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针对一类具有虚拟控制方向和非线性不确定项的非完整系统,研究了其输出反馈控制器的设计问题。采用状态转换技术和反推方法,设计了只依赖于输出值的输出反馈控制器。同时为了处理初值为零的情况,提出了基于第一个子系统输出值的切换控制策略,通过仿真算例说明了控制器的有效性。 相似文献
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针对临近空间驻留飞艇姿态运动的非线性、耦合和不确定等特点,提出了一种模糊变结构解耦控制方法。首先,推导了定点模式下飞艇的姿态运动方程,通过选取状态向量和控制向量,将其描述为非线性系统。然后,采用反馈线性化方法将非线性姿态控制系统输入输出解耦为三个通道的线性子系统;利用滑模变结构控制对参数摄动的不变性设计了定点姿态控制系统,并应用Lyapunov理论证明了系统的全局稳定性;为提高控制性能,以变结构控制的滑模面及其变化率为模糊控制器的输入,以趋近律参数为模糊控制器的输出设计了模糊变结构控制器,通过模糊规则在线调整控制律参数。最后,对具有参数不确定的姿态控制系统进行了数值仿真,验证了控制方法的有效性和鲁棒性。 相似文献
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针对非线性系统提出了一种自适应预测控制方法,首先利用微分中值定理推出了非线性系统的增量输出和原来增量输入之间的线性关系,并利用带遗忘因子的最小二乘法(RLS)对其时变参数进行辨识,在此基础上,利用递推状态空间描述作为预测模型,根据预测控制的原理对系统的控制器进行设计,最后通过仿真实例说明了该方法的有效性. 相似文献
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《海军工程大学学报》2016,(3)
针对不确定参数及输入饱和的情况,为数字液压缸位置跟踪控制系统设计了一个非线性控制器和补偿器。首先,建立了数字液压缸位置跟踪系统的非线性模型;然后,构造了一个李雅普诺夫函数及非线性控制器,将非线性控制器的设计问题转化为线性矩阵不等式的求解问题,在此基础上设计了抗饱和补偿器;最后,进行了仿真验证,结果表明:所设计的控制器及抗饱和补偿器使系统具有较好的鲁棒稳定性及动态特性。 相似文献
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在规避机动状态下,为了实现对自治式潜水器良好的航行控制,通过分析潜水器的运动状态,建立了运动状态方程,确立了非线性单输入/单输出系统.同时,将复杂的非线性模型通过微分同胚的方法转化为降阶的线性模型,并在此基础上提出了一种基于神经网络的控制方法:将滑模控制思想、反馈线性化理论及神经网络在线建模方法相结合,提出了基于神经网络的鲁棒自适应控制算法,并将此方法用于自治式潜水器高度保持的仿真中,从仿真的结果来看,控制器具有满意的控制效果,证实了该方法的有效性,能为自治式潜水器航行控制提供一定的参考. 相似文献
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依据舵减摇状态空间模型,推导舵减横摇广义预测控制律,在舵角舵速约束的条件下,采用二次型规划计算控制量进行减横摇控制.对某一船舶在典型航行工况下进行了系统仿真,仿真结果表明,该方法不但可取得35%~45%的减摇效果,而且对横摇角速度与横摇角加速度也有40%左右的减小效果. 相似文献
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变结构控制器集中了非线性控制与线性控制的优点,既保证了系统的快速性,又具有良好的跟踪精度。运用控制理论及牛顿运动规律,阐述了变结构控制器的建模机理,重点研究在MATLAB/SIMULINK动态系统仿真环境下,利用已有模块搭建变结构控制器的仿真模型。该仿真模型已被成功地应用于某型自行高炮随动系统的仿真研究中。 相似文献
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针对BTT导弹在飞行过程中模型存在较大不确定性,并且控制舵的摆角受到物理装置约束的情况,研究了在约束条件下导弹姿态跟踪保性能控制的设计问题。首先在弹道的特征点处将导弹的非线性运动瞬时线性化,将导弹看作是一个不确定线性系统,提出应用基于线性矩阵不等式的跟踪保性能控制设计姿态控制器,然后推导得到满足控制约束的充分条件,以定理的形式给出了约束条件下跟踪保性能控制存在的充分条件。最后以某型导弹的姿态控制为例,设计了其姿态的跟踪保性能控制器。六自由度仿真结果表明了所得方法的有效性和可行性。 相似文献
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非线性系统的神经网络广义预测控制 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了神经网络广义预测控制方法在非线性系统中的应用,基于BP网络构造神经网络预测器,利用非线性系统的开环输入输出数据离线训练神经网络,根据拟牛顿BFGS优化算法使得二次型性能指标函数达到最小,得到了最优的控制序列。同时给出了神经网络广义预测控制算法的步骤,讨论了提高系统鲁棒性的措施。仿真结果表明,这种神经网络预测控制算法具有响应速度快、控制效果好和跟踪精度高等特点。 相似文献
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针对一类具有不确定参数和外界扰动的非线性大系统 ,在子系统互连项上界具有多项式形式的条件下 ,提出了一种分散变结构模型跟随控制器设计方案。该控制器不需要未知参数变化、外界扰动以及子系统互连上界的先验信息 ,能够通过自适应率对上述信息进行在线估计。在保证闭环大系统渐近稳定的条件下 ,同时实现了各个子系统滑动模态的存在性和可达性。理论分析和仿真结果验证了本文所提方案的有效性 相似文献
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结合舵减摇控制中通用线性模型与模糊线性模型的优缺点,采用了一种根据遭遇角的不同自动切换控制器设计模型的并行双模切换舵减摇控制方案。为在线自动辨识遭遇角,提出基于横摇功率谱密度柱状图的神经网络辨识方法。仿真结果表明,该方法辨识精度较高,且比传统重心法节省了在线计算量与存储数据库所需的存储空间,简化了辨识流程。 相似文献