单输入单输出系统的模糊无模型自适应控制方法

根据无模型自适应技术的特点,提出了一种模糊无模型自适应控制方法.并对该方法的特点进行了分析。仿真结果表明,该方法原理简单、控制效果好,可应用于各种单输入单输出控制系统。

单输入单输出系统的无模型自适应控制方法

根据数列理论中的折半查找原理，提出了一种无模型自适应控制方法，并对该方法的特点进行了分析。仿真结果表明，该方法原理简单、控制效果好，可广泛应用于各种单输入单输出自动控制系统。

单输入单输出系统极点配置控制器的参数化与设计

本文基于系统敏感度函数的著名引理,采用多项式分式表示法,给出了单输入单输出系统闭环极点,能被一传函为真的控制器实现的充要条件及相应极点配置控制器的参数化描述。同时提出了控制器设计算法,它使得控制器除极点配置外,尚具其他功能。

单输入单输出系统故障检测中匹配混沌激励的设计

针对单输入单输出系统故障检测定义了混沌激励与被测系统匹配的概念,建立了混沌激励与被测系统匹配的标准,提出了调整混沌激励与被测系统匹配的方法.利用改进的预测误差实现了对单输入单输出系统的故障检测.仿真结果表明,匹配混沌激励能够对被测系统故障进行有效检测,而不匹配混沌激励对被测系统进行故障检测时存在不确定性.

指向Lyapunov指数及其在单输入单输出系统故障检测中的应用

针对单输入单输出系统的故障检测，采用混沌振荡器作为激励源，并利用非一致延迟时间法对被测系统输出时间序列进行相空间重构。在相空间中平衡点附近定义了指向Lyapunov指数，并用其对被测系统输出在相空间中平衡点附近特征结构进行分析，实现了对单输入单输出系统的故障检测。仿真结果表明，被测系统的参数变化将会引起相空间中平衡点附近特征结构的改变，指向Lyapunov指数对其变化敏感。

单输入单输出模糊系统的自适应学习方法

基于对一种特定单输入单输出模糊系统特性的研究 ,提出了一种自适应学习方法 ,能够根据数据变化的强度及逼近精度的要求自动调整模糊规则的分析。方法采用最小二乘法对规则后件进行学习 。

无模型SISO时滞系统的PID参数稳定域研究

针对无精确模型的单输入单输出(SISO)时滞系统,利用频率响应数据,给出确定PID参数稳定域的解析方法.首先通过继电反馈频域辨识法得到系统的频率响应数据,然后基于该数据确定控制参数的奇异边界线和非奇异边界线,并判断边界线的哪一侧具有更少的不稳定极点,从而给出能使闭环系统稳定的控制参数区域.该方法避免了模型辨识的复杂计算过程,为无模型SISO时滞系统的PID控制器设计和调节提供了一条简单有效的途径.仿真结果验证了方法的有效性。

复杂系统的自适应预测控制模型及其仿真

针对贫信息、不确定性系统存在的不确定性、随机干扰以及系统特征参数随工作环境的变化而变化的特点 ,将具有广阔发展前景的灰色系统理论和广义预测控制理论结合起来 ,提出了一种新型的计算机控制策略 :灰色广义预测控制算法 (GGPC)。所做的工作主要有 :提出单变量单步GGPC算法 ,并在Matlab环境下对其进行了仿真研究。仿真结果表明 ,该GGPC算法适用于线性系统以及非线性系统 ,具有较强的抗干扰能力 ,有较好的鲁棒性以及自适应能力 ,通过调整参数 ,可以获得非常满意的动态和静态性能。图 2参

基于模糊逻辑的模糊控制系统设计方法与研究

本文给出了单输入单输出系统模型的模糊控制系统设计方法,设计出适合该模型的模糊控制器,通过计算机数字控制可取代人工手动控制,实现了单输入单输出系统的模糊控制。

基于SISOtool的力伺服控制系统的设计

Matlab-SISOtool工具箱为经典单输入-单输出控制系统的设计和分析提供了一个实时交互式环境。以柔索驱动力伺服控制系统设计为例。建立系统的数学模型;在此基础上,分析柔索驱动前向通道传递函数频率特性,明确基本控制问题;确定柔索驱动单元复合控制策略;利用SISOtool工具箱对系统前向通道控制器进行详细设计;对柔索驱动复合力控制策略进行了实验研究。设计过程以及实验结果表明,SISOtool工具箱简化了单输入-单输出控制系统的设计过程,设计过程更加直观、高效。SISOtool工具箱对于控制理论的学习及控制系统的设计都具有重要的参考意义。

