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非线性系统理论的实际工程需求和复杂性使其成为控制学科中最具吸引力和挑战性的研究领域,为此介绍了一种新的非线性控制律设计方法——浸入与不变(I&I)理论.该方法首先选择一个比被控系统维数低的(局部)渐近稳定的目标系统,然后设计浸入映射和控制律,使得原系统在控制律作用下的动态轨迹都是目标系统在浸入映射下的像,并且该控制律能够保持目标系统的像为不变吸引流形,且使闭环轨迹有界.针对未知点质量模型,设计了一种新的非线性浸入与不变自适应控制律,实现了对参考指令的精确跟踪.将其与基于确定等价原则的自适应控制律相比较,仿真结果表明,所设计的浸入与不变控制律能够更好地处理带有未知参数的系统. 相似文献
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柔索驱动并联机构的二型模糊神经逆控制 总被引:5,自引:1,他引:4
由于建立精确数学模型的困难以及控制过程中各种不确定性的存在, 柔索驱动并联机构的水平调节具有一定的难度. 针对该问题, 提出了一种基于二型模糊神经网络的逆控制方案. 该控制方案中的二型模糊神经网络实现了对水平调节过程逆动态的逼近以及对各种不确定性的处理. 采用迭代最小二乘算法对二型模糊神经网络区间权重进行了优化. 最后, 将基于二型模糊神经网络的逆控制方案在实际的控制对象上进行了实验, 并与其相对应的基于一型模糊神经网络的逆控制方案进行了比较. 实验结果表明所提出的控制方案是有效的且采用二型模糊神经网络时能获得更好的控制效果. 相似文献
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群体智能(Collectire intelligence,CI)系统具有广泛的应用前景.当前的群体智能决策方法主要包括知识驱动、数据驱动两大类,但各自存在优缺点.本文指出,知识与数据协同驱动将为群体智能决策提供新解法.本文系统梳理了知识与数据协同驱动可能存在的不同方法路径,从知识与数据的架构级协同、算法级协同两个层面对典型方法进行了分类,同时将算法级协同方法进一步划分为算法的层次化协同和组件化协同,前者包含神经网络树、遗传模糊树、分层强化学习等层次化方法;后者进一步总结为知识增强的数据驱动、数据调优的知识驱动、知识与数据的互补结合等方法.最后,从理论发展与实际应用的需求出发,指出了知识与数据协同驱动的群体智能决策中未来几个重要的研究方向. 相似文献
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多机器人路径规划是机器人领域的一个热点问题,相比于单机器人路径规划,其算法难度和复杂度都有所增加,在规划时需要兼顾多机避障、相互协作等难点问题.本文提出一种改进快速扩展随机树的多机器人编队路径规划算法,用于解决多机器人在复杂环境下的编队路径规划问题.针对多机器人在编队规划中的位置约束问题,定义机器人之间的领航-跟随结构,并对机器人队形建模.针对规划过程中编队朝向变化问题,建立搜索树扩展方向与队形方向之间的联系,通过调整队形方向改变规划时的编队朝向.针对具有质点模型和非完整约束动力学模型两种不同模型的多机器人系统,分别进行了仿真实验.仿真结果表明该算法在处理多机器人编队路径规划问题时可以取得良好的效果. 相似文献
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针对水上无人机在高海况下的着水问题,本文在分析了不同着水阶段特性的基础上,提出了一种自主着水控制系统设计方案.该方案将整个系统分为速度控制子系统和姿态控制子系统.速度控制子系统包含速度动态逆控制器和油门切换模块,姿态控制子系统包含海浪滤波器俯仰角反步控制器、高度PID控制器、俯仰角切换模块和T-S模糊推理模块.其中,海浪滤波器能有效滤除受扰姿态角中的海浪高频扰动,避免了着水之后舵面的频繁抖动;俯仰角反步控制器采用指令滤波的反步法设计,有效缓解了高海况下的舵面饱和问题.最后,在不同海况条件下进行了仿真.仿真结果表明所设计的控制系统具有良好的控制性能. 相似文献
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移动机械手的研究日益受国内外的重视,我国在移动机械手的理论方面刚刚起步,在实践上做的更少,机器人的系统结构是决定机器人性能的关键因素之一,本文以实验室自行设计的移动机械手为研究对象,详细阐述了移动机械手(移动平台及机械手)的系统造构,性能及运动控制等。 相似文献