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本文基于Popov超稳定理论,提出了一种任意相对阶数的克服扰动的MRACS设计方法,省略了线性补偿器的设计,仿真结果表明了该方法有效。 相似文献
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针对非最小相位系统中的轨迹跟踪控制问题,基于非最小相位系统的闭环注入体系结构,对非最小相位系统的前馈控制器设计方法、模型逆技术以及自适应控制进行了研究。首先,采用非最小相位零点忽略技术、零相位误差跟踪控制技术和零幅度误差跟踪控制技术设计了系统的前馈控制器,并对3种模型逆技术进行了分析;在此基础上针对系统中非最小相位零点的偏移问题,采用遗忘因子最小二乘法实现了前馈控制器的自适应;最后进行了仿真和试验。研究结果表明:相对于使用零相位误差跟踪控制技术和非最小相位零点忽略技术,采用零幅度误差跟踪控制技术设计的前馈控制器能够更有效地提高非最小相位系统的跟踪精度,系统的轨迹跟踪误差分别减少了61.45%和56.27%;使用自适应算法能够实现对系统参数变化的自适应控制,提高了系统的抗干扰性能。 相似文献
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本文提出一种新的自适应控制算法,使其可实用于相对阶在于或等于2并附加扰动的情况。 相似文献
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DC/DC升压变换器PI-自适应串级控制 总被引:1,自引:0,他引:1
为克服非最小相位特性对控制器设计的影响,可把DC/DC升压变换器的输出电压控制问题转化为对电感电流的控制,并采用串级结构的控制器.控制器的内环采用基于电感和输入电压估计的自适应控制算法,以电感电流为被控量;外环则采用PI控制算法,以电容电压为被控量.此种结构的控制器不但可使被控系统获得良好的动态特性,而且对负载电阻、电容、电感、输入电压等参数变化有着很强的鲁棒性.对DC/DC升压变换器的仿真结果表明,上述控制方案是可行的. 相似文献
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速度辨识一直是永磁同步电机无速度传感器控制系统中的一个核心问题,本文以永磁同步电机本身为参考模型,变换数学模型构造并联模型,并由转矩和转速的基本的机械运动方程和转矩方程推导出速度辨识率,结合模型参考自适应控制理论得到速度辨识方案。本方案控制过程简单,对电机参数不敏感,并将其应用在永磁同步电机矢量控制系统当中,仿真得到的结果验证了本方案的正确性和可行性,同时,与基于POPOV理论的模型参考自适应方案的仿真结果进行比较,分析本方案的优劣。 相似文献
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基于模型参考自适应的电机直接转矩控制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
将基于转子磁链的模型参考自适应转速辨识算法应用到无速度传感器电机直接转矩控制系统中,推导出了转速的辨识算法.仿真结果证实了该控制系统具有良好的动静态特性. 相似文献
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对某一HVAC系统进行了实验,利用实验结果采用多变量自回归的方法开发了适用于HVA系统控制的数学模型,该数学模型用于带有前馈补偿的线性二次高斯控制(LOG),控制房间的温度和湿度,大大改善了控制性能,提高了HVAC系统的稳定性。 相似文献
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In this paper, an improved finite-control-set model predictive control method is proposed for active front-end rectifiers where the computational effort and parameter mismatch problems are taken into account simultaneously. Specifically, a desired voltage vector which only requires one exploration is directly selected by using a single cost function, and the process of selection of the desired voltage vector is optimized by using a sector distribution method. Meanwhile, a model reference adaptive system-based online parameter identification approach is presented to alleviate the parameter mismatch problem. The advantages of the proposed method summarized as follows: First, the proposed algorithm reduces the eight possible voltage vectors to one. The exhaustive exploration can be avoided while the control performance is not deteriorated. Second, the proposed controller can mitigate performance degradation caused by the model parameter mismatch. Simulation results under various parameters operating conditions are presented to demonstrate the efficacy of the proposed method. 相似文献
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应用复合正交神经网络来实现过程的自适应逆控制方法,和通用模型控制器策略相结合,提出了一种基于神经网络的通用模型自适应控制方法,将非线性过程模型应用逆系统的方法可以在控制算法中直接嵌入过程模型,从而保证通用模型控制策略的可实现性.另一方面,在自适应逆控制中采用复合正交神经网络具有算法简单、学习收敛速度快等优点,可以克服常用的BP和RBF神经网络一些缺点.基于神经网络的通用模型自适应控制方法中的参考轨迹是一条典型的二阶曲线,该控制器参数具有明显的物理意义,参数整定方便.仿真验证了该控制策略的有效性. 相似文献
