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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
本文研究了非仿射非线性系统的模糊自适应 输出反馈跟踪。在非仿射非线性模型存在不确定的情况下,使用模糊自适应控制器对系统进行控制,并基于Lyapunov稳定性定理得出自适应律。通过解一个代数Riccati方程实现了 跟踪性能。估计状态通过引入高增益观测器得到,实现了系统的输出反馈控制。最后,通过对一个数值例子的仿真验证了算法的有效性。  相似文献   

2.
本文研究了一种旨在改进自适应控制系统动态性能的模型参考自适应控制新方案,通过适时变换自适应律增益和引入静态补偿器,减少系统在自适应调整的初始阶段振荡的幅度和调节时间,提高系统收敛的速度,改善系统跟踪误差的瞬态行为,从而显著地提高系统的鲁棒性和跟踪性能.仿真例子印证了该方案的有效性.  相似文献   

3.
基于线性自抗扰控制的船舶航迹积分滑模控制器   总被引:3,自引:0,他引:3  
为解决欠驱动船舶航迹直线和曲线跟踪控制问题,选取能解决航向不稳定等非线性问题的Bech模型,借助双曲正切函数,构造期望艏向方程,将航迹控制问题转化为航向控制问题。设计3阶跟踪微分器,对期望艏向及其微分信号进行精确提取。采用变结构积分滑模面函数设计非线性误差反馈控制律,加快系统收敛速度,提出基于线性自抗扰控制(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)的船舶航迹积分滑模控制器。该控制器的线性扩张状态观测器对系统内外总扰动进行在线估计与实时补偿;引入Hurwitz多项式,减少需整定的参数。仿真结果表明,航迹收敛快速准确,无超调,对外界干扰具有较强的鲁棒性。控制器参数具有一定的普适性,故其适用范围广。  相似文献   

4.
系统的传递函数模型与时域动态模型都可以描述单输入单输出线性系统,从数学上说,利用这两种模型描述同一个系统是等价的,但是,对于带有不确定参数的系统输出跟踪问题,基于系统时域动态模型的控制设计方法显得更加直接而有效。针对带有不确定参数的一、二阶线性系统,利用微分方程稳定性理论设计了自适应跟踪控制器。  相似文献   

5.
分析了双馈发电机矢量控制原理,提出了基于神经网络自适应PID控制器对双馈发电机的控制策略。根据扰动的变化,给出相应的输出反馈增益,使得系统能够以满意的阻尼比,无静态误差地跟踪不同的期望工作点,对扰动具有一定的抑制作用。仿真结果表明,该系统具有良好的动态性能。  相似文献   

6.
为解决船舶在外界扰动和模型不确定条件下自动靠泊控制精度降低的问题,基于不确定和扰动估计器(uncertainty and disturbance estimator, UDE),提出一种自适应反步控制方法。利用指令滤波器,抑制传统反步法虚拟控制求导产生的微分爆炸现象。通过设计辅助系统,补偿指令滤波器误差,达到三自由度船舶自动靠泊控制的目的。通过Lyapunov理论证明UDE与控制器相结合的闭环系统的稳定性和信号的一致最终有界性。仿真实验表明,所设计的控制器能较准确地估计复杂扰动,并保证船舶到达期望的位置和艏向。  相似文献   

7.
针对一类带不确定性和外界扰动的超混沌系统的同步和反同步问题进行了研究.考虑到驱动系统与响应系统所受干扰和不确定性的上界未知的情形,将主动滑模与自适应控制相结合,利用参数自适应更新律对未知参数进行了估计.利用连续函数来替代控制律中的非连续符号函数,解决传统滑模控制器的抖动问题.利用Lyapunov稳定性理论证明了误差系统的渐近稳定性,数值仿真结果验证了设计的控制器的有效性.  相似文献   

8.
对于非严格重复线性时变连续系统,初始迭代条件和参考轨迹在一定带宽范围内都是迭代变化的.提出一种非严格的迭代学习方法来控制跟踪整流.通过该方法所获得的控制器,能保证闭环系统的所有信号是全局有界的,能够使超出初始时间间隔的输出跟踪误差收敛到一个小的残差集内,该残差集大小取决于输入矩阵的估测误差.尤其是当输入矩阵已知的情况下,能够让超出的初始时间间隔输出跟踪误差趋近于零.  相似文献   

9.
新型太阳能供电照明系统其核心为太阳能自动跟踪控制器和蓄电池的充放电控制器.基于MSP430F4538设计太阳能自动跟踪器和基于MC34063设计充放电控制器.详细介绍该系统的主要组成及其工作原理,并进行运行测试,结果表明该系统设计方案的正确性和优越性.  相似文献   

10.
IMM算法只有在精确选取模型时才能取得良好的效果,本文采用一种新的"当前"Jerk模型(CS-Jerk模型)与匀速运动模型进行交互,讨论并证明了新的"当前"统计Jerk模型,即CS-Jerk模型对突发机动自适应跟踪性能好。仿真结果表明,在跟踪一般机动目标时,本文算法的误差和"当前"统计模型与CV模型交互的IMM算法相当;在跟踪突发机动目标时,其误差明显小于"当前"统计模型与CV交互的IMM算法。  相似文献   

