基于模式识别的仿人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,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。     

电功率随机周期控制技术的研究

本文提出一种新型的基于随机脉宽调制机理的电功率随机周期控制技术.论述了电功率随机周期控制技术的原理及其在计算机控制系统中的实现方法,并与功率比例周期控制方法进行了性能比较.仿真结果表明:在大的采样周期情况下,随机周期控制较比例周期控制具有更好的控制效果.     

一种有源滤波器的电流环双模控制

分析了三相三线制有源滤波器的工作原理.针对重复控制动态响应慢的特点,提出了重复控制加单周期控制的复合控制策略.利用重复控制提高了系统的稳态精度,单周期控制提高了系统的动态响应.基于MATLAB/Simulink软件对该控制方法进行了仿真,仿真和实验结果表明:该复合控制方法可以使系统具有良好的稳态补偿性能和动态响应速度,证明了该方法的有效性.     

基于面向对象技术的产品开发过程管理模型

为了解决产品开发过程管理这一技术难点 ,采用面向对象方法对产品开发过程进行分析 ,给出了产品开发过程的对象模型 .详细分析了构成产品开发过程的活动、活动转移、数据、人员、应用工具、资源等对象及其相互关系 .在此基础上 ,给出了一个过程管理系统的功能结构框架 .基于该对象模型和过程管理框架 ,产品开发过程和产品信息流可以被有效地管理和控制 ,从而使产品开发过程中的错误和重复劳动减少 ,这对缩短产品开发周期和提高产品质量具有一定的意义     

控制Bose-Einstein凝聚混沌

研究了运动光学晶格的具有原子间吸引相互作用的Bose-Einstein凝聚(BEC)的空间结构.提出一种实现运动光学晶格中BEC混沌控制的方法,通过调节周期信号,使混沌进入周期运动.选择不同的调制强度和调制角频率,分别计算系统的最大Lyapunov指数,周期运动对应负的Lyapunov指数.     

广义不确定周期时变系统的鲁棒容错H_∞控制

针对一类广义不确定周期时变系统,利用线性矩阵不等式和李雅普诺夫不等式的分析方法提出了广义不确定周期时变系统的鲁棒二次稳定和鲁棒二次可镇定且具有H∞性能指标的概念.得到了该类系统鲁棒容错H∞控制的充要条件,研究成果是广义不确定定常系统鲁棒容错H∞控制结论向广义不确定周期时变系统的推广,因而具有较大的理论意义.最后,使用一个数值算例证明了该方法和结论的有效性.     

铜阳极恒电位电流混沌的延时反馈控制

用延时反馈控制方法实现了对铜阳极恒电位电流混沌周期 -1 ,周期 -2 ,周期 -3 ,周期 -4的控制。被稳定的周期 -1 ,2轨道与原系统的周期 -1 ,2轨道相同 ,而被稳定的周期 -3 ,4轨道却与原系统的不同。控制到周期 -1的控制权值 K的合适范围是 [0 .0 4,0 .2 ],控制到周期 2 ,3 ,4的 K值的合适范围为 [0 .0 2 ,0 .1 ]。     

直线电机的无模型周期自适应控制

针对直线电机具有周期性运行的特点,提出了直线电机速度控制的无模型周期控制方法。控制器的分析和设计仅依赖于从以前周期中获得的I/O数据,不需要被控系统精确的数学模型。仿真比较结果表明了所提出方法跟踪周期轨迹的有效性,而无模型自适应控制不具有从周期中学习的能力,不适合处理周期性跟踪任务。     

均匀气隙永磁同步电动机混沌控制的数值仿真与分析

展示了均匀气隙永磁同步电动机中的混沌现象,并采用负反馈方法和外加周期信号方法对其进行控制仿真.数值模拟结果表明,负反馈方法控制更为简单有效,它不仅可以将原系统控制到周期轨道,而且可以控制到平衡点,且该平衡点非常接近原有的不稳定平衡点,即可以使电动机d轴的电流不随控制参数的变化而变化,对电机性能的稳定具有重要的工程意义....     

基于转矩预测的异步电机直接转矩控制研究

针对传统的异步电动机直接转矩控制在低速时存在转矩脉动比较大的问题，提出了一种新的减小转矩脉动的直接转矩控制方法.在传统异步电机直接转矩控制的基础上推导出转矩微分方程，分析了转矩脉动的原因.引入转矩预测的思想，预测下一个控制周期所需要的转矩，根据其转矩分配下一个控制周期的电压空间矢量作用时间，来减小转矩脉动.实验结果表明,该方法可使转矩快速地收敛于给定值，具有传统直接转矩控制的优良动态性能，能够有效地减小转矩脉动，在200 r/min时转矩脉动减小为传统方法的50%，并没有改变定子磁链的控制性能,该控制方法易于用数字化的方法实现.     