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白珍龙 《工业仪表与自动化装置》2016,(1)
介绍了分数阶模型参考自适应控制算法的Matlab实现。利用Oustaloup算法设计了simulink仿真结构图,并进行了仿真研究。通过参数选择可以取得比用传统控制更好的控制效果,仿真实例也验证了该控制的有效性。该控制系统具有较快的响应时间,较小的超调量以及很好的鲁棒性。 相似文献
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In this paper, a distributed model reference adaptive control (MRAC) design framework is proposed for containment control of heterogeneous uncertain multi-agent systems (MAS). Both groups of leaders and followers are considered to have general linear dynamics with the leaders subject to bounded external inputs and the followers subject to uncertain system dynamics. Two distributed adaptive control protocols are developed under this framework. The first protocol assumes measurable leaders’ input signals for a subset of the followers, and employs distributed observers with state-feedback adaptive controllers to achieve exact containment control performance. The second protocol incorporates robust adaptive control with nonlinear compensator techniques to handle a more challenging scenario of unmeasurable bounded leaders’ inputs. Convergence of the containment control errors to an arbitrarily adjustable neighborhood of the origin is guaranteed with the second protocol. The proposed MRAC framework provides a promising alternative solution over the prevailing cooperative output regulation framework for heterogeneous linear MAS containment control. It enables us to handle more general system settings under more stringent control environments with limited accessibility of leaders’ information and uncertain follower dynamics. Effectiveness and usefulness of the proposed approaches are demonstrated through extensive simulation studies, including an application to containment control of multiple nonholonomic mobile robots. 相似文献
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神经网络模型参考自适应控制在污水处理中的仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
污水处理厂目前广泛使用序批式活性污泥法处理污水.该方法是一种复杂动态生物反应过程,难以建立准确的数学模型,同时采用常规的PID控制难以达到较好的控制品质.针对以上问题,该文提出了RBF神经网络模型参考自适应控制策略,利用神经网络辨识器对污水处理模型进行辨识,使神经网络控制器不依赖被控对象精确的数学模型.仿真结果表明,该... 相似文献
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王江荣 《工业仪表与自动化装置》2012,(1):3-5
针对大滞后系统提出一种基于四阶龙格-库塔预测模型的自适应PID控制算法,该算法是先对系统的状态变量进行步长预测,然后将此预测值代入系统输出方程,求出被控对象的步长测量值,再将该测量值作为反馈值进行PID控制运算。在控制运算中,沿二次型性能指标的负梯度方向对加权系数进行在线修改,实现了自适应PID的优化控制。仿真结果表明该预测控制算法的响应速度快,鲁棒性强,有很强的实用性。 相似文献
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由于传统的相位轮廓术(PMP)使用的相位高度模型参数存储空间大,标定计算成本高,本文由绝对相位与深度坐标的关系推导出相位差高度模型的显函数模型,并提出了一种基于未知标定平面的灵活标定方法。该模型只需9个非共线的像素数据即可计算出模型的15个参数,降低了计算量,节约了内存空间。提出的标定方法无需精密运动台,标定板无需覆盖整个测量范围,无需知道位置姿态,降低了标定成本,提高了标定的灵活性。对提出的模型和标定方法分别进行了仿真和实验,仿真结果验证了相位高度显函数模型的正确性和标定方法的有效性。对提出的模型和标定方法在实际的结构光系统中进行了实验,用标定后的系统对实际物体进行了测量,结果表明三维曲面具有较高的质量,证明了提出方法的可行性。 相似文献