冲击载荷下磁流变阻尼器单神经元PSD算法研究

利用磁流变阻尼器阻尼力连续动态可调的特点,将其应用在自动武器后坐缓冲系统中,以解决其不可控的问题。根据磁流变阻尼器动力学模型,对武器后坐过程进行分析,得出其动力学方程;利用单神经元PSD算法鲁棒性强,易于达到全局最优的特点,设计了控制器;通过仿真和试验验证,数据显示本算法对磁流变阻尼器可以实现很好的控制效果,有效地抑制了冲击载荷对后坐系统的影响,实现了后坐力“平台”效应,为自动武器的可控后坐缓冲系统研究提供了有价值的参考。

基于单神经元自适应PSD算法用于混沌镇定控制

为了镇定混沌系统的不稳定周期轨道，提出了一种基于单神经元自适应ＰＳＤ算法的状态延迟反馈法用于混沌的镇定控制．仿真结果表明，该算法不仅能够自适应地完成控制参数的整定过程，而且具有适用范围广、镇定时间短、抗干扰能力强等优点．

基于单神经元自适应PSD算法的碳势DCS系统仿真与设计

以金属热处理工艺中有滞后的渗碳过程中的气氛碳势和温度等参数的采集和智能控制技术为研究对象,采用一种单神经元自适应PSD智能控制算法进行系统仿真和开发。该算法除了比传统PID控制算法超调量小、速度快、实时控制效果好外,还具有可调参数范围大、自适应能力强等优点。另外还给出了DCS系统下位机硬软件设计的关键技术。

基于单神经元自适应PSD的α-β目标跟踪滤波算法

α-β跟踪滤波器具有结构简单、计算方便等优点,在工程中得到了广泛应用,但同时由于参数固定而无法适用于机动场景中的目标跟踪。针对该问题,文章将单神经元自适应PSD(Proportion Sum Differential)算法与α-β滤波相结合。改进后的α-β滤波算法利用单神经元PSD算法的自适应参数调整能力,根据系统跟踪误差实时调整滤波器参数,因而能够跟踪机动目标。仿真和实测数据处理结果表明,改进的α-β滤波算法能够有效应对目标机动,形成稳定航迹,跟踪性能优于Kalman滤波。