异步电动机的单神经元模糊自适应控制

针对异步电动机矢量控制中PI控制器自适应能力较弱的问题,提出了用单神经元模糊自适应控制器代替转速PI调节器和磁链PI调节器的方法,并基于梯度下降法和单神经元自适应模糊控制原理,将增量式PI控制算法和单神经元自适应学习规则相结合,通过模糊控制修正单神经元的比例系数,提高单神经元模糊自适应控制器参数在线调整能力。为验证单神经元模糊自适应控制器的性能,对系统进行仿真实验。仿真结果表明,采用单神经元模糊自适应控制策略,其控制效果优于传统矢量控制,系统的动态和静态性能比较好,而且控制器对电动机转子电阻变化有较好的鲁棒性。该控制方法具有较好的控制性能,使异步电动机控制系统具有较强的自适应能力。     

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.     

组合体航天器的姿态无模型自适应控制

为解决转动惯量参数未知组合体航天器的姿态精确控制问题,基于无模型自适应控制方法设计了一种不依赖于航天器精确动力学模型的组合体航天器姿态无模型自适应控制算法.首先,基于单输入单输出离散时间系统的数据驱动控制方法推导得出无模型自适应控制方程;然后,将无模型自适应控制方法拓展到组合体航天器姿态控制中,设计应用于组合体航天器姿态控制的无模型控制器;此外,为了缩短控制收敛时间,结合组合体航天器动力学特性,对姿态无模型控制器的控制过程进行优化设计;最后,以在轨服务航天器目标抓捕后的操作为研究背景进行组合体航天器的无模型自适应控制算法和无模型控制过程优化算法的数学仿真,验证了算法的有效性和可行性.数学仿真结果表明:所设计的组合体航天器无模型自适应算法有效,能够实现惯性参数未知的组合体航天器的姿态精确控制;且通过无模型控制过程优化设计,可以实现组合体航天器姿态控制过程的快速收敛;同时,该算法具有较高的控制精度.     

基于二次型单神经元PID的HVDC整流控制器设计

针对传统PID控制器存在自适应性差、调节时间长的问题,设计了一种基于二次型性能指标学习算法单神经元自适应PID的HVDC系统定电流整流控制器,控制器算法通过S函数-M语言编程实现,采用12脉冲桥结构的HVDC系统整流侧定电流控制模型在MArrLAB／simulink环境下仿真,仿真结果表明,所设计的整流控制器超调量小、调节时间短、自适应能力好、控制效果良好．     

立德粉转炉自适应控制规律的研究

本文针对化工厂立德粉转炉的实际工况,在广义最小方差理论基础上,同极点配置的方法相结合设计出了同时域指标相联系的自适应控制器.提出了离线辨识与在线辨识相结合,辨识与控制既结合又分开的实用方案.在数字模拟混合仿真中,还给出了此种控制规律与PID调节器比较的曲线.     

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．     

静止无功补偿器的神经元生物智能电压控制仿真

为改善静止无功补偿器传统PID电压调节器的动态调节效果．增强其自适应能力,提出了一种基于神经元控制双层结构生物智能控制器的设计方法,其一级控制单元采用神经元控制,二级控制单元采用传统PID控制,神经元控制器根据实时误差动态调节PID控制器输人的给定值以提高控制效果．采用MATIAB中S—function模块并结合S一函数编程方法建立了控制器的仿真模型。然后用其替代静止无功补偿器控制系统中的P1D电压调节器．仿真结果表明：基于神经元的生物智能控制电压调节器能快速、灵活地调节电压,维持系统电压稳定．     

在线学习自适应模糊控制器在水轮机调节中的应用

针对水轮发电机组系统具有时变非线性,传统的控制方法很难达到最优控制的特性,提出采用基于RBF神经网络和遗传算法的自适应模糊控制器来控制水轮发电机组运行.模糊控制器的比例因子、模糊推理规则和隶属函数由遗传算法在线寻优.由RBF神经网络进行被控对象的动态特性模型辨识,以评价模糊控制器控制性能.仿真实验表明,控制效果良好,特别在变工况和扰动情况下优于最优PID控制.     

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。     

IPSO—BP算法在半主动悬架控制中的应用

为了改善半主动悬架的性能,提出采用改进的粒子群优化(improved particle swarm optimization,IPSO)-向后传播(back propagation,BP)算法作为半主动悬架自适应控制,该算法将标准粒子群算法进行改进,用以改善粒子群全局收敛性和收敛速度,并将改进后的IPSO算法作为BP神经网络的学习算法,用于半主动悬架的自适应控制.自适应控制器采用了双神经网络单元结构,一个作为输入端的控制器,根据路面输入调节半主动悬架阻尼值,另一个作为半主动悬架的辨识器,并进行在线识别.通过该控制器进行半主动悬架自适应控制数值仿真,结果表明,基于该算法的控制器明显改善了汽车的舒适性和平顺性,使得车身的垂向加速度比粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)-BP半主动悬架的降低了21.73%,提高了汽车悬架的性能.