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基于模糊神经网络的变换器自适应控制方法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种新型的基于模糊神经网络自适应PI调节电流控制电压型PWM变换器方法.结合了模糊神经网络控制与PI控制器,根据三相电流比较产生的三相电流误差和电流误差变化率,自动调整P、I参数,提高了电流的控制精度和变换器的动态性能.采用MATLAB/Simulink对常规PI控制器和模糊神经网络自适应PI控制器进行了仿真对比.仿真结果表明了采用模糊神经网络自适应PI控制器,其系统输出的误差及误差变化要小,系统的跟踪精度得以提高,动态性能得到改善. 相似文献
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本文研究了存在模型不确定以及外界未知扰动情况下的自主式水下航行器(AUV)的三维路径跟踪控制问题. 针对此问题, 首先利用时标分离原理及正交投影Serret-Frenet坐标系建立了描述AUV质心运动及姿态运动的的仿射非线性数学模型. 其次, 在控制器设计中运用神经网络H∞鲁棒自适应算法克服了模型的不确定性及扰动, 同时在控制器设计中利用了主导输入的思想, 降低了闭环系统的复杂度, 减少了实时计算工作量, 便于工程应用. 基于Lyapunov理论的分析保证了系统的稳定性. 仿真结果表明, 路径跟踪控制律可以保证AUV沿期望路径运动, 并且具有良好的动态性能. 相似文献
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欠驱动自主水下航行器轨迹跟踪控制 总被引:6,自引:0,他引:6
文章基于级联方法,研究了欠驱动AUV的水平面轨迹跟踪控制问题。将跟踪误差分解为位置跟踪和航向角跟踪2个相互级联的系统,独立设计跟踪控制器,级联系统理论则保证了整个轨迹跟踪误差的全局一致渐近稳定性。其中,采用反演方法获得位置跟踪的全局一致渐近跟踪控制器,并且针对参考航向角速度为非零常值的一类参考轨迹,推导出保证系统全局一致渐近稳定的控制参数及参考轨迹条件。仿真研究表明该轨迹跟踪控制器是有效的,控制品质良好。 相似文献