冲击波测试系统中传感器动态补偿装置

在测量爆炸冲击波陡峭信号时,为了得出准确的超压峰值,必须解决由于传感器的带宽不够引起的测试数据剧烈震荡的问题。为此使用了模糊神经网络算法对传感器进行逆建模进而消除传感器动态误差,此方法能够准确快速地得出动态补偿装置的权值和系数。对压电传感器进行了建模并详细分析了补偿前后传感器的时域和频域动态特性。设计了以ARM为核心的动态补偿装置。实验证明将动态补偿装置应用于工程后能够减小传感器的动态误差并准确获得超压峰值。     

动态矩阵控制时滞补偿设计及应用

考虑到大时滞对象的难控制性与先进控制算法的应用问题，提出了一种具有时滞补偿特性的动态矩阵控制（DMC）设计方法。它能达到类似Smith补偿法一样的完全时滞补偿效果，并从理论与应用两方面证明了此设计方法的有效性。     

网络化不确定非线性时滞系统的状态估计

本文研究了离散不确定非线性时滞系统在网络传输不可靠情况下的状态估计问题.针对网络传输丢包问题,采用伯努利(Bernoulli)随机模型,建立了控制信号和输入信号的不可靠传输模型.本文通过状态扩展的方法处理不确定非线性项,得到了扩展状态系统.基于不可靠的控制和测量信息,设计了状态预测器和估计器,并给出相应的误差系统.通过设计最优估计器增益,本文给出了状态预测误差协方差的迭代公式.为了进一步提高状态估计器的精度,设计了一种新型的参数迭代优化方法.针对状态预测误差协方差,本文得到了其稳定性的判别准则.最后,通过一例数值仿真,验证了所得结论的有效性.     

具有时变时滞非线性动态系统的在线时滞估计

对具有时变时滞的非线性动态系统进行时滞估计是系统辩识的一项重要课题。为估计系统的动态特性，采用了一种带外反馈的动态神经网络。如果时滞是时变的，需要研究在线时滞估计机构来跟踪时滞的变化。本提出了两种分别称之为直接和间接时滞在线估计方法，其中间接法将时滞估计看作非线性优化问题，而直接法则用神经网络构造时滞估计器来跟踪时滞的变化。最后本给出了仿真的例子。     

一类非线性时滞系统的自适应动态面控制

本文对于一类含不确定输入时滞和干扰的非线性系统的跟踪控制问题提出了一种自适应动态面控制方案. 利用动态面控制方法避免了传统的后推设计中存在的复杂度爆炸问题. 分别构造了一个滤波器和一个虚拟观测器来产生辅助信号. 采用神经网络来逼近未知的连续函数. 跟踪误差被证明最终收敛到一个足够小的紧集. 给出了一个数字仿真示例验证了理论结果.     

一类非线性时滞系统的自适应模糊动态面控制

针对一类具有未知方向增益函数的严格反馈非线性时滞系统, 提出了一种自适应模糊动态面控制(Dynamic surface control, DSC)算法. 通过利用DSC设计技术和Lyapunov-Krasovskii函数, 该算法不仅克服了计算膨胀的问题, 而且补偿了未知的时滞. 采用Nussbaum函数解决了虚拟控制增益的符号问题, 并且避免了控制器的奇异性. 所设计的控制器保证了闭环系统所有的状态和信号是半全局有界的, 并且通过选择合适的设计参数可使跟踪误差为任意小. 仿真结果表明了所提出控制器的有效性.     

传感器实时动态补偿方法与误差分析

为了改善传感器动态特性,用零极点相消的补偿原理拓宽传感器系统的工作频带.研究了极点建模误差对传感器补偿效果的影响.分析一阶系统、二阶系统的极点建模误差与工作频带拓宽之间的关系,给出相应的关系图.得出结论:一阶系统,补偿效果只与建模误差有关,补偿效果较明显;二阶系统,补偿效果由误差与阻尼比决定,阻尼比越大,要求其极点实部精度越高,而其虚部精度要求越小,且阻尼比小于0.1时,其实部误差可以忽略不计,仿真结果与理论一致.定量分析补偿后噪声的放大程度与工作频带拓宽之间的关系,为实时补偿提供依据.并在数字信号处理器(DSP)中实现实时补偿系统,实时观察输出结果,验证了该系统的稳定性和可行性.     

振动环境下MEMS陀螺动态误差补偿方法

为解决微机电(micro electromechanical system,MEMS)陀螺仪在随机振动力学环境中的动态误差问题,提出一种MEMS陀螺仪动态误差的补偿方法,建立动态误差模型。通过对MEMS陀螺仪动态误差影响因素的分析,在MEMS陀螺仪静态误差模型基础上加入与振动输入相关的误差项,减小由于随机振动引入的误差,提高MEMS陀螺仪在随机振动环境下的测量精度。结合实例,对所提模型进行仿真分析,验证了其可行性和有效性。     

