分段预测函数控制及应用

导弹在飞行过程中受到多种因素的影响,其传递函数在不断变化,常规控制方法很难满足控制要求.复杂的控制方法往往因计算量大,耗时较多而不能满足响应的快速性.预测函数控制法计算量小,且能适应系统参数一定程度的变化,但系统参数变化较大时,控制效果将下降.对导弹运行过程进行了研究,将飞行时间分段,每段以对应的特征参数作为预测模型的参数,采用预测函数控制的方法进行控制.研究结果表明,这种控制方法控制效果较好,且能满足快速性的要求,具有一定的实用价值.     

基于FDO非线性预测方法的翼伞航迹跟踪控制

在翼伞系统的状态空间模型的基础上,分析了翼伞的归航轨迹,给出翼伞轨迹跟踪控制问题的数学描述.针对翼伞归航飞行过程中,受到较大的外干扰及不确定性影响,提出基于模糊干扰观测器(FDO)的非线性预测控制策略,设计了翼伞归航系统航迹跟踪控制器.通过仿真试验,表明该飞控系统具有良好鲁棒特性和抗干扰特性.     

预测控制主动队列管理算法的设计与分析

针对Intemet时滞网络系统,提出了基于模型预测控制的主动队列管理算法MPAQM.首先考虑时滞系统的因果性来定义预测输出,然后根据拥塞控制的要求描述优化问题,求得路由器缓冲区的分组丢失率;另外分析给出保证闭环时滞系统稳定的充分条件,为算法的参数调节提供理论指导,使得队列能快速、稳定地到达期望值.在单瓶颈和多瓶颈网络拓...     

语音信号的线性预测分析在DSP上的优化实现

语音信号的线性预测分析是语音压缩中的一个重要环节，占据语音压缩计算中的大部分时间，为提高语音压缩的速度，在C54x系列DSP上用汇编语言实现了语音信号的线性预测分析，并对其进行优化。最终可以使代码的运行时间减少到原来的5％左右。     

新型Smith预估控制在ATP伺服系统中的应用

为了提高空间光通信的捕获、跟踪与瞄准系统的跟踪精度,首先通过对ATP伺服系统系统进行结构分析:针对粗跟踪系统的传输特性和电机滞后,采用SISO补偿器使系统的响应速度明显加快;针对精跟踪系统的传输特性和快速倾斜镜的迟滞特性,提出了一种新型Smith预估控制方法,利用MATLAB仿真软件进行仿真,并与多种传统的PID控制系统进行比较.结果表明,新型控制方法不但具有Smith预估器对时滞有效控制的优点,更是显现出PID控制、PI控制、PD控制的良好匹配效果,能够很好地解决纯时滞造成的不稳定性,而且具有较好的鲁棒性和抗干扰性.     

高速铣削工件表面粗糙度遗传-BP神经网络建模

遗传算法作为一种高效,并行的全局搜索优化方法,非常适合用于BP神经网络学习率的优化.文中通过基于遗传算法和BP神经网络提出了遗传-BP神经网络.以实验1、实验2、实验5、实验6、实验9、实验11、实验13和实验15下的高速铣削试验数据构建用于高速铣削工件表面粗糙度建模的训练样本对,并用回归的高速铣削工件表面粗糙度预测模...     

URLM: Utilising reinforcement learning to schedule subflows in MPTCP

Parallel transmission in multiple access networks using MultiPath TCP (MPTCP) greatly enhances the throughput. However, critical packet disorder is commonly observed due to traffic fluctuation and path diversity. Although several predictive scheduling algorithms have been proposed to solve this problem, they cannot accommodate prediction accuracy and real-time adaptation simultaneously in a dynamic network environment. The time overhead in modifying scheduling parameters to adapt to network changes leads to performance degradation in throughput and packet disorder. In this study, we propose a scheduling algorithm called U tilising R einforcement L earning to Schedule Subflows in M PTCP (URLM). We apply reinforcement learning to select an optimal scheduling parameter in real time, which brings significant time benefits for modifying the parameters. The simulation comparison experiments show that URLM reduces the average number of out-of-order packets and the time overhead in adapting to network changes while improving global throughput.     

空间光通信粗跟踪系统卡尔曼预测控制技术研究

以仿真转台运动模拟光电目标,基于双DSP处理器和精密的机械转台搭建了空间光通信二维实验演示系统。软件上基于TMS320F2812处理器实现了卡尔曼预测控制算法,将该算法与常规的PID经典控制相比较,并进行了卡尔曼预测控制算法验证实验研究。实验结果表明:相比于常规的PID算法,在保证足够的系统采样点数,卡尔曼预测控制具有较好的控制效果。     

基于扩张状态观测器的永磁同步电机无差拍电流预测控制

针对永磁同步电机预测控制中电机参数扰动偏差造成的输出电流静差及振荡问题,采用基于扩张状态观测器的无差拍电流预测控制算法,构建相应的扰动观测器来观测参数偏差造成的系统扰动,为传统预测控制算法提供实时性扰动补偿。采用有功阻尼概念对转速PI参数进行设计,并针对控制系统的延时进行了补偿。仿真结果表明所提出的算法能够快速无静差地观测系统扰动,有效避免参数扰动偏差对电流预测系统的影响,同时转速环也具有良好的动态性能。     

一种改进的变步长LMS算法

LMS算法由于简单而获得了广泛的应用,大量的深入研究不断地改善了它的性能。LMS算法存在收敛速度和稳态失调之间的固有冲突,变步长因子可以获得二者之间的有效平衡。对已有的一些变步长LMS自适应滤波算法进行了分析,在此基础上提出一种改进的变步长LMS算法,步长因子同时考虑了指数为预测误差的一次和二次幂的2项。算法在保持较快收敛速度的同时,获得更优的稳态预测误差。对比仿真实验证明了算法的优越性。