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1.
针对一类具有未知饱和模型的单输入单输出非线性系统的控制问题,根据滑模控制原理和多层神经网络的逼近能力,提出了一种直接自适应神经网络控制器的设计新方案。该方法将控制增益推广到未知函数,通过补偿饱和模型方法取消了饱和模型各参数已知的条件。鲁棒项的引入消除了建模误差和参数估计误差的影响。理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界,跟踪误差收敛到零的邻域内。仿真结果进一步表明所提控制方法的有效性。 相似文献
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在基于强度调制、直接检测的多输入多输出无线光通信系统中,为了保证发射信号非负特性,提出一种基于直流偏置的自适应调制技术,并且利用奇异值分解将多输入多输出信道转换为并行信道。此外,提出一种基于 QR 分解、逐次干扰消除的自适应调制技术。在目标误比特率性能条件下,利用 QR 分解、逐次干扰消除的特性将多输入多输出信道等效为并行信道。根据最大化可达速率的优化目标,最优地给各个子信道分配功率。仿真结果表明所提出的2种自适应调制方法在保证误比特率性能和平均发射光功率恒定的前提下,有效地提高了系统的传输速率。这2种自适应调制技术在利用多输入多输出技术空分复用增益的同时,进一步提高了无线光通信系统的频谱利用率。 相似文献
3.
提出了一种新的多天线系统架构,该系统架构在接收端结合了智能天线技术和多输入多输出技术. 对上行智能天线-多输入多输出系统进行了研究,提出关于单用户智能天线-多输入多输出系统上行容量的联合优化问题. 对于等功率分配情形,当同一天线阵列的来自不同发送天线的到达角相同时,得到了上行容量的闭式解,当同一天线阵列的来自不同发送天线的到达角不同时,得到了上行容量的上限. 接着,对于一般情形,提出了一种求解容量优化问题的次优解方法. 最后,通过数值仿真比较了传统多输入多输出系统容量和智能天线-多输入多输出系统容量,仿真结果表明所提出的次优解方法是可行的. 相似文献
4.
研究了在有向图上具有时延的高阶线性定常奇异多个体系统的控制分析和设计问题。为了在奇异系统中消除脉冲,确保奇异系统达到控制,分别对领导和跟随给出时延协议。利用模型转换,将奇异多个体系统的控制问题转换成多个低维时延系统的渐进稳定性问题;以线性矩阵不等式的形式,给出充分条件,使得时延奇异多个体系统达到控制,而这不依赖个体的个数;提出改变变量的方法,在协议中提出一个方法以确定给出的矩阵。最后进行数值仿真以展示理论结果。 相似文献
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6.
电液伺服阀广泛应用于机床及其它设备.这种复杂的机电控制集机、电、液、磁于一体,属于重要的随动跟踪控制元件,伺服控制除了有良好的静态性能外,其动力学特性决定了伺服系统工作质量.键合图理论是建立电液伺服阀的模型的有效方法,能很好处理多能域系统模型的耦合,系统的非线性问题和多输入—多输出问题. 相似文献
7.
目的:考虑关节驱动力矩受限、结构参数不确定以及缺少部分传感器测量等情况,本文研究力矩输入有界的一般柔性关节机器人自适应输出反馈控制方法,以提高轨迹跟踪性能。创新点:1.提出一种基于校正控制的强柔性关节机器人控制方法;2.设计一类力矩控制输入有界的自适应输出反馈轨迹跟踪控制器。方法:1.引入校正控制,突破传统奇异摄动方法仅适用于弱柔性关节机器人的限制;2.通过一类光滑饱和函数和投影型自适应控制律,确保在参数不确定情况下力矩控制输入的有界性;3.利用近似微分滤波和高增益观测实现仅需电机侧和连杆侧位置测量的输出反馈控制。结论:1.提出的校正控制策略能够较好地适应不同程度的关节柔性;2.设计的有界自适应输出反馈控制方法可严格确保作业全程的控制输入值有界,且具有良好的轨迹跟踪性能。 相似文献
8.
讨论一类带有线性未知参数的非线性互联系统的自适应跟踪控制问题．基于线性系统的输入－输出线性化理论,设计了直接自适应控制方案来实现有界的跟踪．提出的方案对关联结构和子系统中的不确定均具有鲁棒性．一个数值例子说明了所得结果的可用性． 相似文献
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磁悬浮系统的实验设计 总被引：2，自引：0，他引：2
对磁悬浮系统进行研究,介绍系统的结构组成、性能和功能,给出可模拟实际物理系统的运动方程,设计7种实验方案,给出明确的实验目的和要求。帮助学生掌握单输入/单输出系统、单输入/多输出系统和多输入/多输出系统的特性和控制算法,在实验过程中掌握实验装置的操作方法,加深对所学的PID法、极点配置法、LQR法等典型控制方法的理解,为进一步研究实际的控制系统打下基础。 相似文献
10.
