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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。 相似文献
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针对标准概率假设密度滤波器要求,新生目标强度作为先验信息需已知的工程限制,提出一种未知新生目标强度的多目标概率假设密度算法。该算法以概率假设密度滤波器为基础,通过充分利用目标运动信息及其与监视区域的相对关系来获取源于潜在新生目标的量测,并以此建模下一时刻滤波器所需的新生目标强度。仿真结果表明,所提算法在含有未知新生目标跟踪场景具有鲁棒的滤波性能,且其跟踪精度和计算代价均优于相关多目标PHD滤波器。 相似文献
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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。 相似文献
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90.