伺服电机NCS神经网络PID趋近律滑模控制

针对直流伺服驱动电机的网络控制系统的非线性控制系统特性和神经网络多包传输的特性,提出一种基于滑动窗口策略的多核LS-SVM神经网络PID趋近滑模控制器。该控制器可以在线控制和预测丢包补偿,并将其控制系统实现为一种具有延迟和丢包的多包数据传输直流控制器的伺服驱动电机神经网络自动控制补偿系统。其主要方法为,首先基于等效变换、无延迟和滑动窗口相结合的LS-SVM在线数据包损耗预测,建立系统的延迟补偿模型。其后通过神经网络的非线性映射对PID参数进行在线调整,实现稳态并进行分析。仿真结果表明,组合内核LS-SVM预测策略可以提高数据包损失补偿的准确性,减少系统抖振,在响应速度较快的情况下完成整定。     

基于灰色滑模控制的火箭炮伺服系统仿真

新型火箭炮伺服系统的控制过程具有明显的非线性和时变特性,传统的PID控制是基于精确数学模型的控制方法,难以获得满意的控制效果。为了提高控制精度,在伺服系统中采用滑模控制与灰色预测相结合的控制方法,以减少参数变化和外部干扰对伺服系统的影响。通过MATLAB仿真表明,该控制方法削弱了滑模控制抖动对伺服系统的影响,提高了系统的鲁棒性和抗干扰能力。     

探索“网络+”思想政治教育新模式

习主席深刻指出,政治工作过不了网络关,就过不了时代关。近年来,部队运用网络开展思想政治教育已经普遍推开,这一重要课题的探索研究也不断推陈出新。面对新时代、新情况、新问题,结合部队一线思想政治教育现状,就如何更好地发挥网络作用,充分运用网络思维、资源和手段,实现从"网络"到"网络+"的动态升级,推动部队思想政治教育不断改革创新、提质增效,我们做了一些调研和思考。     

一种模块化多电平变换器的改进型预充电策略

为实现基于模块化多电平变换器(modular multilevel converter, MMC)的变频驱动系统启动前对电容的平稳准确充电,提出了一种预充电策略。MMC预充电过程可分为不控充电阶段和可控充电阶段。以可控充电阶段的控制策略为研究重点,分析了充电电流恒定时的电压变化规律,给出了充电电流控制方程。该策略充电时间可调,无需实时观测子模块电容电压,能使各电容电压平均、平稳上升,半实物仿真证明了所提方案的正确性和有效性,为MMC驱动电机提供了应用基础。