为了提高非线性超超临界火电机组的控制性能,提出了一种改进的min-max模糊模型预测跟踪控制.首先,建立了 T-S模糊模型来近似非线性机炉协调系统的动态特性.然后,基于包含状态变量和输出变量的扩展模糊模型,在保证闭环系统稳定性和输入在给定约束的同时,推导了 min-max模糊模型预测跟踪控制用于输出调节.为了获得更大的... 相似文献
11.
针对一类可转化为“标准块控制形”的MIMO非线性系统,基于动态面控制技术,提出一种鲁棒自适应神经网络控制算法。采用径向基函数神经网络逼近不确定性模型,通过引入一阶滤波器,消除后推设计中由于反复对虚拟控制的求导而导致的复杂性问题,同时补偿项的引入可避免反馈线性化方法中可能出现的控制器奇异性问题,无需控制增益矩阵正定、可逆的条件。利用李亚普诺夫方法,证明了闭环系统是半全局一致终结有界,适当选取设计常数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内。计算机仿真结果表明此法的有效性。 相似文献
12.
研究MIMO离散非线性系统的自适应Backstepping控制,对包含两个三阶子系统的MIMO系统推出稳定的自适应控制器设计,并利用关键性引理和投影算法的性质证明了闭环系统的所有信号有界和保证跟踪性能. 相似文献
13.
本文针对一类MIMO非线性系统提出了模糊自适应控制方法,用FLS矩阵来逼近未知函数阵,用指数饱和函数项对逼近误差进行补偿.该方法不但能保证闭环系统稳定,而且使跟踪误差收敛于原点的小邻域内. 相似文献
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ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＣｏｎｓｉｄｅｒａｂｌｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｈａｓｂｅｅｎｆｏｃｕｓｅｄｏｎｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｐｒｏｂｌｅｍｏｆｕｎｃｅｒｔａｉｎｄｙｎａｍｉｃａｌｎｏｎ ｌｉｎｅａｒｓｙｓｔｅｍｓｓｕｂｊｅｃｔｔｏｅｘｔｅｒｎａｌｄｉｓｔｕｒｂａ 相似文献
17.
An adaptive terminal sliding mode control (SMC) technique is proposed to deal with the tracking problem for a class of high-order
nonlinear dynamic systems. It is shown that a function augmented sliding hyperplane can be used to develop a new terminal
sliding mode for high-order nonlinear systems. A terminal SMC controller based on Lyapunov theory is designed to force the
state variables of the closed-loop system to reach and remain on the terminal sliding mode, so that the output tracking error
then converges to zero in finite time which can be set arbitrarily. An adaptive mechanism is introduced to estimate the unknown
parameters of the upper bounds of system uncertainties. The estimates are then used as controller parameters so that the effects
of uncertain dynamics can be eliminated. It is also shown that the stability of the closed-loop system can be guaranteed with
the proposed control strategy. The simulation of a numerical example is provided to show the effectiveness of the new method.
Project supported by the National Outstanding Youth Science Foundation of China (NSFC:69725005) and the Zhejiang, Provincial
Natural Science Key Foundation of China (ZD9905) 相似文献
18.
The fuzzy NN predictive control algorithm introduced in this paper uses fuzzy neural network to model the nonlinear MIMO process.
Its training method that integrates LS and BP algorithm brings quick convergence. GPC algorithm is used as the predictive
component. The fuzzy neural network has six layers, including input layer, output layer and four hidden layers. An application
to a MIMO nonlinear process (green liquor system of the recovery system in a pulp factory shows that this algorithm has better
performance than normal PID algrithm.
Project (No. 20010539) supported by Education Office of Zhejiang Province. 相似文献
19.
ZHU Xiao-cong TAO Guo-liang CAO Jian 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(12):1928-1937
This paper presents a pressure observer based adaptive robust controller (POARC) for posture trajectory tracking of a parallel manipulator driven by three pneumatic muscles without pressure sensors. Due to model errors of the static forces and friction forces of pneumatic muscles, simplified average flow rate characteristics of valves, unknown disturbances of entire system, and unmeasured pressures, there exist rather severe parametric uncertainties, nonlinear uncertainties and dynamic uncertainties in modeling of the parallel manipulator. A nonlinear pressure observer is constructed to estimate unknown pressures on the basis of a single-input-single-output (SISO) decoupling model that is simplified from the actual multiple-input-multiple-output (MIMO) coupling model of the parallel manipulator. Then, an adaptive robust controller integrated with the pressure observer is developed to accomplish high precision posture trajectory tracking of the parallel manipulator. The experimental results indicate that the system with the proposed POARC not only achieves good control accuracy and smooth movement but also maintains robustness to disturbances. 相似文献