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一种自抗扰控制器参数的学习算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对自抗扰控制器(Automatic disturbance rejection controller,ADRC)参数多且耦合性强,参数难于被确定的问题,提出了一种ADRC参数的自动调整算法. 该算法以构造的控制性能函数为学习目标,根据参数对性能指标的影响,通过惩罚函数在线不断更新参数在有界区间内的概率密度分布,使得控制参数最优值的概率密度值最大. 通过开环不稳定系统算例和对工业机电驱动器单元(Industrial mechatronic drives unit,IMDU)的控制实验,仿真和实验结果证明了该算法的有效性. 相似文献
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基于反射面变形形状,提出一种新的大型天线变形反射面分块拟合方法.分析了天线结构与反射面节点位移,同时分块划分变形反射面,并采用Coons曲面拟合每个块域,利用周向三角拟合曲线与径向多项式拟合曲线来确定曲面片边界条件,从而得到全面、准确的反射面变形信息.对7.3m口径圆抛物面天线多工况下的电性能仿真,证明了该方法的准确性和有效性. 相似文献
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促动器作为天线主动面的唯一调整装置,是保障天线反射面精度的关键部件,因此对促动器健康状态的监测至关重要。文中针对单个传感器诊断存在数据维度有限且现有工程数据稀缺的问题,提出了一种连续小波变换与组归一化并行卷积神经网络(Continuous Wavelet Transform-Group Normalization Parallel Convolutional Neural Networks, CWT-GPCNN)的故障诊断方法。首先建立CWT-GPCNN的故障诊断模型,引用组归一化技术加快网络收敛速度并提高诊断精度;然后通过评估超参数对模型性能的影响,确定诊断的最佳模型;最后,采用促动器传动系统实验数据集对所提方法进行验证,实验结果表明所建模型具有较好的泛化能力及多传感器融合的优越性。文中对多传感器融合与单传感器的诊断性能进行了比较,结果证明了多传感器融合诊断的优越性。此外,还对CWT-GPCNN模型与其他3种信息融合模型进行了比较。CWT-GPCNN模型的准确率高达93%,表明它具有良好的诊断性能。 相似文献
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有源相控阵天线广泛应用于地面防空、机载火控、弹载制导、空间通信、电子侦察、气象导航等领域,是未来雷达技术发展的主流。天线在服役过程中不可避免地会受到复杂环境载荷作用,使阵面产生难以预知的结构变形与馈电误差,导致阵元位置偏移、指向偏转、阵元间互耦改变等,最终严重恶化天线的电性能。为此,文中归纳了陆、海、空、天不同服役场景下的环境载荷因素,厘清了稳态载荷、瞬态载荷对天线性能的影响机理,总结了天线阵面形变与馈电系统误差监测方法,进一步从结构补偿、电子补偿两方面给出了天线性能调控关键技术,并探讨了有源相控阵天线服役性能调控未来的研究方向与挑战。 相似文献
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