基于神经网络的某扫雷犁电液伺服系统建模与控制

扫雷犁电液伺服系统是一类复杂非线性系统,基于传统建模方法构造的线性模型难以反映系统的本质非线性特征,因此提出采用基于正交最小二乘法的径向基函数神经网络对该系统进行精确建模;已有的手动分级控制或传统的PID控制方式不能满足精确控制的战术要求,提出采用基于广义训练和专门训练相结合的神经网络直接逆控制方法,实现系统吃土深度的有效控制。实验仿真结果以及与其他建模和控制方法的比较,验证了提出方法的有效性。     

倾斜转弯导弹非线性系统逆控制研究

利用BP神经网络对倾斜转弯导弹系统逆动力学系统进行动态模型辨识,进而应用逆系统方法设计了一种用于解决倾斜转弯导弹非线性控制问题的经典控制与神经网络在线自学习相结合的控制方案,实现了导弹三通道的线性化控制和输出的渐近无差跟踪.仿真结果表明,该方案可实现对倾斜转弯导弹系统的非线性控制,且具有较强的鲁棒性.     

非线性系统的神经网络广义预测控制

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。     

压电执行器 NLDDS及神经网络非线性建模与控制

本文采用非线性动态数据系统(NLDDS)建模方法和非线性递推最小二乘算法,对具有迟滞非线性特性的压电陶瓷微进给执行器的动态特征进行了建模、预报与控制,并且用人工神经网络对该类系统的建模与控制进行仿真。结果证明上述方法在一定程度上是可行的和有效的。     

坦克炮控系统神经网络自适应滑模控制方法

针对坦克炮控系统的时变性和非线性,设计一种神经网络自适应滑模控制方法。基于滑模控制强鲁棒性的优点,用RBF神经网络对系统摄动参数和未建模动态进行自适应逼近,可有效地降低切换增益,抑制系统的抖振。将滑模控制和神经网络逼近相结合,既保证了系统的鲁棒性又削弱了系统的抖振。仿真结果表明该设计能够有效地提高系统的动静态性能,优于经典的控制方法,为坦克炮控系统的设计提供了一种可行的设计方法。     

自治式潜水器规避航行神经网络控制器设计

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.     

电液伺服系统的仿真与自校正PID控制器的设计

对一个试验用电液伺服系统进行了理论建模和仿真研究 ,引入了一个非线性状态方程模型来描述电液伺服系统的动态特性 .通过仿真结果与实际系统的响应相比较 ,验证了所建立的理论模型的准确性 .在此仿真模型基础上 ,设计了一个适用的自校正PID控制器 ,并且对其控制特性进行了仿真研究     

神经网络模型预测函数控制方法

在建立基于神经网络模型的非线性预测函数控制系统结构和基于BP网络非线性预测模型的基础上,提出了基于神经网络模型的非线性预测函数控制方法,并对其优化法等进行了讨论。通过与PID方法的仿真比较表明,预测函数控制方法具有抑制干扰能力强、跟踪性能好的特点,能够满足一些非线性系统的控制要求。     

变结构控制器的仿真模型研究

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。     

基于模糊神经网络的储运发箱吊装PID控制

针对火箭炮储运发箱自动吊装系统中存在的非线性因素,如电液伺服系统中存在的摩擦和间隙以及吊装过程中受到的扰动,传统PID控制难以实现高精度控制。对自动吊装系统中的各部件建模,提出一种通过模糊神经网络整定PID参数的控制方法。将偏差、偏差变化量和偏差累计量作为输入,利用RBF神经网络优化模糊规则,对PID的3个参数:K_p、K_i、K_d进行整定。根据仿真结果,采用RBF模糊神经网络调整后,能有效提高抗干扰能力和吊装的定位精度。     

非线性短时延网络控制系统的容错控制器设计

针对一类存在短时延的非线性网络控制系统,提出了一种基于观测器的传感器失效完整性控制方法。首先利用模糊T-S模型对系统进行模糊建模,在此基础上,提出模糊控制器与模糊观测器的协同设计方法,然后应用李亚普诺夫函数法和线性矩阵不等式（LMI）法,给出了闭环模糊系统在传感器故障时具有完整性的充分条件。数值仿真算例表明,该方法是可行和有效的。     

基于非线性模型预测的翼伞系统控制研究

翼伞系统在飞行过程中,受外界不确定因素的影响呈现出非线性特性和耦合性．应用非线性模型预测控制理论对翼伞系统飞行控制进行了研究,提出基于非线性模型预测控制的翼伞系统控制律设计方法,并推导出控制律解析式．仿真研究表明,合理地选择泰勒展开级数和预测周期,通过泰勒级数展开并截尾后的翼伞非线性控制系统可以表现出良好的控制性能．     

一种金属橡胶元件建模方法研究

用理论和试验相结合的手段研究金属橡胶弹性元件的动力学建模,提出一种新的建模方法,用此方法建立了基于迟滞回线拟和分解的高次弹性复合阻尼模型。该模型用非线性刚度和非线性复合阻尼机理构造,模型中的参数由试验数据辨识。用所建模型重构恢复力-位移迟滞回线,结果表明该模型能很好描述这类非线性振动系统的特性。     

几何非线性机械臂有限段传递矩阵法

提出了几何非线性柔性机械臂动力学有限段传递矩阵建模方法,该方法既保留了有限段法自动计及几何非线性和动力刚化的优势,又保留了传递矩阵法建模的方便灵活.算例表明,计算时间与自由度成正比,在已知运动规律的情况下,可直接求得所需的驱动力矩,反之亦然.该方法无需建立系统总体动力学方程,易于工程技术人员掌握,具有一定实用价值.     

零动态设计方法在鱼雷纵向运动控制中的应用

鱼雷纵向运动方程是非线性微分方程 ,非线性系统近似线性化建模方法有着不可忽视的局限性 .非线性系统的精确线性化设计方法由于其复杂性而限制了它的应用 .将零动态设计方法应用于鱼雷纵向系统 ,为解决鱼雷非线性控制系统稳定设计提供了新的途径 .     

一类非完整系统的输出反馈控制问题研究

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。     

具有混合执行器故障和多未知控制方向的多智能体编队系统自适应协同容错控制

针对非线性多智能体具有混合执行器故障和多未知控制方向的问题,基于鲁棒自适应模糊技术,提出新颖的协同容错控制方法.采用分段Nussbaum函数解决了多未知控制方向;基于鲁棒自适应模糊技术解决了系统中的非线性不确定问题;引入一阶滑模微分器与自适应反步技术结合,用于获得虚拟控制律的一阶导数,并结合鲁棒有界方法,用于提高所设计...     

基于神经网络的四轮转向车辆辨识和控制

车辆的动力学受各种非线性因素(如轮胎特性和路面状况)的影响,因此,利用两自由度线性车辆模型很难描述车辆的动力学.本文提出了一个新的基于神经网络非线性建校和控制能力的4WS控制系统.首先将车辆动力学辩识为一个RBF冈给车辆模型,然后利用该RBF网络车辆模型设计RBF网络控制器.通过计算机仿真说明了所提方法的有效性.