异步电动机自适应反步控制

针对负载的不确定,将自适应反步控制理论应用到异步电动机的矢量控制系统中,替换传统的磁链和转速外环PI控制器,通过Lyapunov能量函数得到反步控制器和未知负载的自适应率,从而实现异步电动机的高性能调速。在Matlab/Simulink软件上完成了控制平台的建模和实时仿真实验,仿真结果表明自适应反步控制器对负载和转速变化比PI控制器的适应能力更强,具有更好的鲁棒稳定性,动静态性能更优,从而验证了该控制器的有效性。     

四旋翼飞行器自适应收缩反步控制

针对四旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,考虑模型参数不确定的情况,提出了一种基于收缩理论与反步法的四旋翼飞行器自适应控制算法。首先,介绍了基于微分几何的收缩理论并给出了四旋翼飞行器的动力学模型;然后,提出了一种自适应收缩反步控制方法应用于飞行器跟踪期望轨迹;最后,分析了系统的增量稳定性,证明了系统是误差状态收敛的。积分反步(IB)与自适应收缩反步(ACB)的对比实验表明,应用此控制算法的飞行器系统鲁棒性更强,能够精确地完成轨迹跟踪任务。     

四旋翼飞行器反步自适应PID控制

针对四旋翼姿态控制算法的优化问题,提出了一种基于反步自适应控制与经典PID控制相结合的优化控制算法。该组合算法是将由不同控制算法设计出的控制器结合使用,即将控制系统分为两个回路:姿态角及高度通道为内回路,平面通道x和y为外回路。仿真结果表明,反步自适应PID控制算法有着非常好的控制性能,与其他控制算法相比,在稳定性、响应、抗干扰性及精确度等方面都有较大的提高。     

基于神经网络的一类非线性系统自适应反步控制

针对传统自适应控制需要满足匹配条件、激发信号存在以及逼近误差有界等条件,提出一种新的基于神经网络的一类非线性系统自适应反步控制器设计方案.使用三层神经网络逼近系统的非线性特性,通过网络权系数自适应调整来不断的在线估计未知的逼近误差上界,采用有σ修正项的自适应律以放松持续激励条件.给出了基于Lyapunov意义上的闭环系统稳定性分析,证明跟踪误差收敛于原点的一个ε领域内.仿真结果表明了所提反步控制器的正确性.     

结构自适应反步容错控制器设计

基于一类由状态空间描述的非线性系统固有的结构级联特性,在飞行器发生卡死故障的情况下,设计了基本控制律加补偿控制律的控制器结构形式,补偿故障对系统性能造成的影响。提出了确保对参考模型精确跟踪的控制器结构和条件。控制器的基本控制律部分是利用系统的结构特性设计反步(backstepping)控制律,系统发生未知卡死故障时,利用实际对象和参考模型之间的误差,更新控制器的故障补偿部分。控制器同时保证了闭环系统的稳定性和参考模型状态跟踪误差渐近性。仿真结果表明了该控制律对给定参考模型跟踪的有效性。     

机器人模糊自适应控制

本文主要研究机器人的模糊自适应控制技术;首先研究模糊控制器参数自整定方法。应用模糊集合理论和方法,把操作人员的PID参数整定经验总结成模糊规则模型,计算机根据控制系统的实际响应情况,运用模糊推理与决策实现对参数的整定,在整定出控制参数的基础上,将其应用于机器人对象的控制。其次对二自由度机器人进行建模,在建立数学模型过程中依靠坐标变换和矩阵运算,建立其几何学和动力学方程。最后,基于模糊自整定实现机器人PD控制,运用MATLAB软件进行仿真,仿真结果表明,本文提出的方法优于传统的控制方法。     

基于盲反卷积的盲自适应滤波器设计

通过盲反卷积的算法来实现盲自适应滤波,阐述了盲反卷积滤波器的工作原理及基本结构模型,通过调整滤波器系数来实现滤波,以便更好地跟踪信号的变化,最终实现自适应滤波,并借用Matlab仿真平台设计出自适应滤波器,验证了它的设计性能。     

自适应滤波器

根据环境的改变,使用自适应算法来改变滤波器的参数和结构。这样的滤波器就称之为自适应滤波器。     

归一化子带自适应滤波器步长控制

定步长子带自适应滤波器必须在快的收敛速度和低的稳态失调之间进行折中。根据自适应滤波器系数向量均方偏差与步长之间的函数关系,该文采用使自适应滤波器系数向量均方偏差在每次迭代更新时最速下降的方法,提出一种步长控制算法来解决上述问题。该算法可以兼得快的收敛速度和低的稳态失调。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于自适应反步跟踪的反馈调整稳定性控制算法

