基于微分同胚变换的故障重构算法

针对一类含有未知输入扰动的不确定非线性系统提出一种鲁棒故障重构方案. 采用全局微分同胚变换, 将非线性系统变换为二个子系统, 使得其中一子系统不受故障影响, 状态部分可观, 另一子系统受故障影响但状态完全可观. 利用滑模变结构原理对两个子系统分别设计状态观测器消除扰动对系统的影响后, 再利用等值控制方法实现对故障的重构. 应用案例验证了所提方法的有效性.     

电祖炉的变结构控制系统

介绍了滑模控制理论,研究了热处理电炉的滑模变结构系统,进而提出了控制器设计方法,并利用微型计算机实现了该系统,而且设计方法和实现过程简单。实验证明,该系统具有较强的鲁棒性和稳定性。     

内燃机车电脑计量加油系统的研制

重点介绍内燃机车电脑计量加油机的工作原理、主要试验、总体设计、电脑计量设计和技术特点,从技术创新和现场应用相结合的角度,总结了该机研制过程中的主要技术工作。     

内嵌式永磁同步电机永磁磁链在线辨识研究

针对内嵌式永磁同步电机永磁磁链辨识存在的问题,采用一种基于滑模变结构的永磁磁链参数辨识方法。首先,通过选择磁场同步旋转坐标系下定子电流和电感的乘积作为状态变量,构造内嵌式永磁同步电机永磁磁链辨识的状态方程;然后,利用滑模变结构与该模型相结合的方法,构造滑模观测器,并采用Lyapunov稳定性理论证明该观测器的稳定性和待辨识磁链参数的收敛性;最后,以仿真结果验证了该方法对永磁同步电机永磁磁链辨识的可行性。     

遗传算法和神经网络融合的滑模控制系统及其在印刷机中的应用

针对一类非线性系统, 提出了一种综合集成滑模控制器设计方法. 首先, 采用遗传算法进行参数调节, 从而构造出一个最佳切换函数, 使得系统既具有良好的动态性能, 又扩大了鲁棒区域. 然后, 采用神经网络在线调整控制器参数, 从而克服了由不确定性引起的系统轨迹偏离切换函数, 并且通过变学习率学习算法来加快神经网络的收敛性. 最后, 研究了所提出方法在凹版印刷机张力调节中的应用. 仿真结果表明该控制器具有较好的动态性能及鲁棒性, 并有效减少了抖动.     

一种改进的高压大功率有源电力滤波器设计及实现

设计了一套用于高压系统的大容量有源电力滤波器.该APF采用双DSP CPLD为核心的数模混合控制系统.谐波电流检测方法采用离散傅立叶变换,电流跟踪采用三角载波比较方式.并针对直流侧电容电压控制,提出了一种新的基于趋近率的滑模变结构控制方法,该方法跟踪性能好、鲁棒性强,克服了传统PI调节超调量和静态响应误差大、响应速度慢、参数难调节等缺点.挂网运行表明该APF谐波抑制效果显著.     

不规则加权小波框架共扼梯度算法

信息传输中的数据丢失、存储数据的硬件损坏等因素常导致采样数据是非均匀的,文章根据不规则小波框架的稳定性理论和不规则加权小波框架算子提出了针对非均匀采样信号重建的不规则加权小波框架共扼梯度算法,进行了数值仿真实验,并和同类重建算法进行比较,新算法在逼近误差与重建速度等方面有较大优势.     

重载机车粘着性能参数的极大似然辨识方法

针对重载机车运行中机车的粘着利用率低、易空转、易打滑的问题,提出一种对轨面粘着性能参数的实时在线估计算法。首先从分析机车粘着行为出发,选用Kiencke的粘着-蠕滑模型作为辨识模型,然后算法利用极大似然意义下的模型参数辨识框架,将参数估计转化为二次规划问题求解,进而构造出辨识的迭代算法。同时考虑到轮轨环境突变的不可测,辨识算法引入时变遗忘因子来适应轨面环境的切换。仿真结果表明,该算法能及时跟踪上轮轨环境的变化,有效辨识出粘着性能参数。     

专家模糊神经网络控制系统在复杂工业过程中的应用

针对复杂工业过程控制系统的特点,提出一种专家系统和模糊神经网络相结合的二级协调智能控制系统。该系统的执行控制级由模糊神经控制器完成,协调级由专家系统完成。经仿真和复杂过程回转窑温控实验表明,控制系统具有良好的性能。     

复杂工业过程的模糊神经网络自适应控制

本文针对复杂工业过程控制系统的特点 ,提出一种模糊神经网络自适应控制系统 ,该系统由两个模糊神经网络组成 ,一个完成Fuzzy学习控制 ,另一个完成未知被控对象模型的建模。仿真和复杂工业回转窑炉温控实验结果表明 ,控制系统有良好的性能