电机变频控制液压电梯系统的自校正自适应控制

本文详细介绍了电机变频控制液压电梯系统的模型结构和模型辨识、最小方差自校正自适应控制器和极点配置自校正自适应控制器的设计要点及实验结果．作者提出的将参数辨识结构组成常系数多项式控制律在实验中取得了令人满意的控制效果．     

系统辨识(4)：辅助模型辨识思想与方法

辅助模型辨识思想、多新息辨识理论、递阶辨识原理、耦合辨识概念是该文作者提出的研究辨识问题的原创性新方法,已经被用在很多辨识问题的研究中,形成了不同的辨识方法族,可以用于解决许多线性或非线性模型的自适应信号处理、自适应参数估计、自适应滤波和预测、自适应控制等问题.由于客观事物具有双重属性:一些特征变量是可观测的;一些是不...     

无刷直流电机参考模型自适应控制系统研究

通过对参考模型自适应控制的研究,采用popov理论设计参数辨识自适应律,最后设定辨识转动惯量自适应PI调节器,实现给定速度的自适应跟踪。通过与模糊自适应PI控制控制器相比较,通过实验仿真表明模型参考自适应控制系统对外界负载变化具有较强的适应性和抗干扰能力。     

采用一种新型神经网络的动态系统辨识与控制

目的研究动态系统的神经网络辨识与控制问题.方法为了减小网络的固有逼近误差,提出一种新型的神经网络模型,利用动态误差反馈来修正网络输入.结果得到了由新型网络和稳定滤波器构成的神经网络辨识模型及基于该网络模型的自适应控制方案.结论理论和仿真结果都证明了该神经网络模型能够有效地应用于一类非线性系统的控制.     

电液振动台加速度波形再现控制算法

为提高电液振动台的控制精度,在三状态控制器基础之上,提出一种加速度随机波再现实时自适应控制方法.介绍三状态控制器的作用及实现方式,利用RLS自适应滤波器实时辨识系统的逆模型,并基于自适应逆控制原理利用逆模型辨识结果对系统的输入信号进行修正,使系统的响应信号能够高精度再现参考信号.最后通过实验验证控制算法的有效性.     

一类非线性系统的混合自适应模糊辨识与控制

采用非线性模糊系统(即第二类模糊逻辑系统)来实现一类非线性系统的模糊辨识和控制,结合模型辨识过程中的模型误差和模型控制过程中的跟踪误差,提出了一个混合自适应律,运用BP算法对该自适应律进行了在线调整,使辨识参数和控制参数同时达到最优;利用Lyapunov方法证明了该控制算法的稳定性,改善了跟踪速度等性能.     

MW级永磁同步电机无速度传感器矢量控制研究

针对电机实验站对永磁同步电机实验电源系统新的控制要求,研究了MW级永磁同步电机无速度传感器矢量控制方法,提出了一种基于模型参考自适应的速度辨识方法。该方法仅用q轴磁链误差信号构建自适应率辨识转速信息。首先通过Matlab仿真证明了该方法的有效性,然后进行了半直驱隐极式永磁同步风力发电机对拖实验,结果证明该方法能较好地辨识电机转速。     

基于遗传算法的IC自适应系统设计

提出了一个基于遗传算法的仿人智能控制器自适应控制系统,解决一阶纯滞后对象的控制问题.采用基于遗传算法的系统模型参数辨识和智能控制器参数优化,依据系统辨识的结果自适应调整仿人智能控制器参数.在系统参数变化时,可以自动根据系统参数变化修正控制器的控制参数,使系统保持稳定并运行在优化状态中.     

基于遗传算法的IC自适应系统设计

提出了一个基于遗传算法的仿人智能控制器自适应控制系统,解决一阶纯滞后对象的控制问题.采用基于遗传算法的系统模型参数辨识和智能控制器参数优化,依据系统辨识的结果自适应调整仿人智能控制器参数.在系统参数变化时,可以自动根据系统参数变化修正控制器的控制参数,使系统保持稳定并运行在优化状态中.     

