高质量的微分信号,并采用非线性组合形成控制作用,从而确保了高控制性能的实现。实验结果验证了非线性控制方案的有效性。  相似文献
6.
大射电望远镜馈源指向系统轨迹跟踪自抗扰控制   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
采用独立控制策略实现新一代大射电望远镜馈源指向跟踪系统的高精度轨迹跟踪 .将两组成子系统之间的动力学耦合及其他扰动视为对精调Stewart平台子系统的未知扰动 ,设计了强鲁棒自抗扰控制器实现扰动补偿 .大射电望远镜馈源指向系统 5 0m缩比模型实验 ,验证了独立控制策略和自抗扰控制器的工程有效性和可行性 .为将来建造新一代大射电望远镜工程奠定了坚实的基础  相似文献
7.
机器人系统全局渐近稳定非线性PD+轨迹跟踪控制   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用一类具有“小误差放大、大误差饱和”功能的非线性饱和函数来改进常用的线性比例微分加(PD+)机器人系统动力学控制,以形成非线性PD+(NPD+)控制,从而获得更快的响应速度和轨迹跟踪精度.应用Lyapunov直接稳定性理论和LaSalle不变性原理证明了闭环系统的全局渐近稳定性.两自由度机器人系统数值仿真结果表明了所提出的NPD+控制具有良好的控制品质.  相似文献
8.
非线性机械系统PID控制渐近稳定性分析   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
应用Lyapunov直接稳定性理论和LaSalle不变性原理, 证明了不确定非线性机械系统常用线性PID控制的半全局渐近稳定性. 同时证明了为提高系统的响应速度而发展的一种非线性PI加D (NPI-D)控制系统的全局渐近稳定性. 两自由度机器人系统的数值仿真结果验证了NPI-D控制的良好性能.  相似文献
9.
一类非线性PID控制系统稳定性分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对一类由非线性增益函数与典型PID控制器级联组成的非线性系统,采用波波夫判据对此类闭环控制系统进行稳定性分析.分别确定了确保非线性PID,P,PI,PD闭环控制系统稳定的非线性增益的有效取值范围,为此类非线性控制系统的实际工程应用奠定了基础.  相似文献
10.
机器人系统非线性分散重复学习轨迹跟踪控制   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
田慧慧  苏玉鑫 《自动化学报》2011,37(10):1264-1271
采用一类具有"小误差放大、大误差饱和"功能的非线性饱和函数来改进传统重复学习控制(Repetitive control, RC)机器人系统动力学控制, 形成一类新的非线性分散重复学习控制(Nonlinear decentralized repetitive control, NRC),使得在不增加驱动力矩的条件下获得了更快的响应速度和更高的轨迹跟踪精度. 应用Lyapunov直接稳定性理论和LaSalle不变性原理证明了闭环系统的全局渐近稳定性. 三自由度机器人系统数值仿真结果表明了所提出的非线性分散重复学习控制具有良好的控制品质.  相似文献
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