基于ADS—33E的直升机解耦控制律设计与仿真

对直升机各控制通道间耦合严重的特点,基于前馈补偿方法设计直升机解耦控制系统;分析、比较直升机各通道之间的耦合效应,确定解耦控制器结构;针对不同高度和速度下的飞机模型设计解耦控制律,利用径向基神经网络拟合控制参数,实现全包线范围内的解耦控制律,并仿真验证;依据飞行品质规范ADS—33E可以得出,采用上述控制方案,可以取得良好的解耦控制效果,表明了该方法的可行性和有效性。     

基于改进遗传算法的深度神经网络优化研究

深度前馈神经网络在分类和回归问题上得到了很好的应用,但网络性能极大程度上受到其结构和超参数影响.为了获得高性能的神经网络,首先对遗传算法的选择策略进行改进,之后利用该改进遗传算法,采用二进制编码与实数编码的混合编码策略对深度前馈神经网络层数、每层节点量以及学习率和权重进行优化.改进的选择策略,在最优保存策略的基础上从父代和子代合并的2n个个体中,以一定的概率选择部分适应值较差个体作为新父代,以增加种群多样性,避免陷入局部最优.同时引入dropout方法减少网络过拟合训练数据.使用Ring、Breast cancer、Twonorm、Heart、Blood、Ionosphere、Monk共7个数据集进行数值实验,并与其他相关文献中的算法比较,仿真结果表明,改进的遗传算法能搜索到较高性能的神经网络.     

基于嵌入式的空间光通信系统前馈补偿系统设计

为满足光通信系统对于目标数据的快速捕获需求,缩小各级通信设备间的动态跟踪误差,设计基于嵌入式技术的空间光通信系统的前馈补偿系统;以并串转换电路作为唯一的电能输出装置,在光通信信号发射模块、波分复用器件、嵌入式光放大器三个通信设备元件的共同调节作用下,确定PWM功率放大器的实时执行能力,达到对前馈型角编码器的调度与应用,实现空间光通信系统前馈补偿结构的搭建;配置Linux嵌入内核的移植协议,多次创建空间光环境下的通信数据根文件,以此为存储标准,计算补偿调制的基础传信率,实现对前馈脉冲波的调制与处理,完成嵌入式通信系统的前馈补偿原理研究;实验结果表明,应用前馈补偿系统后,在光通信参量等于5.0×1011 T、7.0×1011 T、9.0×1011 T的情况下,目标数据的捕获速率均超过7.0 T/mm,满足缩小通信设备间动态跟踪误差的实际应用需求。     

基于电压前馈补偿算法的小电容电源控制策略

针对小电容电源的控制问题,提出了一种基于电压前馈补偿算法的小电容电源新型控制策略.通过对两级电能变换电路的简化分析后得到了电源系统的动态数学模型,进而分析了直流母线电容和网侧电感引起的共振.基于锁频环算法提取了直流电压脉动的交流分量,从而基于系统简化模型设计了电压前馈补偿控制器,故最大限度地减少了直流母线电压纹波对负载电流的影响.基于5 k W直流电源试验平台开展了对比试验,试验结果验证了新型控制策略的性能.     

一种高效二进前馈神经网络学习算法

为解决二进前馈神经网络(BFNN)缺乏高效实用学习算法的问题,提出一种新的融合自适应调节结构和权值的BFNN学习算法.该算法借鉴并改进了极限学习机(ELM)方法,可以高效地训练单隐层的BFNN来解决分类问题.为了满足网络的训练精度,算法可以自动增加隐层神经元个数和调节网络隐层及输出层神经元权值;同时为了提高网络的泛化精度,算法通过建立二进神经元敏感性作为度量隐层神经元重要性的尺度,自动地裁剪重要性小的神经元,并对裁剪损失的信息进行补偿.实验结果验证了该算法在处理离散分类问题时的可行性和有效性.     

基于MLP和SPSO的机器人行为选择与运动控制方法

针对传统行为选择机制(ASM)不能很好地做出控制决策的问题,提出一种基于多层感知(MLP)前馈神经网络的ASM,并将其应用到移动机器人目标跟踪中。首先,根据具体应用场景预定义多个机器人行为。然后,根据机器人配备的图像和红外传感器获得的目标位置和障碍物信息,通过MLP神经网络从预定义行为中选择出所需执行的行为。另外,为了构造最优的MLP模型,采用一种简化粒子群算法(SPSO)来优化网络权值参数。机器人目标跟踪仿真的结果表明,提出的ASM能够准确选择出合适的行为,实现了控制机器人跟踪目标移动且能够避开各种障碍物。     

基于前馈自抗扰的光伏微电网混合储能控制策略

针对光伏微电网混合储能系统中储能设备间的功率分频分配有效性差和抗干扰能力较弱等问题,提出一种基于前馈自抗扰控制(feedforward linear active disturbance rejection control,FF-LADRC)的光伏微电网混合储能控制策略。首先,搭建混合储能系统中蓄电池和超级电容的双向DC-DC数学模型,通过在电压环控制中引入前馈自抗扰控制,以提高混合储能系统的动态响应速度和抗干扰性能,并通过设置低通滤波,进而实现不同储能设备之间的功率分频分配。同时,将线性自抗扰控制分别引入蓄电池电流环控制和超级电容电流环控制,以实现不同储能设备间的协调控制,进而提高并网侧功率稳定性。频域分析结果证明了所提控制策略的有效性和稳定性。仿真结果表明,所提控制策略能够快速进行功率分频分配,同时协调光伏微电网有效运行。     

基于负载转矩观测器的PMSM前馈变补偿策略

为提高永磁同步电机(PMSM)的抗扰能力,改善其无位置传感器控制系统中因参数变化导致转速估算精度降低的问题,这里提出一种基于负载转矩观测器的PMSM前馈变补偿控制策略.基于卡尔曼滤波器设计负载转矩观测器与参数辨识器,对负载转矩、交轴电感和转子磁链进行在线辨识,并将辨识参数用于更新负载转矩观测器和前馈补偿系数中的参数变化,以消除因参数变化导致的估算误差.仿真和实验结果表明所提方法可提高系统的鲁棒性和转速估算精度,变补偿系数也使得系统拥有自适应前馈补偿能力,证明了所提策略的有效性.     

XY平台直线伺服系统的IP变增益交叉耦合控制

XY平台直线伺服系统中,负载扰动、机械时间延迟及各轴响应速度不同会影响轮廓加工精度,为此提出了一种将积分-比例(I-P)控制、速度前馈控制及变增益交叉耦合控制相结合的控制策略。单轴采用由IP控制和前馈控制构成的复合速度控制器,IP控制具有快速响应和抑制扰动的能力,速度前馈控制可增加系统跟踪能力,降低机械时间延迟效应。间接减小轮廓误差。并且,在X、Y轴间加入变增益交叉耦合控制器,直接减小轮廓误差。仿真结果表明该控制方案可增强系统的鲁棒性,提高系统的快速性和轮廓加工精度。     

具有输入约束的自校正推理控制

针对输出可测而扰动不可测的过程，提出了一种过程输入量受到幅值约束的自校正推理控制器设计方案。该方案采用前馈补偿控制方式克服因输入限幅造成系统性能下降的影响。仿真结果表明，采用该法能使自校正推理控制的性能不受输入约束的影响。