逆系统理论在水下机器人控制中的应用

本文研究水下机器人的航行控制问题,水下机器人模型具有高度的非线性和强耦合,用古典的控制方法对其进行高质量的控制很难.本文将非线性系统综合的一种新方法——逆系统动态补偿解耦控制应用到水下机器人的航行控制中,并给出了理想的仿真结果.     

逆系统方法在飞行器直接侧力控制中的应用

根据逆系统的多输入多输出控制理论,包括多输入多输出系统逆的算法、反馈线性化控制律设计、状态可解耦条件,设计某飞行器直接侧力控制系统。计算机仿真表明,逆系统方法解耦能精确地实现运动模式,为解决直接侧力控制问题提供一种新的技术途径。     

NARX网络在自适应逆控制动态系统辨识中的应用

针对动态神经网络的学习算法问题,提出了一种适用于带外加输入的非线性自回归 (NARX)动态网络的改进型RTRL学习算法. 该算法基于LM算法的思想,取代传统RTRL中的梯度寻优算法,以改善RTRL的学习速度, 并将该方法应用于NARX动态网络自适应逆控制的对象辨识中. 数值仿真结果表明该改进学习算法是可行而有效性的,并且也验证了NARX动态神经网络具有很强的动态描述能力.     

逆系统动态补偿解耦控制的鲁棒性研究

针对高度非线性和强耦合的水下机器人模型,利用逆系统方法进行了解耦控制,对补偿后的伪线性系统设计了PI调节器和自校正控制器,不同程度地改善了控制性能,提高了系统的鲁棒性.     

换热器模糊控制试验系统及其动态特性分析

为用试验方法来研究模糊控制系统的控制特性,在低温热水散热器热工性能试验台的基础上,建立了换热器模糊控制试验系统,给出了控制系统测试室及翅片管换热器的状态空间模型,进而分析了系统在变水量和变风量调节下的动态响应特性。     

模糊控制在焦炉温度系统中的应用

介绍了模糊控制在焦炉温度控制系统中的应用,并讨论了Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ控制器在该系统的实现。运行结果表明,该控制器具有良好的控制性能。     

模糊控制理论在防雷系统中的应用

介绍了应用模糊控制理论对易遭受雷击的地区及雷害方式进行诊断，并给出了防雷雨等级的模糊分类鉴别电路，从而为设立合理的防雷保护系统提供了理论依据。     

T-S模糊控制方法在生物流化床系统中的应用

针对生物流化床污水处理系统的非线性、时滞、时变等问题,提出采用T-S模糊控制方法,将复杂的非线性系统模糊化为局部线性模型,并引入积分环节,降低T-S模糊控制器维数,简化规则.最后,通过实验进行理论验证.实验结果表明,该方法可行且有效.     

模糊控制在风能转换系统中的应用

提出了一种基于模糊控制风能转换系统的数学模型,实践证明这种数学模型组成的控制系统适合于非线性风能转换系统,文章给出该系统在FD24-200风电机组中实现的方式及风电机组实际输出功率曲线.     

主动控制技术在飞机侧向运动模态中的应用

研究了主动控制技术在飞机侧向运动模态中的应用。用动态逆方法对多变量系统解耦。对修正因子、比例与积分因子寻优，获得性能优良的模糊控制器。将动态逆与模糊控制方法相结合，构成了一种动态解耦模糊控制综合方法。用该综合方法对某飞机侧向直接力控制系统进行了设计，并与动态逆方法进行了比较，提供了鲁棒性验证与仿真比较结果。仿真结果表明，该综合方法能够对飞机侧向模态进行良好的控制，并能够有效地抑制系统内部参数变化对系统输出的影响。     

感应电动机非线性状态反馈控制算法

针对感应电动机调速系统中磁通和转速的动态解耦在实际实现时较难处理的问题,结合电动机数学模型,在非线性状态反馈控制算法的基础上,根据二阶系统性能响应指标提出了该控制算法中比例控制器增益的选择方法。由Matlab软件中的SimPower-Systems工具箱构建出仿真框架并把该算法嵌入其中进行仿真。结果表明,该方法与普通FOC矢量控制方法相比,转速和磁通的动态解耦效果明显改善。     

基于观测器设计的随机非线性时滞系统模糊自适应动态面控制

针对一类状态不可测的非线性随机时滞系统,提出了一种模糊自适应输出反馈控制策略。首先设计了非线性观测器使其对系统的状态进行估计,设计模糊状态观测器估计不可测状态。利用所设计的观测器,动态面控制技术以及自适应backstepping控制方法,设计了一种自适应输出反馈控制器。并且证明了闭环随机系统在概率意义下半全局一致最终有界稳定。此外,选择合适的参数还能使观测误差和系统输出任意的小。仿真实例验证了提出方案的有效性。     

具有输入与状态时滞的非线性系统的模糊保性能控制

针对一类具有输入与状态时滞的参数不确定非线性系统,基于T-S模糊模型,讨论该系统的保性能控制问题。通过构造状态反馈控制器,提出了在给定的性能指标和控制律下,闭环系统是二次保性能稳定的充分条件,并以线性矩阵不等式(LMI)的形式表示,数值算例显示该设计方法是有效的。     

改进的传感器神经网络逆动态补偿算法

针对神经网络逆动态补偿策略中基于向后差分的微分估计算法在噪声环境下存在较大的微分估计误差,且提高估计精度会增加硬件成本等缺陷,提出了改进的微分估计算法,并以加速度传感器为例,设计了动态补偿实验装置,给出了基于改进的微分估计算法的动态补偿算法的实现步骤。改进的微分估计算法,采用低通滤波器以去除高频噪声对微分的影响。实验结果验证该方法能明显改进和提高加速度传感器的动态性能,实现对脉冲力的高精度重构。     

模糊预测控制在地形跟踪中的应用

将模糊控制和非线性预测线结合起来,提出了模糊测控制律,该控制律利用恰当的函数展开预测非线性连续系统的响应,通过系统响应误差及其变化率的模糊变量确定性能测量值,由控制决策给出控制量,在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,模糊预测控制律具有精确的跟踪性能。     

HVDC Light系统动态建模及控制策略研究

建立了轻型高压直流输电系统动态模型,依据此模型提出了基于空间电压矢量技术的双环解耦控制策略,应用MATLAB/Simulink软件对轻型直流输电系统进行动态仿真分析,研究了在所提控制下的交直流系统相互作用,仿真结果表明,在该控制下系统具有较好的动态响应特性,同时可以实现有功和无功的独立调节.     

多变量模糊解耦控制系统研究与应用

根据多变量控制系统各变量之间有耦合存在的特点，利用模糊解耦的方法设计了多变量模糊解耦控制器，经过结合工业实际被控对象－氢气烧结炉温度群控系统的仿真与应用研究，基本上消除系统之间的耦合作用。     

用模糊控制缩短温度测量中时延的研究

传感器的自热延迟经常影响着温度的动态测量精度。给传感器通以电流可以使自热延迟得以改善。本文采用模糊控制器控制加热电流，使传感器的调节时间缩短，对于正温度变化采用了热敏电阻，对于正负温度变化采用热电偶对此方法进行了测定。     

基于遗传算法的非线性多变量系统模糊神经网络控制

针对一类非线性多变量系统的解耦控制，提出了采用基于模糊神经网络（FNN）的模型参考模糊控制结构，并且为了提高ENN的收敛速度采用了遗传算法。仿真结果表明了该种控制策略的有效性。