11.
针对海上风浪环境对船舶航行的干扰,利用遗传神经网络优化算法设计船舶航向控制器。利用分布式遗传算法(distributed genetic algorithm,DGA)并结合模拟退火算法对常规遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。利用改进的GA对径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络进行优化。利用优化的RBF神经网络对系统不确定项进行逼近,并对控制输入进行补偿实现抗饱和控制。利用三阶干扰观测器对外部扰动实时跟踪并反馈到滑模控制器(sliding mode controller,SMC)设计中。借助SMC设计并结合李雅普诺夫稳定性理论推算出船舶运动控制律,实现船舶运动优化控制。通过实验验证了本文设计的控制器性能较现有的模糊PID控制器和神经网络SMC优越,系统达到稳定的时间短,平均超调量小。  相似文献   

12.
对一种PD控制器和模糊控制器有机结合的船舶航向复合控制方法进行了研究。该方法利用PD控制器的快速性和模糊控制器的鲁棒性进行船舶航向控制,以解决PID控制器在高频干扰下难以保持航向以及普通模糊控制器不能同时兼顾大角度转向控制和小角度航向保持性能要求这两个问题。文中论述了系统结构和控制方法,仿真试验证明了该方法的合理性和有效性。  相似文献   

13.
船舶柴油发电机转速人工神经网络控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
结合神经网络与PID控制,形成船舶柴油发电机转速神经网络控制系统;控制系统中神经网络控制器与PID控制器相结合,经过神经网络控制器的不断学习,控制器获取船舶柴油发电机转速系统的动态逆模型,系统逐渐地由神经网络控制器起主要控制作用.仿真试验显示,在电力系统突加有功负载时,发电机控制系统的动态过程稳定性良好.  相似文献   

14.
为提高惯性导航系统(inertial navigation system, INS)与全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)相结合的组合导航系统在GNSS中断期间的精度,提出一种基于递归模糊小波神经网络(recurrent fuzzy wavelet neural network, RFWNN)的启发式神经网络结构,用于INS的速度和位置误差补偿。在GNSS正常工作时,利用INS-GNSS数据将RFWNN训练成一个高精度的预测模型;在GNSS中断期间,利用被训练好的RFWNN模型补偿INS的速度和位置误差。为对所提出的RFWNN辅助INS-GNSS的性能进行评估,进行实船试验,结果表明利用RFWNN能够有效地对GNSS中断时的速度和位置信息进行高精度修正。  相似文献   

15.
多机器人系统中的跟随控制一直是研究热点,新兴的雾/边缘计算技术为机器人系统设计提供了新思路。本文提出无需全局定位信息的机器人编队控制方案,在系统实现上引入雾计算技术,卸载机器人计算任务。雾计算节点提供无线网络接入,运行跟随控制程序。跟随控制方案中,利用领航者航速信息计算期望跟随轨迹;通过视觉测量方法得到实时跟踪误差;采用航速重放和PD型迭代学习控制相结合的方法实现轨迹跟踪控制。原型实验表明,雾节点提供的网络可以满足实时控制需求,跟随控制程序的卸载降低了机器人本地算力要求,并节约了25%的计算能耗。3次场试中,编队平均跟踪误差在0.05 m以内,具有较好的精度。  相似文献   

16.
对于复杂的诊断对象,本文提出了一种复合模糊神经网络结构,该神经网络结构集成了一系列模糊神经子网络,来完成故障分类任务.文中以某高温硝酸冷却系统为诊断对象,以系统故障树为设置子网的基础,建立了含有多个子网的复合模糊神经网络.仿真结果表明了这种方法的可行性和有效性.  相似文献   

17.
以模糊控制为基础 ,提出了一种用于电液伺服系统的复合模糊控制器。该控制器具有模糊控制的灵活性、适应性 ,同时又具有较高的稳定性 ,可明显提高伺服系统的控制效果。利用 MATLAB的SIMULINKT和 Fuzzy Toolbox实现了伺服模糊控制系统的计算机仿真。实验表明 ,系统稳态精度高 ,动态响应速度快 ,超调量小 ,满足了伺服系统的性能要求  相似文献   

18.
为了实现基于非训练数据的神经模糊控制器的在线学习,提出了一种基于强化学习的神经模糊控制系统和相应的学习算法.该控制系统由神经模糊预测器和神经模糊控制器两部分组成,其中,神经模糊控制器采用基于确定度的模糊规则模型作为知识表示形式的扩展型神经模糊网络.在学习算法的设计中,尝试了利用强化信号得到输入状态的“期望输出”,进而将强化学习转化为基于训练数据学习的解决思路.仿真实验验证了所提出的控制系统结构和学习算法的合理性和可行性.  相似文献   

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