当飞机在大回环飞行中,由于受到空气动力学的扰动较大,需要进行飞行姿态稳定性控制,传统方法采用分段线性化控制方法,在大扰动条件下,飞行过程中各段的控制误差不断方法,导致飞行稳定性不好。提出一种基于自适应反步跟踪的飞行器反馈调整稳定性控制算法。构建大回环飞行中的飞行稳定性控制的参量模型系统,考虑外界干扰的情况下,进行飞行器反馈调整稳定性控制目标函数构建,采用自适应反步跟踪方法拟合控制过程的状态误差响应,实现控制器优化设计。仿真结果表明,采用该算法进行飞行器的稳定性控制,系统误差受到外界扰动的影响较小,控制器的自适应收敛性较高,展示了较好的应用性能。     

一种带有自适应增益控制的激光雷达模拟前端

为了处理宽动态范围的激光脉冲回波信号,设计了一种带有自适应增益控制技术的模拟前端。通过分段调节跨阻放大器的跨阻增益,实现了在1 μA~1 mA范围内输入电流与输出电压近似线性的关系。提出了自触发使能方法,可以在没有外部清零信号的情况下连续接收回波信号。提出了一种新型差分移位时刻鉴别电路,能有效减小行走误差。电路采用0.11 μm CMOS工艺设计,后仿真结果表明,-3 dB带宽为530 MHz,最大跨阻增益为103 dBΩ,等效输入噪声电流谱密度为6.47 pA·Hz-1/2@350 MHz,输入动态范围为60 dB,功耗小于100 mW。该模拟前端电路设计适用于飞行时间脉冲激光雷达。     

自适应图像增强滤波器

Ｕｎｓｈａｒｐ ｍａｓｋｉｎｇ滤波算法是一种经典的图象增强算法,算法简单便对噪声非常敏感;而传统的平滑去噪算法对图象细节有很大损失。本文采用改进的自适应ＵＭ算法来增强图象,既有良好的去噪特性,又增强了图象的边缘,且算法简单,适于实时处理,效果优于同类滤波器。     

自适应LUM滤波器

低-高-中滤波器(Lower-upper-middlefilter,简称LUM滤波器)是中值滤波基础上发展起来的一种非线性滤波器.提出了一种改进的LUM滤波器的算法.算法对LUM滤波器进行了两方面的改进:一方面针对未被噪声污染的非边缘区域,不滤波;另一方面自动查找LUM滤波器锐化窗口的位置.与原有的LUM滤波器相比,它能缩短程序运行的时间,较好地降噪,保护图像的有用信息,更好地增强图像的边缘.     

液压伺服系统自适应模糊变结构控制

结合变结构控制、自适应控制和模糊技术等特点,提出一种自适应模糊变结构控制方法.首先,设计一个带积分开关平面函数的变结构控制器,并构造一个二维模糊边界层宽度调节器以削弱抖振.其次,基于Lyapunov稳定性理论,引入一自适应算法,自适应调节变结构控制参数.应用于液压伺服系统的控制实验结果表明,所提出的控制方法能削弱抖振,改善液压伺服系统稳态控制精度,具有较强的鲁棒自适应综合性能.     

基于无传感器的BLDCM模糊自适应控制

为简化无刷直流电机控制系统的结构,使其具有较快的转矩响应速度,针对传统的PID控制方式在对BLDCM系统控制时,存在精度低、抗干扰能力弱等不足,提出了一种基于无传感器的反电势过零检测的参数自适应模糊PID集成控制方案。将模糊自适应PID控制应用到SLBLDCM控制系统中,建立无刷直流电机的数学模型,利用Matlab中的Fuzzy Toolbox和Simulink完成电机模糊自适应双闭环调速系统的仿真设计。仿真结果表明,控制系统运行平稳,速度跟踪快速准确,具有较高的控制精度和较好的鲁棒性。     

基于模糊逻辑的无线网络流量自适应控制

文章在分析现有提高无线TCP性能方案的基础上，提出一种新的流量控制方法，即基于显式窗口反馈的无线网络流量控制方案。在Snoop中引入有线网络的显示窗口自适应（EWA）算法，通过对BS共享缓存的实时监测，应用模糊控制算法预测当前拥塞窗口（cwnd）的大小，并显式反馈给发送端，使TCP的发送窗口能快速响应网络负荷状况的变化．避免分组的丢失。仿真结果表明．该方法增强了网络对拥塞的自适应性以及对无线信道差错的实时处理能力．提高了网络的吞吐量。     

基于参考模型的超声电机模糊自适应控制

针对由日本新生公司生产的USR系列超声电机构成的速度伺服系统提出了一种新的控制方案——基于参考模型的模糊自适应控制。该控制器由参考模型、PI控制器、模糊自适应调节器构成,PI控制器的比例系数的增量△Kp和积分系数的增量△Ki根据模糊自适应调节器模糊推理的结果确定,使得控制器的参数能够随着被控对象参数的变化而改变,从而保证系统的响应跟踪参考模型的输出响应。实验结果表明该控制方案优于一般的PI控制器和模糊PI控制器,并且简单易行,通用性强。