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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
低轨无拖曳(Drag-free)卫星为相对论的验证、引力波探测以及地球重力场的测量提供了低干扰的试验环境。目前已有的工作主要对无拖曳卫星模型进行线性化,然后进行控制器设计,此种方法忽略了无拖曳卫星控制系统的非线性环节,因此降低了控制器的精度。本文将基于Lyapunov稳定性理论和自适应反步控制,直接针对无拖曳卫星控制系统的非线性模型进行分析,设计一种自适应神经网络控制器。针对系统建模过程中的线性化和未建模动态,利用RBF神经网络对非线性项进行拟合和补偿,建立自适应神经网络权值自适应律,保证闭环系统具有较好的鲁棒稳定性能和抗干扰性能,实现无拖曳卫星控制系统的设计要求。仿真结果表明控制器的有效性,满足了无拖曳卫星的控制精度要求。  相似文献   

2.
采用基于径向基神经网络(RBFNN)模型的非线性模型预测控制方法,被控对象选择火花塞点火(SI)发动机的空燃比(AFR)高度非线性复杂系统,利用渐消记忆最小二乘法实现基于RBFNN的SI发动机AFR系统建模以及参数在线自适应更新。针对非线性模型预测控制中寻优问题,运用序列二次规划滤子算法对最优控制序列进行求解,并加入滤子技术避免了罚函数的使用。在相同的实验环境下,与PI控制算法和Volterra模型预测控制方法进行仿真对比实验,结果表明,所提算法的控制效果明显优于其他两种方法。  相似文献   

3.
针对单输入单输出非线性系统的自适应控制问题,提出了一种在线自适应模糊神经网络辨识与鲁棒控制的方法.该方法首先利用广义模糊神经网络学习算法,实时建立对象模型未知系统的逆动态模型,实现网络结构和参数的同时在线自适应.考虑到网络建模误差和外部干扰的存在,还设计了基于控制理论的鲁棒补偿器.仿真结果表明,该方法能对模型未知仿射非线性系统实现鲁棒输出跟踪.  相似文献   

4.
针对工业过程控制中的强非线性系统的复杂控制问题,给出了一种基于神经网络预测的控制方法,用改进的BP神经网络实现预测控制中的模型预测,有效的解决了神经网络收敛速度慢的问题,同时用RBF神经网络实现预测控制中的控制器的优化,解决动态规划方法求解慢的问题。将该算法用于强非线性系统中,仿真结果表明该算法,具有响应速度快、跟踪性能好、鲁棒性和抗干扰性强的优点。  相似文献   

5.
为了改进汽轮发电机组汽门的控制方式,建立了汽轮发电机组汽门调节系统的非线性模型。运用微分几何控制理论中的状态反馈精确线性化设计方法,得到了汽轮发电机组汽门非线性控制规律,在此基础上进行电力系统单机无穷大系统动态计算机仿真的研究。仿真结果表明汽门非线性控制可以明显提高电力系统的暂态稳定性,改善电力系统的动态品质,对电力系统中汽轮发电机失步后的再同步有明显的控制效果。  相似文献   

6.
为了提高股票价格的预测精度,针对股票价格数据的非平稳非线性的特性,本文运用改进的PSO实现LSSVM的核参数和惩罚系数自适应选择,提出一种SAPSO优化LSSVM股价预测模型,并以此进行实证分析。通过基于SAPSO-LSSVM算法的1步、3步、5步和7步预测结果和不同模型的预测时间和预测均方误差的对比结果可知, SAPSO-LSSVM股价预测模型具有预测精度高,预测时间短的优点,同时能够实现预测参数的自适应选择。  相似文献   

7.
非线性控制技术在三相有源滤波器中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对三相并联型有源电力滤波器的仿射非线性模型,通过分析得出该模型满足状态反馈的条件,基于微分几何提出了一种基于状态反馈精确线性化的非线性控制策略,设计了非线性控制器,实现了对有源电力滤波器的输出控制。仿真结果表明,该非线性控制器的各项性能指标均良好,验证了所提出的控制方案性能优越。  相似文献   

8.
水产养殖池塘是一个多变量、非线性和大时延系统,很难用传统方法建立水质预测的精确模型.神经网络具有良好的非线性函数逼近能力,非常适合处理水质预测等复杂问题.利用BP神经网络模型,通过自适应的动态学习方法和模型优化,采用MATLAB神经网络工具箱建立了水产养殖水环境因子pH值预测模型.在预测模型中输入测试样本,将预测结果与实测值进行比较,平均相对误差小于1%.结果表明,所构建的基于自适应BP算法的水产养殖水质预测模型具有良好的精确性和准确性,能有效地预测养殖池塘的水质状况.  相似文献   

9.
针对经济系统内广泛存在非线性以及传统方法对经济系统预测精度的不足,建立了基于自适应神经模糊推理系统的国内工业总产值预测模型,计算结果表明,无论是在对训练数据拟合还是对测试数据预测方面本模型都具有较高的精度;最后应用所建模型,预测了今后若干年国内工业总产值.  相似文献   

