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为使摇摆台具备工作空间大、承载能力强、驱动间内力耦合小的特点,提出了一种新型驱动冗余的2自由度摇摆台,并对该摇摆台的总体设计方法进行了探讨.采用ZYX欧拉角描述平台的位姿,推导了摇摆台运动学、动力学参数的矩阵表示形式.在动力学分析中,通过减少驱动力数量,求取了各自由度的协同出力.然后在每个自由度上将单对称阀控制两个非对称缸简化为单对称阀控制单对称缸,并进一步提出了偏心负载的等效方法,分析了偏心负载刚度对系统控制性能的影响.最后,结合运动学、多体动力学模型,完成了摇摆台动力机构的设计及负载匹配校验. 相似文献
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将LQG/LTR(Linear Quadratic Gaussian/Loop Transfer Recovery)方法引入到结构控制领域中,针对AMD(Active Mass Damper)Benchmark模型进行主动控制策略的研究。首先建立AMD试验结构的LQG/LTR控制系统模型,并采用近似法确定模型不确定性,引入速度反馈来降低模态峰值以设计理想的目标回路;然后根据LQG/LTR理论设计了控制器,使得全状态LQR(linear quadratic regulator)调节器自然拥有的鲁棒特性在系统的输入端得到基本恢复。最后仿真结果证明了LQG/LTR控制器的有效性和鲁棒性。 相似文献
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为了改善液压振动台功率谱密度复现的精度和实时性,引入了自适应逆控制的系统辨识技术。在分析液压振动台功率谱密度均衡原理的基础上,推导时域自适应逆控制(Adaptive inverse control-AIC)和频域逆控制来实时获得振动系统的阻抗函数用以高精度实时修正控制谱密度。文中给出一种多处理器协同工作的硬件平台方案,将实时控制的任务进行分解;最后通过双端口RAM实现数据共享,从而实现功率谱密度的实时复现。仿真实验结果表明:频域自适应逆控制较时域自适应逆控制更利于改善功率谱密度复现的精度和实时性。 相似文献
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RBF网络在多光谱测温中的应用研究 总被引:7,自引:1,他引:6
介绍了一种人工神经网络在多光谱测温数据处理中的应用。利用人工神经网络,结合多种发射训练样本模型,可以自动辨识被测目标的发射率模型,从而得到目标的真温和光谱发射率。应用二次细分的方法进一步提高了测量精度,并分析了各种测量误差对测温精度的影响。仿真结果表明此方法是获知真温与发射率的一种较好的方法。 相似文献
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目的针对液压振动台加速度正弦波波形复现、加速度扫频两类试验项目,利用反馈误差学习(FEL)控制策略解决传统三状态控制策略不能解决的跟踪精度低、鲁棒性差的问题.方法利用ADALINE神经网络、归一化LMS算法、结合正弦函数的特点,设计FEL控制策略中的前馈神经网络.结果对于正弦波和扫频信号参考输入,即使在阀控缸系统参数发生变化的情况下,所设计控制器仍然在幅值和相位上达到很高的跟踪精度.结论基于FEL思想设计的幅相控制器跟踪精度高,结构简单,运算量小,能满足对实时性要求很高的液压振动台控制系统的要求,也有利于基于DSPs的嵌入式实现. 相似文献
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正弦扫频振动试验的目的是通过在被试件上施加可控的正弦激励,测试被试件的可靠性和耐久性.为了达到较高的测试精度,工程上通常采用实时迭代的控制方式.传统实时迭代方法采用固定的反馈增益和频响函数辨识值,这导致反馈增益的选取成为决定控制系统稳定性的关键.首先应用范数理论和级数理论对稳定性进行分析,得出在确定的频响函数辨识值下,如果反馈增益选择不当,将会造成系统不稳定.针对此问题,提出了应用准牛顿优化算法实时修正频响函数辨识值的控制算法.仿真与实验结果表明,该方法成功地解决了系统潜在的稳定性问题,并且具有较高的收敛速度. 相似文献
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