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研究了时变大时滞系统的参数辨识问题.大时滞系统大多采用补偿控制方法,但是补偿控制方法需要系统的精确数学模型,因而获得大时滞系统的数学模型成为了补偿控制的关键,时变特性使问题复杂化,从而影响了大时滞系统的控制精度.为解决上述问题,提出了一种神经网络的参数辨识策略,利用一个神经元对系统的时滞参数进行辨识,从而可以将时滞从系统模型中分离出来,可利用一个RBF神经网络模型辨识系统的其它参数,使神经元的输出作为RBF神经网络的一个输入,从而实现了串-并联结构的双神经网络拓扑.拓扑结构可以比串级的神经网络提高训练速度,因而也就更适合于实时控制.针对工业锅炉回水温度控制系统的仿真结果验证了所提辨识算法的正确性. 相似文献
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针对目前光伏板的应用越来越普及,但能量耗损大,成本高,采集方式繁琐等问题,设计一种基于ZigBee技术的数据采集系统,ARM处理器作为控制的核心,使用具有低功耗ZigBee模块的CC2530作为协调器来搭建无线网络,同时配合各种数据采集传感器来采集光伏板上的温度,电压,电流和光照强度等数据。通过实验可以验证设计有效解决了光伏板数据采集过程中有线网络复杂的布线,采集方式的繁琐,不易实现等问题,同时具有很强的扩展性,成本低,数据传输稳定,采集量大,速度快,有效实用,具有很好的实用价值。 相似文献
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时变大时滞系统的控制方法综述 总被引:4,自引:0,他引:4
综述了控制界关于时变大时滞系统的控制方法的最新进展,分析了各种控制方法的优点及其所存在的局限性,并探讨了时变大时滞系统控制方法今后的研究发展方向. 相似文献
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