汽车半主动悬架的神经网络控制及仿真

基于 1 /2汽车非线性模型和对角回归神经网络模型 ,应用模型参考自适应控制对半主动悬架系统进行了离线辨识 ,构成了非线性神经网络控制器 ,在线训练了神经网络控制器 ,并对半主动悬架进行了控制仿真 ,对仿真结果进行了分析、总结。     

基于自适应逆控制的永磁同步电动机控制系统

为进一步提高交流永磁同步电动机控制性能,本文提出了基于自适应逆控制的永磁同步电动机控制系统,采用基于递推最小二乘BP（RLS-BP）算法,对永磁同步电动机系统的进行建模、逆建模和自适应控制器的设计。提高了永磁同步电动机系统建模和逆建模的辨识收敛速度以及辨识精度和系统控制精度。仿真结果表明,基于本文提出的自适应逆控制方法的永磁同步电动机系统,具有良好的动态响应,并且在电机参数摄动情况下具有较强的鲁棒性。     

基于组态软件的自适应PID控制器研究

针对工业过程中常遇到的二阶纯滞后系统,介绍了一种基于组态软件的自适应PID控制器的设计方法.该控制器可实现在线辨识并可自动整定控制参数,结构简单,工作稳定,鲁棒性好.对于一些复杂过程和严重非线性过程,在辨识过程不十分有效的情况下,运用Fuzzy PID参数调节,系统仍有较好的控制性能.     

容错飞控系统故障隔离与自适应重构设计

容错飞控系统的关键技术就是进行实时故障隔离与重构控制. 结合最优控制和多模型自适应控制的优点, 提出一种基于多模型自适应最优二次型的容错飞控系统设计算法, 该算法建立在多个辨识模型和模型跟随最优二次型控制器的基础上. 首先根据作动器故障参数模型, 设计一系列并行的基于线性二次型估计的辨识模型, 每个模型对应一种故障;然后对应于每个辨识模型建立一个模型跟随最优二次型调节器;最后根据多模型切换控制原理对飞控系统进行实时故障隔离与重构. 应用某型飞机横侧向飞行控制系统进行了仿真, 结果表明: 在舵面严重受损的情况下, 飞机仍能保持良好的性能.     

基于模式识别的仿人变周期控制器及其应用

提出一种基于模式识别的仿人变周期智能控制方法.这种方法模仿操作人员的操作过程,根据对象动态特性适时改变控制周期,使控制作用及时灵敏,因而具有一定的智能性,能用于解决一些难于建立对象数学模型的控制问题.将其应用于电厂过热汽温控制系统的仿真实验中,结果表明,该方法具有良好的控制性能.     

运动状态下机器人关节面物理参数在线模糊辨识方法

利用模糊自动推理方法,提出了一种辨识运动状态下机器人关节面时变物理参数的方法。该方法是在原有模糊聚类法的基础上,推导出的在线自适应模糊推理算法,可应用在时变非线性系统参数在线辨识中。以三自由度单臂机器人为研究对象,建立了机器人运动状态下的动力学模型,利用该自适应模糊推理算法在线辨识此动力学模型中的机器人关节面时变物理参数。由于该方法采用局部估计算法,实验结果表明,该方法具有工程实用价值。     

导弹自适应自动驾驶仪的设计

本文对基于辨识和波波夫超稳定性理论的自适应自动驾驶仪设计进行了研究。这里研究的对象是导弹横滚回路,可用二阶时变微分方程近似描述。由于弹体参数在大范围内激烈时变,我们选择了具有遗忘因子的递推最小二乘法,实现实时地辨识对象参数,并且采用了比例加积分型模型参考自适应规律,使对象输出较好地跟踪参考模型输出。计算机仿真的研究给出了两种不同输入信号时的参数辨识的结果,仿真还表明了采用估计的参数进行自适应调参与采用真值实现自适应调参,其响应是一致的。     

球磨机制粉系统稳态工作点的优化

针对中储式制粉系统的实际情况和球磨机系统的特点,提出一种稳态监控优化方法。通过在线自适应模型辨识以求取系统的稳态增益,进而改变运行工况点、变设定值运行以提高制粉系统的出力,达到卡边控制和优化运行的目的,这对于系统经济运行具有重要的实际意义。     

NN adaptive pole placement method for sintering finish point control

A neural network model with a special structure, which is divided into linear and nonlinear parts, was proposed for identification of a nonlinear system. In this model, the nonlinear part of the object is treated as a measured disturbance, and is compensated by a feed forward method; an adaptive pole placement algorithm is used to control the linear part of the object. The simulation results show that the identification efficiency and accuracy are improved when the new controller is applied to sintering finish point control.     

神经网络自适应控制技术在空调系统中的应用

目的采用神经网络自适应控制方法，来解决中央空调系统大惯性、大时滞问题，提高控制效果．方法利用两个BP神经网络NNC和NNI，分别做控制器和辨识器，神经网络辨识器通过采集相关的输出量，监控系统的工作状态，并通过实时调整神经网络控制器参数．结果实现中央空调智能控制，仿真结果验证有良好的动态性能和稳态性能．结论神经网络自适应控制器优于常规控制器．调节速度快，超调小，具有良好的控制性能．