锅炉-汽轮机对象的多变量状态反馈线性化

锅炉 汽轮机对象是一个典型的多输入多输出仿射非线性系统。本文利用多输入多输出状态反馈线性化理论,首先将其转化为一个线性系统,然后为该线性系统选择合适的极点,应用多变量极点配置方法对其进行控制。该方法克服了局部线性化方法工作范围小的缺点。仿真结果证明了该方法具有较好的控制效果。     

一类非线性系统的线性化方法研究

介绍了非线性系统转换为线性系统的条件,提出了非线性系统线性化的一种简便方法。运用Simulink构建参数未知的非线性对象及其自适应控制律的数学模型,并对其仿真结果进行了研究,证明了本文提出的非线性方法的可行性。     

支持向量机α阶逆系统控制-离散非线性系统

针对传统逆系统方法中逆模型难以建立的问题，提出了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的α阶时延逆系统控制方法.通过分析LS-SVM的函数拟合特性，以离散非线性系统为例，证明了基于LS-SVM阶时延逆系统存在的充分条件.利用具有径向基(RBF)核函数的LS-SVM，离线建立了被控对象的非线性逆模型.把得到的逆系统串连在原系统之前，得到基本上线性化的伪线性复合系统，将复杂的非线性问题转化为线性问题，利用线性系统的理论实现了伪线性系统的综合.仿真结果表明，该方法适应于较一般的离散非线性系统，且在没有被控对象先验知识的情况下，能准确地建立非线性系统的逆模型.     

一类非线性系统鲁棒控制及应用

包含不确定扰动项的线性系统的鲁棒控制表现为L2增益抑制问题．利用非线性系统线性化技术，将包含不确定性的非线性模型进行部分线性化处理．以此为基础，利用线性系统的鲁棒控制理论，讨论了单机-无穷大电力系统，得出发电机的励磁鲁棒控制器；针对发生三相短路故障的线路末端，给出了其发电机功角、角速度和输出电压的仿真曲线．研究结果表明：鲁棒控制器在提高系统稳定性、稳定系统治出电压等方面有良好的控制效果。     

利用BP神经网络进行伺服系统间隙非线性补偿

目的为了消除普遍存在于伺服系统中的间隙非线性的影响,提出一种利用BP神经网络进行非线性补偿的方法.方法以某武器跟踪伺服系统为例,采用一个3层BP神经网络对其间隙非线性特性进行离线辨识,然后根据辨识结果设计一个非线性补偿器.结果仿真结果表明所提出的方法能够有效消除间隙特性引起的系统自振荡(极限环),并且能够提高系统精度.结论利用BP神经网络进行间隙非线性补偿的方法能够有效解决伺服系统中间隙特性带来的影响,且易于在工程中实现.     

一类非线性广义随机系统的降阶Kalman滤波器

研究了一类非线性广义系统的状态估计问题.利用Taylor级数展开的方法将其转化为线性广义系统;再利用奇异值分解,对线性化后的系统进行降阶,转化为等价的正常线性系统;最后基于Kalman滤波估值理论,得到非线性广义系统的Kalman滤波器.通过数值仿真例子,验证了所提方法的有效性.     

电液位置伺服系统的反馈线性化滑模控制研究

针对电液位置伺服系统中存在的各种非线性因素和外界干扰不确定性等问题,提出了一种将反馈线性化理论与滑模变结构理论相结合的控制策略,建立了电液位置伺服系统的非线性数学模型,并采用反馈线性化理论对该系统中的非线性因素精确线性化,同时利用滑模变结构理论对系统中的外界干扰不确定性进行补偿.在Matlab/Simulink环境中,...     

自行车机器人动力学建模与MIMO反馈线性化

基于拉格朗日方法建立了自行车机器人的1种多输入多输出动力学模型．为了达到使自行车机器人保持自平衡的目的，将车把转动角度、车体倾倒角度和后轮转动速度作为系统输出；将转动车把的力矩、调节质心的力矩和后轮的驱动力矩作为系统输入．从而构建了1个具有3个输入、3个输出的仿射非线性系统．基于多输入多输出仿射非线性系统的输入输出线性化理论对其进行分析，通过精确线性化得到了等效的线性系统．对该等效线性系统进行了分析，并通过状态反馈实现了极点配置．通过计算机仿真验证了该控制律的有效性．     

非对称缸电液位置伺服系统数学模型的建立及分析

采用线性化方法建立了非对称缸电液位置伺服系统的数学模型,对系统的主要动力参数进行了详细的分析,找到了非对称缸电液伺服系统与对称缸电液伺服系统动态特性不同的原因.对系统做了仿真计算和实验,验证了分析结果的正确性.     

柴油机主动隔振液压执行器线性化控制仿真研究

利用非线性自适应控制方法及其相应的非线性系统理论,对实际柴油机台架液压执行器的非线性系统进行线性化控制,以达到减小乃至消除整个系统非线性成分的目的.从实际台架出发进行理论分析,为柴油机双层主动隔振系统的次级通道建立确切的非线性系统模型,进而采用预补偿模型参考自适应逆控制策略(PCMRAIC),在Matlab平台下实现对整个非线性系统线性化控制的数字仿真.数字仿真结果表明,柴油机主动隔振系统次级通道存在着不可回避的非线性特性,采用预补偿模型参考自适应逆控制策略能够较理想地解决次级通道非线性特性.数字仿真对柴油机试验台架的实际研究有一定的指导意义.     

