基于模型参考自适应的感应电机励磁互感在线辨识新方法

针对矢量控制下感应电机最大效率控制系统中由于调整磁链而引起的励磁互感变化问题,基于模型参考自适应(model reference adaptive system,MRAS)提出一种励磁互感在线辨识新方法。该方法采用一种特殊形式函数,将该函数同时建立在2种不同的参考坐标系下,分别作为MRAS的参考模型和可调模型,同时利用稳态电磁转矩并将其作为已知量,实现了对感应电机励磁互感的在线辨识。所建立的MRAS模型与矢量控制中的转子磁链定向角无关,对电机参数有着很强的鲁棒性。系统易于实现,仅需检测定子电流,无需增加硬件设备。实验结果验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于PLC的直线插补控制及其实现

利用可编程控制器(PLC)直接联动控制步进电机,实现了直线轮廓的数字控制,使点位/直线控制的CNC机床控制系统成本显著下降.文章论述了用PLC实现数控直线插补的原理与方法,并介绍了驱动接口以及PLC控制软件的逻辑.     

基于RBF神经网络的变采样周期时延补偿策略北大核心CSCD

针对时延的时变性和不确定性,提出了一种新的变采样周期时延补偿策略.首先采用具有最佳逼近和全局最优性能的RBF神经网络对时延进行预测,然后将预测的时延值作为采样周期建立变采样周期网络控制系统模型,再利用最优控制和极点配置相结合的方法设计控制器,能有效减少计算量,以及提高系统的控制精度和实时性.仿真结果表明该方法具有良好的时延补偿效果.     

一种多参数模糊神经网络控制系统调度算法

针对多回路网络控制系统的数据传输问题,提出了一种多参数模糊神经网络调度算法。首先,运用模糊神经网络的自学习能力对回路误差及误差变化率参数进行训练,并记忆模糊控制规则,确定各控制回路的网络需求度。其次,结合网络需求度参数和网络紧急度参数,采用动态权重算法确定各回路优先级,实现各回路优先级的在线调整。最后,建立了模糊神经网络调度优先级动态权重可调的多回路控制系统的仿真模型。仿真结果表明:在相同的网络带宽占用率下,该调度算法具有良好的动态控制性能,并保证了系统的稳定性。     

大时滞系统的自适应预估控制

针对输入和状态具有大时滞的线性系统的自适应控制问题,依据系统将来的状态设计预估控制器,利用与该控制器等效的因果控制器,设计自适应率,给出使得系统状态在有限时间内渐近稳定的充分条件.对于该时滞系统,若适当调整参数及系统的初始状态,还可提高系统的时滞上界.同时该方法对时滞的导数没有限制,可适合于快变时滞系统.仿真结果验证了该方法的有效性.     

电梯群控智能系统与智能控制技术

对国内外电梯群控制技术,尤其是近年来的电梯群控技术的发展状况进行综述,讨论了智能控制技术在现代电梯群控制系统中的应用,并指出需要进一步研究的几个问题。     

轧前及粗轧过程中钢坯温降的计算机模拟

建立轧钢生产过程各工序的高精度数学模型是集成控制技术在轧钢自动化生产中能够取得良好控制效果的基础，为此详细分析了中厚规格钢坯轧前及粗轧阶段的温度变化机理，并针对轧前及粗轧过程分别建立了二维非稳态传热的温降差分数学模型。对实际生产过程的计算机模拟结果表明，解析计算的精度较高，能够满足实际需要，可用于指导实际生产过程。     

基于LS-SVM的非线性系统自适应输出反馈控制

针对状态不可测的单输入单输出非线性不确定系统,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的直接自适应输出反馈控制方法.该方法首先设计一种误差观测器,间接地估计出系统的状态,然后采用最小二乘支持向量机构造自适应控制器,控制器参数的在线调整规律由李亚普诺夫稳定性理论导出.文中严格证明了闭环系统的渐近稳定性,仿真研究表明了此控制方法的可行性和有效性.     

基于最小二乘支持向量机的非线性系统鲁棒自适应跟踪控制

提出了一种基于最小二乘支持向量机的非线性系统鲁棒自适应跟踪控制方法. 该方法通过最小二乘支 持向量机在线修正由于建模误差、不确定因素等引起的非线性系统逆误差,使得系统输出可以准确跟踪参考模型输 出. 最小二乘支持向量机的参数调整规律由李亚普诺夫稳定性理论导出. 文中证明了非线性系统的稳定性,仿真结果 证明了该方法的有效性.     

基于神经网络的混凝土断裂参数灰色软测量

断裂能和断裂区长度作为骨料的重要参数无法通过常规方法进行检测,基于神经网络提出了一种新的软测量方法,采用灰关联分析作为软测量建模中辅助变量选择的工具,对土木工程中常用的混凝土弯曲梁的断裂能和断裂区长度进行预测,结果表明,该方法具有较高精度,可满足实际需要。