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趋近律控制是滑模控制的一种设计方法，目前被广泛应用于模型不确定、参数波动范围大或外界干扰强的控制系统中。提出了一种离散趋近律的控制方法并应用在直流电机速度控制系统中，讨论了该控制方法的实用性和鲁棒性。由于离散系统的分析和设计更贴近实际应用，因此趋近律方程首先被离散化。仿真和试验结果显示，该设计方法不仅简化了滑模控制方案，而且还降低了机体在理想平衡点附近工作时的高频振动，对直流电机速度控制系统尤其行之有效。 相似文献
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本文提出了一种带模糊补偿的神经网络算法并应用在异步电机速度控制系统中。一个动态神经网络用于被控装置的在线辨识，然后根据被控装置的输出和参考模型的响应迭代出控制信号，具有四条简单规则的模糊逻辑块用于提高整个系统的闭环特性。仿真结果显示，对比传统的最优PID控制器，本文提出的控制策略具有更好的瞬变特性及抗干扰特性。 相似文献
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FID控制器在工业领域应用最为广泛。本文通过研究标准内外层双回路控制器结构在永磁直流无刷电机速度伺服系统中的应用，提出了一种状态空间参数化模型，其可以将鲁棒PID控制器的设计转化为线性矩阵不等式的优化问题。对实验结果的分析表明，当模型相对不确定时，本文提出的带LMI优化的鲁棒FID控制器在控制性能上可获得很大的提高。同时，该控制器满足闭环系统一致指数稳定，收敛性好。H∞范数有界。 相似文献
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多传感器信息融合技术在目标飞机类型识别上的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
目标飞机类型的识别有助于了解战场态势,增强对抗攻击能力。在系统模型的基础上结合实战提出影响目标飞机类型识别的证据,并按照影响程度进行优先权排序;联合数据库,提出证据概率计算的数学表达式;采用深度优化搜索的融合模式,按照D—S证据理论进行融合计算;在传感器管理模块的作用下,对融合结果进行反馈控制;结合实例,对系统进行仿真验证,证明其可靠有效。 相似文献
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对证据推理理论用于故障诊断识别进行了论述和仿真。介绍了证据理论的相关重要概念,给出了一种常用构造基本概率赋值函数的方法以及分类规则的选取。应用D-S证据理论方法对系统进行故障分析,首先要解决的问题是要分析系统识别框架和故障特征向量的构造。以航空电源某故障为例,进行了诊断识别仿真和对比实验,验证了证据推理用于故障诊断的可行性。仿真结果表明,将证据推理方法应用于航空电源状态监测和故障诊断中,可大幅度提高故障诊断的准确性和置信度。 相似文献
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针对飞机在飞行时油箱因受震动引起油面起伏不平,导致原有静止状态时的计算模型产生较大测量误差,提出采用BP神经网络的预测飞机剩余油量;但由于BP神经网络存在学习效率低、收敛速度慢和易陷入局部极小等局限,采用改进粒子群算法优化BP神经网络的训练;将改进PSO-BP算法用于飞机剩余油量的测量,实验结果表明,与传统BP学习算法比较,改进PSO-BP算法具有训练时间短,相对误差小,控制精度高等优点,有效地提高了油量测量的精度。 相似文献
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