高速三体无人搜救船航向控制系统建模与仿真

高速三体船是近年来研究开发的新型船型,具有优良的耐波性和稳性,其超高速船体型线可大大减少高速航行时的兴波阻力.由于该船的操纵性极其复杂,其航向控制建模是目前尚未完全解决的一个关键问题.在分析了三体船动力学方程的基础上,根据二阶野本模型对三体船进行了数学建模,并给出了各水动力导数的计算方法.在Matlab/Simulink环境下建立了高速三体船航向控制系统动态仿真模型,设计了航向模糊PID控制器.针对无干扰和综合干扰条件下分别进行了仿真分析,并对控制策略进行了静、动态性能验证.仿真结果表明,控制系统具有响应速度快、精度高、抗干扰等特点,相比常规PID控制算法,模糊PID控制具有更好的控制效果.研究结果为高速三体无人船操纵控制系统的分析与设计提供了新的思路.     

基于功率匹配的水平定向钻节能控制系统研究

以节能为出发点,通过对水平定向钻功率匹配的分析,研究了将液压泵的最大功率曲线设定在发动机的输出功率曲线之上的功率匹配原理.控制系统检测外负载的变化,输出控制信号调节液压泵的排量,使液压泵在外负载大幅变化时仍可以完全吸收发动机输出的功率,确保发动机维持在设定的转速下运行,实现了充分发挥发动机功率和节能的目的.建立了水平定向钻AMESim仿真模型,研究了PID控制器在节能控制系统上的应用.仿真及试验结果表明,发动机转速波动均控制在50 r.min-1内,有效地减少了功率损失.     

基于ARM-M3的电脑鼠硬件设计

采用ARM-M3嵌入式微控制器为主控制器来设计电脑鼠,主要从电源模块、传感器模块、电机驱动模块和控制核心电路四大模块来设计电脑鼠的硬件电路,详细阐述了电机速度控制算法、用于姿态纠正的数字PID控制算法、传感器功能实现的工作原理.     

基于C8051F410片上系统智能开关电源的设计

介绍基于C8051F410设计智能开关电源的方法.利用C8051F410内部PCA模块的PWM功能,结合外围电路进行功率变换,通过A/D转换模块和相应的外围电路对输出电流和电压检测,使用负载预测和PID控制算法实现稳压输出.该设计方案支持RS485现场总线,可实现多台开关电源模块并联使用.最后给出双电源模块并联使用场合的测试数据,分析了稳压和电流分配误差的原因.该电源设计方案对通信等应用场合的供电设计有一定的借鉴作用.     

一种基于混沌优化的免疫PID控制器

针对目前智能PID控制器普遍存在的诸如计算量大、收敛速度慢以及控制精度相对较差等问题,提出一种基于混沌优化的免疫PID控制器。与传统的免疫PID控制器相比主要做了两个方面的改进,一个是利用小波神经网络对免疫PID控制器的非线性函数部分进行逼近,另一个是利用混沌优化算法对免疫PID控制器的三个控制参数进行优化。仿真结果表明该控制器的控制性能优于其它类型的智能PID控制器以及常规PID控制器。     

电弧炉电极调节系统的满意度PID控制

电弧炉电极调节系统是具有强非线性及随机扰动的系统。在满意度PID控制方法基础上,对电弧炉电极调节系统进行了基于反馈线性化的满意度PID控制设计研究,并进行了单指标约束和多指标约束情况下满意度PID控制的仿真,验证了此控制方法的适用性,这对电弧炉电极调节系统及同类非线性系统的研究有重要意义。     

自整定模糊PID控制器的设计与Simulink仿真

针对复杂系统的控制问题,在原有PID控制的基础上,将PID与模糊控制相结合,设计一种自整定模糊PID控制器,利用MATLAB中的Simulink软件进行仿真。仿真研究表明,自整定模糊PID控制器具有较强的自整定能力,控制效果优于原有PID控制器。     

基于改进分组遗传算法的虚拟机放置研究

为了提高云计算的资源利用率以及减少能耗,采用改进的分组遗传算法来解决虚拟机放置的效率.通过对遗传算法的交配和突变等过程进行重新设计,提高遗传算法过程中优秀基因遗传给后代的几率,并提出了相应的算法,达到快速求解虚拟机放置问题的目的.实验结果表明,该算法可以快速采用最少的物理机来放置虚拟机,有效地提高了虚拟机放置问题的求解速度.     

涡扇发动机气路健康的简约卡尔曼滤波估计

由于航空发动机气路中传感器的数目有限,令气路健康参数的估计结果带有不确定性,为此,我们提出基于简约卡尔曼滤波器的机载自适应模型.该模型通过矩阵变换降低健康参数矩阵的维数,把简约卡尔曼滤波器的估计偏差和方差的加权和作为最小化的目标,采用自适应遗传算法构造出一个较准确,能反映发动机性能的健康参数子集.从理论上进一步论证了简约卡尔曼滤波器的估计方法.对某型涡扇发动机气路部件进行性能估计作数值仿真,结果表明,基于简约卡尔曼滤波器的机载自适应模型方法适用于在包线内传感器个数少于健康参数条件下,有效估计出发动机气路健康性能.     

一类有色噪声干扰下的随机时变系统学习辨识

讨论由一类时变ARMAX模型描述的动态系统学习辨识问题,提出用于估计有限区间上重复运行时变系统时变参数的学习算法.文中给出最小二乘学习算法的具体形式及实现步骤,并分析所提出学习算法的收敛性.分析结果表明,当重复持续激励条件成立且满足严格正实条件时,提出的学习算法具有重复一致性,即参数估值完全收敛于真值.文中还将结果推广到一类周期时变系统.通过数值仿真,进一步对所提学习算法的有效性进行了验证.