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建立了伺服系统的数学模型,分析了伺服系统在理想情况及有干扰情况下的位置环跟踪性能.根据伺服系统运行的重复性特点,将迭代学习控制理论应用于伺服系统.设计中在伺服系统位置环采用PID控制的基础上加入开环PD型迭代学习控制器,传统PID控制可保证系统的稳定运行,迭代学习控制器通过迭代学习减小系统的位置误差.最后在simuli... 相似文献
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针对基于迭代学习控制的间歇过程产品质量优化控制算法难以进行收敛性分析的难题,以数据驱动的神经模糊模型为基础,提出一种新颖间歇过程的产品质量迭代学习控制方法。通过在优化算法中加入了新的约束条件,改变了最优解的搜索空间范围,从而使产品质量在批次轴上收敛,并创新性地对优化问题的收敛性给出了严格的数学证明。在理论研究的基础上,将提出的算法用于间歇连续反应釜的终点质量控制研究,仿真结果验证了本文算法的有效性和实用价值,为间歇过程的优化控制提供了一条新途径。 相似文献
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针对具有不确定性或干扰的重复非线性时变系统,设计一种新的FH(Feedback-assisted Highorder)迭代学习控制器。在传统高阶迭代学习控制的基础上,该控制器引入PD控制作为反馈部分,利用反馈控制来抑制扰动对系统的影响,并采用λ-范数方法讨论其算法的收敛性。分析表明:在初态误差和干扰均有界的情况下,系统跟踪误差有界收敛。仿真结果表明了该控制器的有效性。 相似文献
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吴惕华 《化工自动化及仪表》1985,(6)
在线辨识是自适应控制的核心。设计步骤为在线模型参数估计和参数自整定。本文采用IVLS辨识算法和Dahlin控制算法。与开环辨识相比,IVLS法的闭环辨识收敛更快,但对激发函数的幅值和噪音更为敏感。 相似文献
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闭环模型辨识一直是工业先进控制领域中的一个主要课题。而现在基于粒子群优化算法PSO的辨识,大多都是连续开环系统的辨识。离散闭环模型辨识在计算机控制、运算量等方面比连续开环系统的辨识有较大的优势。文中讨论了PSO的时变惯性权重算法与参数初值的设置和选择方法。通过仿真实验表明,PSO与最小二乘递推算法相比,在有效性和一致性方面,有着明显的优势。PSO算法是一种有效地解决优化问题的群集智能算法,它的突出特点是算法中需要选择的参数少,程序实现简单,并在种群数量、寻优速度等方面较其他进化算法具有一定的优势。该方法在实际项目的应用中取得了较好的效果,应用前景广阔。 相似文献
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