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本文首先用Smith自适应预估器估同滞后系统的时延变化率,然后分别在极点配置控制器下和MRA控制器下对变时延滞后系统的稳定性进行分析,确定了保证系统鲁棒稳定的时延变化的范围。 相似文献
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基于遗传算法的电力系统聚类模糊稳定器的设计 总被引:2,自引:2,他引:2
为了抑制电力系统因负阻尼而产生的低频振荡,提高系统稳定性,将具有自学习能力的聚类算法和常规模糊控制相结合,提出了一种新型的聚类自适应模糊控制方案,应用于非线性和强耦合的电力系统中,并用一种加速搜索过程的改进遗传算法将常规模糊控制器的隶属参数进行了优化。仿真结果表明,该方案的自适应性、实时性、鲁棒性都很强。 相似文献
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组合电力系统稳定器GPSS的设计 总被引:1,自引:0,他引:1
窦春霞 《电力系统及其自动化学报》2000,12(2):13-15
为了抑制电力系统因负阻尼而产生的低频振荡,提高电力系统稳定性,设计了一种组合电力系统稳定器GPSS〈分析和仿真结果都表明该方案对抑制电力系统低频振荡有显著效果。能提高电网运行质量,保持电网我供电的可靠性和优质性 相似文献
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本文将对象分解为串级形式来设计MRACS ,解决了高阶复杂的被控对象在发生大范围和不可测变化时引起的不稳定问题。并进行了计算机仿真。 相似文献
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窦春霞 《计算机自动测量与控制》2000,8(1):44-46
针对电力驱动装置的速度和电流设计了双自适应环控制器,使可控电力驱动装置在机械或电力特性发生大范围和不可测变化时均能维持系统性能稳定,增强了系统的鲁棒性。 相似文献
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基于混沌神经网络预测模型的最优控制决策及应用 总被引:6,自引:0,他引:6
为了实现非线性、大时滞系统的自适应控制,首先根据具有混沌特性的非线性、大时滞系统的时序列重构相空间,计算出相空间的饱和嵌入维数和最大Lyapunov指数,并以此为指导,建立混沌神经网络预测模型,该模型即便在网络输入不完整或发生变异的情况下,仍能对系统作高精度的短期预测;在此基础上,将预测模型的输出通过反馈校正.再将校正误差和控制增量引入性能函数最优,最后得到最优控制决策,实现了对非线性、大时滞系统高精度的自适应控制。最后将预测控制决策应用到非线性、大时滞的锅炉过热汽温控制中,仿真结果表明了该控制的有效性、快速性和鲁棒性。图6参6 相似文献
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本文针对一类含未知扰动与非对称输入饱和的非线性多智能体系统,提出基于预估器的神经动态面输出一致控制策略.在设计预估器的基础上构造预估误差,驱动神经网络更新权值估计系统未知动态,并将预估器与神经网络应用于非线性扰动观测器来补偿广义扰动.本文所提出的控制策略采用神经网络权值范数学习方法,减少学习参数数目.对于非对称的输入饱和,设计辅助系统,其生成的辅助变量与反步法相结合补偿输入限制.结合图论知识和Lyapunov函数等技术,证明多智能体系统的输出一致跟踪误差以及闭环系统中的所有信号最终有界.最后通过一组四旋翼飞行器和数值仿真验证提出控制策略的有效性. 相似文献