水工业调速节能、谐波抑制、无功动态补偿和网络化监控系统

变频调速在给水工业带来较大经济效益的同时也带来了一些弊端——超标的高次谐波不仅会严重污染电网,而且还可能影响供配电系统的正常运行,对自动化监控系统及一切弱电设备也具有极大的破坏性,其实例很多,损失巨大。变频器如何选择？无功功率如何补偿？高次谐波如何抑制？如何实现对网络安全、快速、综合的优化监控？这些关键问题,在每个工程项目设计中,在贯彻低碳经济和节能减排原则时,都是必须解决的课题。     

基于PXI总线的网络化测试实验系统

虚拟仪器与网络化技术的结合是现代测试技术的发展趋势。根据目前导弹控制系统测试的状况,本文提出了基于PXI总线的网络化测试系统的组建方案。本系统将PXI总线测试技术、虚拟仪器技术以及网络化技术有机结合应用,提高了测试自动化程度,并提供远程测试和监控能力。利用LabVIEW的DataSocket技术和RemotePanel技术实现测试系统的网络化功能。该系统为教学实验和科研工作提供了极大的便利。     

基于时延预估的网络控制系统研究

针对基于Internet环境下的控制系统中，网络时延、丢包、包序颠倒等问题对闭环实时控制系统性能造成的影响，提出了一种基于时延预估补偿控制的闭环实时控制方法。该方法引入一个网络时延存储队列，对网络时延进行在线预估，通过Smith预估器对控制系统进行动态补偿。同时，利用一类非线性PID的非线性特性对传统PID控制器进行改进，以改善时延随机性对控制系统的影响。仿真结果证明，该方法对模型精确已知的一类控制对象有较好的控制效果。     

短时滞网络控制系统鲁棒稳定性分析

本文主要研究了网络控制系统时延小于一个采样周期的稳定性,以及系统在扰动下控制器设计的问题,利用线性矩阵不等式方法得出离散时滞网络控制系统Lyapunov稳定性判据,同时给出了具有不确定性系统的鲁棒控制器。     

基于系统补偿和遗传算法的动态测量方法

提出一种基于系统补偿和遗传算法的动态测量方法,该方法无需事先已知系统的动态特性,可根据系统阶跃响应的实测数据,采用遗传算法搜索和优化系统补偿参数,并通过系统补偿预测系统的稳态值,达到动态测量的目的。对遗传算法的交换和变异操作做了改进。     

烟气脱酸中动态前馈加Smith补偿的自动控制系统

针对能实现自动中和酸性污染物（HCL、HF、SOx）和收集灰尘、避免有害气体和灰尘的排放的垃圾焚烧炉脱酸装置这一实际工程对象,研究其系统的建模与控制;由抽象出的受控对象模型,设计出半干半湿法烟气脱酸中动态前馈加Smith补偿的的自动控制系统,介绍了此系统的结构、工作原理、控制方案;并对此控制系统进行了深入的仿真研究,实验表明,该控制方案很好地达到了控制物料比值的工艺要求,简单实用,对实际工程具有指导意义和参考价值。     

不确定短时延网络控制系统的故障检测

针对远程被控对象为线性模型,且网络诱导时延小于一个采样周期的一类网络控制系统(NCS),假设可能发生执行器故障,对系统进行故障检测。将随机时延对系统的影响转化为未知有界条件下的不确定项,建立了系统的离散数学模型。按照时延补偿策略设计了系统的故障观测器,并基于Lyapunov稳定性定理和线性矩阵不等式理论,推导出了整个观测器系统全局渐近稳定的充分条件。仿真例子验证了方法的有效性。     

网络控制系统中基于时延辨识的模糊控制器研究

针对网络控制问题，建立包含变网络时延及网络传输丢包等的统一模型．提出基于允许误差阈值及最大时延等多重准则的网络调度算法．在被控对象模型已知的情况下，本文采用模糊控制器作为Smith控制的内模控制部分，同时将Smith预估环节与被控对象放在一处，减少了冗余信息的传输，补偿了网络时延．仿真结果说明该调度算法及控制方案对于模型精确已知的一类网络控制对象能取得较好的控制效果．     

不确定时延网络控制系统的优化控制实现

针对不确定时延使网络控制系统性能下降的问题,基于Lyapunov函数和线性矩阵不等式,得出不确定性时延线性离散系统的闭环系统是渐近稳定且满足H性能指标的充分条件,将其应用在基于Internet的扳手劲竞赛控制系统的控制器设计中,实践证明所提算法能够提高网络控制系统在不确定时延影响下的动态性能。     

基于RBF神经网络的智能传感器测量误差补偿方法

传感器测量条件的变化会导致其输入输出特性偏离其原有的标定特性,从而产生测量误差.针对此问题,提出利用RBF神经网络进行传感器测量误差补偿,并设计基于智能传感器系统的实现补偿的方法.     

基于观测器的网络控制系统的故障检测

研究了具有输出传输长时延的网络控制系统基于观测器的故障检测,在总结其设计方法的基础上利用预测状态作为控制器的输入,设计了具有延迟补偿功能的状态观测器,通过求取观测器增益矩阵来使得状态重构能跟上实际状态的响应性能。产生的残差信号对干扰信号和不确定项具有较强的鲁棒性,同时对故障信号具有较高的灵敏度。最后给出了网络控制系统基于观测器的故障检测的设计步骤。