具有误差变化率校正的预测控制算法

提出了一种模型算法控制的改进算法。它在输出预测算式中增加了误差变化率校正项，使输出预测具有预测误差将来变化的能力，从而使MAC算法克服干扰的能力增强。仿真结果表明了该改进算法的优越性。

学习速率连续变化的BP神经网络算法

针对BP神经网络中的可变学习速率BP算法收敛慢、学习速率固定等问题,提出了一种改进的可变学习速率的BP算法。以连续2次迭代的均方误差变化量为变量的连续学习速率因子函数,通过引入调节学习速率参数使得学习速率因子尽可能连续变化,用于对BP算法的改进,从而加快收敛速度。仿真实验表明,改进的算法提高了网络的学习速度,且具有良好的收敛性。

改进无模型自适应迭代学习的直线电机滑模控制

二维直线电机具有非线性、多变量及强耦合等特点,其精确模型无法获得,同时,在实际过程中由于参数摄动及扰动而造成的运行不稳定现象,致使对其跟踪控制十分困难。针对以上问题,根据无模型自适应迭代学习控制不依赖被控系统精确数学模型的特点,及滑模控制具有可设计且与对象参数和扰动无关的滑动模态,提出一种改进无模型自适应迭代学习的滑模结构复合控制策略。在无模型自适应迭代学习控制方案的准则函数中加入误差变化率,并对其收敛性进行分析论证;然后在紧格式动态线性化基础上,设计指数趋近律滑模控制,使改进无模型自适应迭代学习的滑模控制复合策略能够克服不稳定现象并具有很强的鲁棒性,从而进一步提高系统响应速度和控制精度。最后通过仿真和实物验证,控制精度稳定在1μm范围内,并与其他控制方案相比,验证了所提方法的准确性和有效性。

制导弹箭捷联惯组在架标定方案研究

长时间整弹存储的制导弹箭,其捷联惯组的标定参数将发生较大的改变。设计了一种制导弹箭捷联惯组的在架标定方案。在给出惯性器件误差模型和惯导系统误差方程的基础上,详细推导了在俯仰、偏航(通过发射架摆动实现)和横滚(通过内部横滚隔离环转动实现)三种单轴旋转条件下,惯导系统速度误差变化率的变化量与捷联惯组标定参数的关系。与通常的系统级标定方案不同,该方案不必求解惯导系统误差微分方程,而是对由机动前后系统速度误差变化率构造的代数方程进行求解。这使得标定方案的计算量大为降低。该方案无需将捷联惯组从制导弹箭上拆卸下来,适用于外场条件下弹载惯组的定期标定。

基于压缩传感的脉冲超宽带系统窄带干扰估计算法

针对超宽带抗干扰通信中较难实现射频窄带干扰(NBI)估计问题,根据超宽带信号为时域极窄脉冲而窄带干扰为连续波这一主要特点以及窄带干扰的频域稀疏特性,提出了一种基于压缩传感理论的改进正交匹配追踪(OMP)估计算法,该算法以重构误差变化率作为匹配过程的迭代终止条件,在低于奈奎斯特采样率下进行窄带干扰信号频率和幅度估计。理论分析和实验表明,该算法利用射频接收信号的欠采样值,采用较少的迭代次数,可以有效实现超宽带系统中单个或者多个窄带干扰信号估计。

一种改进的基于概率约束DMC控制算法

动态矩阵控制(DMC)是模型预测控制(modelpredictivecontrol)的一种典型算法,通过模型预测、在线滚动优化和反馈校正来对被控系统实施优化控制,能有效处理系统输入输出约束和抑制随机干扰。为了使具有概率约束的被控对象具有更好的动态响应速度和鲁棒性,在优化性能指标函数中引入跟踪误差的微分项,再通过高斯近似把概率约束指标转换为确定约束,建立有约束DMC预测控制算法。理论分析和计算机仿真结果表明了该算法使系统具有更好的控制品质。

基于PLC的反应釜模糊PID温度控制系统

针对在化学反应釜内进行温度控制的不确定滞后导致的控制困难,采用一种模糊PID控制算法。算法利用PLC的系统功能进行实现。系统充分利用了PLC控制系统灵活、可靠、抗干扰能力强等特点。现场运用结果表明系统较好消除了时变时滞对控制的影响,具有较好的鲁棒性。

自适应谱线增强器在生物雷达中的应用

在探测废墟下存活的人体时,生物雷达很难找到理想的参考信号对采集的信号进行处理。对已有生物雷达信号处理方法性能进行分析,提出了基于误差变化率的变步长LMS自适应谱线增强算法。算法不需要理想的信号作为参考信号,且收敛性能和鲁棒性好、稳态误差小。Matlab仿真分析证明了该算法应用于生物雷达信号处理的有效性。

可变论域的模糊控制系统

提出了应用当前误差及误差变化率设计一个模糊变量的方法。通过仿真研究与传统PID控制和常规模糊控制进行了比较 ,结果表明该方法具有控制快速、准确的效果 ,从而提高了模糊控制的品质。

经纬仪跟踪伺服系统中的动态高型控制的研究

为了在不影响系统动态特性的基础上提高传统PID控制的跟踪精度,提出采用高型控制方法设计Ⅱ型经纬仪跟踪伺服系统.根据经纬仪跟踪伺服系统的特点,采用动态高型控制方法进行动态跟踪调节,通过计算某时刻误差和误差变化率乘积的正负来确定积分环节的增减.动态高型控制方法使跟踪性能大大改善;不但提高了跟踪精度和速度,而且可适当增大积分常数而并不影响系统的稳定性,克服了传统积分作用导致积分饱和的缺点.仿真结果表明其跟踪效果和动态性能优于其他方法.*

