电机调速的模糊微机化控制系统

电机调速过程受负荷变化和系统扰动的影响,使得速度控制过程表现出不确定性,它的精确的数学模型很难构建,基于数学模型的参数化控制算法也很难实施。本文给出了一种针对电机调速过程的有效的控制算法。采用Tacagi-Sugeno分段模糊化再进行连接的方法,用局部的模糊线性模型拟合来代替整体的非线性模型,完成了模糊模型辨识;并基于此给出了模糊控制算法,使得电机的输出速度保持动态稳定。实际运行结果表明,所给的控制方案适合于电机调速过程的有效控制。

一种电机调速过程的模糊自适应预测控制

电机在运行中受负荷和环境参数的影响,使其速度不稳定。由于电机速度过程的变化是不确定的,采用参数化模型方法,难于精确测得系统的结构参数和模型参数,基于参数化模型的控制算法也不能实施。这里给出了一种针对电机调速过程的有效的控制算法。采用Tacagi-Sugeno分段模糊化再进行连接的方法,用局部的模糊线性模型集合来代替整体的非线性模型,完成了模糊模型辨识,并基于此给出了模糊自适应预测控制算法,使得电机的输出速度保持动态稳定。仿真结果表明,所给的控制方法对于不确定动态过程的控制是有效的。

流媒体传输拥塞的模糊自适应预测控制

现代网络通讯中,为保证信息传输质量,在流媒体的传输中多采用有效的拥塞控制策略。本文给出了一种更有效的流媒体传输的拥塞控制算法。基于模糊算法给出了模拟的网络传输模型,采用能克服较大传输延时的预测控制解决缓冲器的排队预报问题,采用自适应控制算法解决缓冲器溢出问题。多种算法组合,有效地解决了通过网络的流媒体传输。

一种直流力矩电机的变结构控制器

给出了一种针对随动速度过程的变结构控制器。根据模型参考控制原理,将系统输出与参考模型相比较得到偏差,变结构控制算法根据变结构控制原理,将这一偏差进行控制而加以抑制,使误差消失在滑模态上,从而保证电机的输出速度的动态跟踪特性。仿真分析表明了设计的控制器,适合于一类随动过程的动态跟踪控制。

流媒体传输的模糊自适应预测拥塞控制

为保证网络流媒体传输质量,在流媒体的传输中多采用有效的拥塞控制策略。本文给出了一种更有效的流媒体传输的拥塞控制算法。基于模糊算法给出了模拟的网络传输模型,采用能克服较大传输延时的预测控制解决缓存器的排队预报问题,采用自适应控制算法解决缓存器溢出问题。多种算法有机组合,解决了通过网络的流媒体传输。