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在潜艇舵机系统故障诊断问题的研究中,根据潜艇舵机系统的实际状况,分析其各组成部分发生故障的特点和原因建立故障树,采用层次分析法计算各故障原因的权重,形成相应的智能故障树.利用Access数据库建立故障诊断专家系统知识库,从智能故障树中提取一定的规则.系统采用宽度优先的正向推理和搜索策略的控制策略进行推理.针对传统故障诊断专家系统缺乏自学习能力的不足,采用BP神经网络算法进行修正.最后利用软件设计舵机系统故障诊断系统的开发平台和设计语言,可帮助维修人员更加方便快捷地对潜艇舵机系统的故障进行诊断和维修,降低了成本. 相似文献
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模型预测控制(model predictive control,MPC)已被越来越多地应用于永磁同步电机(permanent magnet synchronous machine,PMSM)驱动系统中。由于MPC是基于系统模型实现的,因此存在系统参数鲁棒性较差的问题。为解决此问题,该文针对PMSM提出一种基于预测误差补偿的鲁棒型模型预测电流控制策略。在该策略中,电流的预测值与实际采样值之间的误差被作为补偿因子反馈到电流预测中。同时,为保证补偿的准确性,所有电压矢量对应的电流预测误差将在一个控制周期内同时得到。因此当PMSM参数失配时,该文提出的模型预测电流控制仍然能够通过在线误差补偿实现可靠的电流预测,进而提升MPC的参数鲁棒性。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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水下自主航行器垂直面运动的预测控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对近水面海浪干扰下水下自主航行器(AUV)的深度跟踪及姿态控制问题,提出一种基于非线性降维状态观测器(ROSO)的预测控制.通过非奇异坐标变换实现AUV垂直面运动非线性模型的状态估计,并将状态估计结果用于预测控制及其预测模型的在线线性化过程中,在仿真实验中对ROSO与全维状态观测器(FOSO)的状态估计结果进行对比,同时也对比了所提出的基于在线线性化的预测控制(PC-NMOL)与现有的非线性预测控制(NPC)的控制效果.仿真结果证明了所提出的方法可以得到精确的状态估计,且具有动态响应快,对外部扰动鲁棒性强的特点. 相似文献
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