基于模糊神经网络PID算法的电阻炉温控系统

由于电阻炉温控系统是一个大惯性、大滞后、时变、且非线性的系统,采用传统PID控制不能解决系统的非线性、时变和PID参数的在线整定难等问题,为此提出一种控制算法—模糊神经网络PID算法。可根据电阻炉的温度的偏差及其变化率实时对PID的3个参数进行优化,达到具有最佳组合的PID控制,从而实现PID控制的自适应和智能化性能。使用MatLab的simulink仿真,通过传统PID与模糊神经网络PID阶跃响应曲线的比较,表明系统采用模糊神经网络PID算法具有更好的动、静态特性和自适应性,对突加的外部的扰动具有良好的抗干扰能力,具有实用价值。

自适应模糊PID控制器的研究

除了开/关控制,常规PID控制器是HVAC系统现场控制中应用最为广泛最基本的控制器,但对于非线性、时变的系统,常规的PID控制则很难达到满意的控制效果。本文提出了自适应模糊PID控制器模型,可以根据系统误差和误差变化率不断对PID控制器的输出进行在线调整。以某空调房间温度控制系统为研究对象,对自适应模糊PID控制器和常规PID控制器进行了对比。计算结果表明,自适应模糊PID控制器具有良好的动、静态性能,并且鲁棒性较强。

BP算法收敛性分析及改进

在标准BP神经网络的训练中,将误差函数作为权值调整的依据,使用固定学习率计算权值,这样的结果往往使网络的学习速度过慢甚至无法收敛。对此,从网络收敛的稳定性和速度的角度出发,分析了误差函数和权值修改函数,对算法中学习率的作用进行了具体的讨论,提出了一种根据误差变化对学习率进行动态调整的方法。该方法简单实用,能有效防止网络训练时出现发散,提高网络的收敛速度和稳定性。

基于专家的智能PID控制

基于专家的智能ＰＩＤ控制束学斌，李新华（安徽大学电子工程与信息科学系合肥２３００３９）由于实际控制过程的非线性和时变性，建立精确的数学模型十分困难，人工智能通过对人类智慧的模拟，可实现对系统的有效控制。本文就是在一类大惯性、强非线性、有滞后的结构参数...

模糊自适应控制器在高压直流输电整流侧的应用

高压直流输电系统是一个典型的非线性时变动态系统,系统的运行工况随时都会发生变化,而且在大扰动下交直流系统间的相互作用特性十分复杂,这些因素使得常规PI控制器不能很好地满足系统的要求。

网络控制系统中改进型模糊反馈调度策略研究

提出了一种CAN总线通信报文仲裁场标识符信息的分配方法,将标识符信息设计为报文ID和节点序号2部分,其中,节点序号固定为节点初始编号,避免网络标识符冲突,报文ID采取基于反馈的改进型模糊最大优先调度策略(N-FFS)动态更新.所设计的N-FFS综合考虑了回路控制误差、误差变化率和回路网络延时,实时计算网络控制回路优先级,确保网络控制系统整体性能均衡.仿真结果表明,N-FFS具有良好的调度能力,能够很好地改善系统整体性能.

模糊控制技术在疲劳试验系统中的应用

分析了疲劳试验系统中存在的普遍问题，即试验载荷的峰值和均值随着试验时间和试件的机械性能变化而发生漂移。这一现象将直接影响试验精度和对试件质量的评估。由于试件本身参数很难确定，尤其是当试件接近疲劳寿命时。为此，以往都是人工进行调整。采用了模糊控制技术后，将试验人员的经验用一定的算法表示出来，从而实现了对试验载荷的自动跟踪，较好地解决了上述问题。

自组织模糊控制在均压灭火调节窗自动监测与调节系统中的应用研究

1 Fuzzy控制器的设计本系统是一个以△hF(工作面对火区压差)为控制对象,通过调节风窗面积来调节△h力争使其为零的闭环调节系统。在Fuzzy控制器中,误差e为△hF,误差变化率ec为△hF对时间的变化率△hF,本控制器。本设计要考虑以下问题。

复杂路况下高速行驶汽车防抱死制动系统滑移率最优跟踪控制

为了研究在复杂路况下高速行驶汽车能稳定制动的控制策略,基于防抱死制动系统(ABS)滑移率非线性动力学模型,以滑移率误差及其变化率综合最优为控制目标,利用极小值原理推导出制动时最优滑移率的解析解,进而利用制动减速度、制动车速、车轮角速度等反馈信号,在无需复杂路况附着系数信息的前提下,计算制动控制扭矩,建立ABS滑移率最优跟踪控制方法.利用Matlab/Simulink软件,对不同复杂行驶路况下目标滑移率的最优跟踪控制效果进行了仿真验证,发现实际滑移率均能在任意规定的时刻与目标滑移率同步;而同步过程的滑移率误差仅取决于滑移率误差权值与误差变化率权值的比值和制动初始时刻的滑移率误差.所建立的控制方法能保证在复杂路况行驶的任意时刻较为快速、精准、稳定地完成最优制动控制.

复杂系统模糊控制的研究与应用

结合实际对复杂的模糊控制系统进行了探讨与研究。在一个系统中如果滞后时间较大,会导致超调量 过大引起震荡,采用复合模糊控制可以有效地解决。