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针对工业控制中系统模型参数通常未知的特点,利用改进递推预测误差算法为基础的神经网络系统参数辨识方法,设计了极点配置自校正数字PID控制器.相比于基于梯度学习算法的神经网络辨识方法和通常的PID控制器,该方法具有参数辨识结构简单、神经元权值调整可持续且计算速度快、所采用的数字PID控制器鲁棒性强等优点.最后的数值仿真结果验证了本文算法及控制方法的有效性. 相似文献
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针对电流反馈环的特点,在保持电流环不变的前提下,提出了一种基于反卷积计算的控制器设计方法.该方法采用数字控制算法,每一时刻控制量的大小与前一时刻跟踪误差以及速度环控制器的输出大小直接相关,具有反馈叠加前馈的结构形式.仿真结果表明,该控制设计方法能够使电流环输出有效地跟踪输入目标电流,且具有超调量小、响应速度快、鲁棒性强等优点. 相似文献
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采用单位分解概念和技术,结合交结构控制方法和LMI方法,讨论一类非线性系统的控制设计问题.首先利用单位分解在紧致域上能够以任意给定精度逼近连续函数的性质,将一类非线性系统表示为带有误差的近似模形式;然后在误差满足某些条件的情况下,利用交结构控制设计了渐近稳定控制器;最后以仿真实例说明了该方法的有效性。 相似文献
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在光学系统中,非球面零件起到非常大的作用,但是如何得到合格的光学非球面零件是重点和难点。使用工业机器人替代传统手工抛光方式对光学非球面零件凹面进行加工的基本思想是在机器人末端连接1个抛光盘,抛光盘要比光学工件的最大面形直径小得多,在工件表面上沿设计好的轨迹运动,使工件面形误差收敛在可接受的范围内。结合实际工作内容,研制了用于光学非球面零件凹面抛光加工的机器人柔性抛光系统,采用主动式的力控制方式来应对机器人与接触环境间的接触力,并对精密铣磨成型后的光学非球面镜零件凹面进行快速确定性抛光加工试验,得到了较好的试验结果。试验结果证明了使用机器人可以为光学非球面零件凹面做柔性抛光。 相似文献
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利用反演法的系统性和结构特点,研究了一类含有非线性参数的不确定非线性互联系统的鲁棒分散自适应控制问题.首先,在较直观、较一般的假定下,根据系统的结构特点利用反演法设计出其控制器和自适应律,并且每个子系统控制器和自适应律的构成只利用了本身系统的状态信息,即所谓的分散控制;其次,利用Lyapunov理论证明了所设计的控制器和自适应律使得被控系统的状态及参数估计误差一致终极有界.最后,算例仿真验证了所设计的控制算法的有效性. 相似文献
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