一种简便的从模型取状态MRAC系统离散方案

本文提出了一种从模型取状态 MRA 系统简便的离散化方案,此方案对可测扰动具有很强的鲁棒性。     

跟踪参考序列的MRAC方案

设计了一种跟踪参考序列的MRAC方案与原来跟踪参数考模型的MRAC方案相比，既简化了设计，又减少了计算量。     

一种克服扰动的MRACS设计

基于ＰＯＰＯＶ超稳定理论，提出了一种克服扰动的任意相对阶数ＭＲＡＣ方案，不需系统参数变化范围已知的假设，更符合工程实际。     

模型参考自适应控制理论发展综述

综述了模型参考自适应控制理论的研究成果和发展动向。     

自动发电控制(AGC)在330MW机组上的运用与分析

本文就AGC功能在大唐鲁北发电厂330MW机组上的运用展开分析讨论,通过试验检验该机组负荷响应能力,保证机组在AGC功能试验过程中的最小变负荷速率、负荷响应的统计偏差和最大偏差满足要求。同时检验了该机组协调控制系统(CCS)的调节品质,保证机组在AGC功能试验过程中的主蒸汽压力、分离器出口过热度、主蒸汽温度、再热汽温度的统计偏差和最大偏差不超标。     

基于优化终端滑模模糊神经网络的板形模式识别

针对板形模式识别问题, 将板形信号离散化、归一化, 作为终端滑模模糊神经网络的学习样本, 建立识别模型。在模糊神经网络的基础上, 利用终端滑模权值调整律代替梯度下降法的权值调整律, 提高网络的精度。为了进一步提高识别的精度以及收敛速度, 引入布谷鸟算法优化模糊神经网络的模型参数。仿真结果表明, 提出的识别模型对训练样本和未训练样本的平均最小方差分别为0.000 5和0.011 0, 比模糊神经网络(FNN)和径向基神经网络(RBF)的值都小。对某冷轧厂宽度1 040 mm带材的一组实测板形数据识别结果表明, 相比于FNN和RBF网络, CS-TSMFNN的识别效果更好。     

基于改进布谷鸟搜索算法的永磁同步电机参数辨识

提出一种基于改进布谷鸟搜索算法的永磁同步电机参数辨识方法。针对布谷鸟搜索算法的不足,采用基于云隶属度的模糊推理调整巢主鸟发现外来鸟蛋的概率;采用自适应变步长的方法调整Lévy飞行步长。改进后的算法通过增加种群之间的多样性以加快收敛速度,提高了局部和全局寻优能力。永磁同步电机多参数辨识结果表明,改进布谷鸟搜索算法能有效地辨识电机各参数,与未改进算法相比,验证了改进算法的有效性和优越性能。     

永磁同步电动机混沌系统的无源化控制

永磁同步电动机在一定的工作条件下呈现出混沌运动状态,可能导致系统失控,使系统彻底崩溃。所以控制混沌,使系统运行到各种正常的有序状态是实际问题的需要。由于混沌系统自身的特点,使得混沌控制不同于常规控制问题,因此必须研究与其相适应的控制方案。文中基于该混沌系统的特征提出控制混沌的新方法:使混沌系统大范围渐近稳定并进行干扰抑制。采用非线性系统无源化方法设计该混沌系统的反馈镇定器,利用L2性能准则进行干扰抑制。进行计算机仿真证明该方法的有效性。     

一种新型介质损耗测试仪

介绍损耗测量是电力系统中的常规试验项目，介绍了GWS－3A型介质损耗测试仪的基本原理，关键技术和性能指标。     

一种稳定的线性离散多变量系统的鲁棒MRAC新算法

本文对含有可测扰动的线性离散多变量系统，给出了一种鲁棒ＭＲＡＣ新算法。