直驱气浮平台工作模态的分析方法及实验验证

直驱气浮平台是集气浮支承、伺服驱动及机械结构为一体的精密运动系统,它具有较复杂的振动性能,一般通过模态分析得到机械结构的振动性能,但在工程应用中,我们更需要获得驱动作用下平台工作时的振动性能。为简单、快捷、准确地分析平台工作状态的振动性能,本文提出一种机电耦合的振动分析方法,即将驱动系统的伺服特性和气浮支承的气膜特性均等效成弹簧阻尼单元,建立机电耦合仿真模型,基于该模型分析得到平台工作状态下的振动模态。为验证该方法,采用LMS模态测试仪对平台进行模态测试,试验结果同仿真结果较一致,基于此方法分析计算得到的振动模态最大偏差为8.16%;模态实验表明所提出的机电耦合模态分析方法可以准确地分析平台工作状态的振动特性。     

Application of intelligent control theory in AC servo system

An AC servo system based on neuron control theory is presented. Experimental results show that the neuralcontrol mode doesn't need the Precise model of the system, therefore, it has many advantages, such as simple designand high response performance. The simulation research of the AC servo system which is non-linear, time-varied.based on neuro-fuzzy controller is done. The results of the simulation show that the performances of the system areconsiderably improved and it is one of the novel pathways to realize intelligent control of servo system.     

基于小波神经网络的时间序列预报方法及应用

传统的时间序列预测模型在处理具有非线性特性或非平稳时间序列问题,特别是对有人参与的主动系统、社会经济系统的预测上,无法取得满意的预测效果.寻求处理这类系统的方法是人们一直努力的方向.这里以小波理论为基础,重点研究了小波网络在非线性时间序列中的建模预测方法,利用深圳综合指数数据,建立了股票指数预测模型.该模型克服了传统的时间序列预测模型仅局限于线性系统的情况,避免了BP神经网络模型固有的缺陷.仿真结果表明,该方法比神经网络预测方法的预测精度高,可以很好地应用于某些非线性时间序列的预测中.     

直线伺服系统的鲁棒二次最优控制

针对永磁直线同步伺服电机(PMLSM)直接驱动伺服系统存在的负载扰动等不确定性因素的影响，根据鲁棒二次最优控制理论来设计速度状态反馈控制器，在保持传统控制结构不变的同时，解决了直线电机伺服系统的鲁棒性问题，能够克服系统中存在的不确定性与外部干扰对系统性能的影响，实现对系统速度的跟踪控制.仿真结果表明，该方案在保证伺服系统的快速性、精确跟踪性的同时，对系统参数变化和阻力扰动具有很强的鲁棒性.     

非线性系统非平稳响应的高阶线性化方法

本文作者采用高阶线性化方法,先将非线性化系统线性化,然后用时域模态分析法求其响应.以杜芬振子为例,说明了该方法的应用.数值结果表明该方法较已有方法更接近数值模拟结果.即使在强非线性的情况下,也能获得令人满意的精度.     

基于Fluent的双喷嘴挡板电液伺服阀主阀流场的可视化仿真

应用Fluent软件对双喷嘴挡板电液伺服阀主阀内部流场进行可视化模拟仿真,运用仿真数据对电液伺服阀的压力、流量等特性进行理论分析。结果表明,运用Fluent软件仿真数据能便捷地进行电液伺服阀的特性分析,所得结果可靠性较高。     

神经网络用于系统辨识的一种最小二乘法

讨论了用多层前向神经网络建立非线性系统模型的机理,然后通过对多层前向神经网络特点的分析,给出了一种基于线性最小二乘法的神经元网络训练方案。在该方案中,通过梯度法获取隐层神经元的输入,使用线性最小二乘法训练各神经元的权值和阈值。仿真结果表明该方案具有精度高、收敛速度快等特点。     

基于神经元补偿的直线伺服系统全程滑模控制

针对直接驱动的交流永磁直线伺服系统，提出一种基于神经元补偿控制的全程滑模变结构控制策略，该控制策略是使控制系统从开始就处于所设计的滑动模态上并将其保持，解决了以往变结构控制中能达阶段的鲁棒性问题，通过神经元控制的补偿作用，削弱了滑模控制引起的抖振，仿真实验结果表明，该策略对系统参数变化和负载扰动等不确定因素具有很强的鲁棒性，而且提高了直线伺服系统的伺服精度。     

PID控制器参数的遗传算法优化设计

提出一种交流伺服系统速度控制器的设计方法,即将控制器设计问题作为一参数优化问题,采用遗传算法对ＰＩＤ控制器参数进行优化．仿真实验结果表明,利用此方法设计出的速度控制器具有优良的伺服性能．