执行器饱和时的SISO系统模型参考自适应控制

针对大多数执行器不可避免地会出现饱和现象,尤其是工作范围大、非线性特性严重的被控制对象,提出了一种模型参考自适应设计方法,把输入过饱和部分看作干扰信号,并用可调参数和跟踪误差函数对饱和干扰进行估计,通过参数调节消除饱和现象,针对不同相对阶的系统分别进行讨论,使本方法更具普遍性。仿真结果表明,本方法能够使系统有较好的跟踪能力和抗饱和能力。

并网变流器序导纳模型的解耦控制方法

针对变流器中存在的频率耦合导致序阻抗法判断系统稳定性不准确的问题,提出了一种基于变流器序导纳模型的解耦控制方法。该方法在控制中引入解耦因子,并比较引入解耦因子前后变流器序导纳和耦合电流的变化。结果表明,引入解耦因子能在中低频段使序导纳的耦合项近似为0,变流器呈现出单输入单输出特性,耦合电流明显减小,从而序阻抗法能较准确地分析变流器的稳定性和系统的次同步和超同步振荡,同时解耦因子对系统的动态性能影响很小。Matlab仿真和实物实验验证了该解耦方法的正确性。

针对一类高阶迭代学习控制算法收敛速度的研究

对于单输入单输出系统的P型学习律的收敛问题,文献[1]讨论了一阶、二阶P型学习律的收敛速度,证明了一阶P型学习律比二阶P型学习律的收敛速度快.对于三阶、三阶以上的P型学习律的收敛速度却少有文献研究.文章解决了三阶P型迭代学习控制算法的最优收敛速度问题.

弱电网下VSC的多维度建模及稳定性分析

为研究弱电网下电压源型变换器(voltage source converter,VSC)的稳定性,建立了3个维度下的小信号阻抗模型,具体为从交流侧维度建立的多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)模型、从直流侧维度建立的单输入单输出(single input single output,SISO)模型和从系统控制回路维度建立的SISO模型。基于上述模型分析了弱电网下VSC的d-q轴耦合机理以及其对稳定性研究的影响,在此基础上进一步研究了电网强度,恒功率负荷和外环控制带宽对系统稳定性的影响;验证了不同维度下的阻抗模型在系统稳定性判断的一致性,并分析了各模型的特点。

由传递函数建立状态空间表达式方法比较

介绍了建立单输入—单输出系统传递函数具有零点时的状态空间表达式的方法 ,并作了比较 ,供教学参考。

稳定裕度概念综述

本文从介绍SISO系统稳定裕度入手，重点讨论了多变量系统的稳定裕度，多变量系统稳定裕度是正在发展中的概念，该文介绍了它的六种定义，最后指出了需要进一步研究的问题。

MIMO-OFDM中的窄带干扰抑制研究

相比传统的单输入单输出系统（SISO）天线，多输入多输出（MIMO）天线系统能够为用户提供更大的系统自由度，从而获得更佳的通信能力。本文主要讨论在密集多径环境下，使用多天线技术对带内干扰的抑制。研究在室内和室外环境中，在具有丰富延时扩展和路径损耗的典型多径信道上，窄带干扰对多天线系统的影响。结果表明，采用多天线技术能够有效对付窄带干扰，提高系统性能。本文给出了多天线系统在具有不同数量多径信道情况下的性能分析、仿真和实验结果。实验结果是采用由Silvus科技开发公司开发的通用MIMOOFDM试验平台进行测试获得的。该试验平台使用类似802．11n标准的波形。实验结果表明，本文提出的方法对干扰信号的抑制达到30dB。在强干扰情况下的数据吞吐量依然能接近无干扰情况下数据吞吐量的50％。进一步实验证明，本文的方法能在－20dB的信干比（SIR）情况下实时接收23Mbps的数据流。