10.
土壤中重金属含量变化具有非线性、大延时等特点,很难用传统方法建立土壤重金属预测的精确模型。BP神经网络具有良好的非线性函数逼近能力,非常适合处理土壤预测等复杂问题。利用神经网络模型,通过自适应的动态学习方法和模型优化,采用MATLAB神经网络工具箱建立了土壤重金属预测模型。在预测模型中输入测试样本,将预测结果与实测值进行比较,平均相对误差小于1%。结果表明,所构建的基于BP神经网络的土壤重金属预测模型具有良好的精确性和准确性,能有效预测土壤中重金属的状况。  相似文献   

11.
自动转向控制是实现农业车辆自动导航控制的关键技术,为了提高转向性能和精度,提出了1种基于非线性积分滑动面的自适应滑模控制方法。先将农业车辆的转向系统假定为1个二阶的数学模型,并将系统中的不确定性因素和难以建模的外部干扰动力学系统假设为可满足边界条件的等效干扰;针对每个导航控制周期构建所需系统响应的瞬态过程,设计了1个非线性积分滑动面;同时根据闭环转向控制系统提出相应的滑模控制规则,确保系统能够获得迅速无超调量的闭环响应曲线,并利用模糊控制实现了滑模控制增益的自适应切换。仿真试验表明,设计的非线性积分滑动面的自适应滑模控制方法对提高农业车辆转向控制系统的平稳性、精度具有重要意义。  相似文献   

12.
动态数据驱动的林火蔓延模型模拟误差自适应修正   总被引:1,自引:0,他引:1  
以动态数据驱动技术为基础,通过对林火蔓延模拟精度验证方法和模拟误差的分析,确定模拟误差修正参数及其计算方法,并通过神经网络技术自动生成模拟误差修正参数,从而实现林火蔓延模型模拟误差的在线自适应修正.以王正非林火蔓延模型为例,采用历史记录火场数据对模拟误差的自适应修正过程进行验证试验,结果表明,在预测的l6条记录中,有1...  相似文献   

13.
提出了一种基于数据驱动的系统建模方法,采用减法聚类和模糊C-均值聚类相结合的模糊聚类算法进行前件RBF网络辨识,自适应地获得精确的聚类个数和隶属度参数;用BP算法训练后件网络的权值,从而仅利用输入输出数据,就建立了T-S模糊神经网络模型,在该过程中充分利用了BP神经网络和RBF神经网络的优点。最后用该模型对一个非线性系统进行辨识,用MATLAB进行仿真,结果表明,该方法具有可行性。  相似文献   

14.
卷烟吸阻是卷烟设计制造中的核心指标。因涉及影响因素多且具有复杂的非线性特性,无论是基于多孔介质流体力学模型还是基于大量工程实践的经验模型,均无法定量指导设计与生产,至今卷烟吸阻仍以实验测试数据为评价依据。针对卷烟生产过程中产生的大量检测数据及数据的复杂多源和不断更迭的特性,提出了一种利用生产历史积累数据,通过K均值聚类算法清洗数据消除样本差异,结合自适应套索方法对输入变量进行降维处理和辅助变量选择,并利用选择稳定性评估对过程进行一致性约束,在多源数据和滚动过程一致选择出与吸阻原理模型匹配的关键影响指标,并将其作为径向基函数神经网络(RBFNN,radical basis function netural network)的输入,建立吸阻的推理预测模型。经验证,预测模型的均方误差为0.004,相对误差率控制在3%以内,实现了生产场景下的吸阻快速预测。  相似文献   

15.
针对具有非线性特征的智能拖拉机运动控制问题,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的横向轨迹实时跟踪控制策略.从非线性运动模型线性化和离散化入手,建立以前轮转角增量和纵向速度增量为状态量的目标函数;设计系统控制量极限约束和控制增量约束,并将MPC最优求解问题转化为二次规划问题,目标函数采用有松弛因子和无松弛因子2种形式.基于Matlab/Simulink平台设计MPC控制器,进行了2种目标函数的固定坐标系下的给定轨迹跟踪试验.结果表明:2种控制算法均可以快速跟踪期望路径,目标函数具有松弛因子的MPC控制器的拖拉机跟踪效果和平稳性更好,前轮转角始终被限定在约束范围内.  相似文献   

16.
针对传统预测控制算法在解决非线性系统控制问题时,存在难以建立精确的数学模型、控制精度不高等缺点,提出一种新的非线性系统预测控制方案。以多BP神经网络作为并行预测模型,克服误差积累以及网络规模庞大的缺点;运用粒子群优化(PSO)算法完成非线性预测控制的滚动优化。仿真表明,该方案的控制效果比常规动态矩阵控制效果有所提高,该方案是可行和有效的。  相似文献   

17.
以多级减振离合器的接合过程为控制为对象,考虑到扭振弹簧刚度和阻尼的分段特性,建立了单输入单输出非线性动力系统模型,应用微分流形变换和反馈线性化方法,原非线性系统可等价为具有零动力学性质的线性系统,然后在线性空间设计控制方案,仿真以两级减振自控离合器跟踪理想响应为例,结果表明,对非线性系统实施反馈线性化控制,跟踪精度高,鲁棒性好。  相似文献   

18.
将神经网络和模糊控制与有着广泛应用PID控制相结合,设计了一种静止无功补偿器的智能自适应PID控制器。利用神经网络实现系统模型辨识,采用模糊逻辑和神经网络相结合对PID控制器参数动态寻优。使SVC的控制既具有模糊控制的简单,有效的非线性控制作用,又具有神经网络的自学习,自适应能力。  相似文献   

19.
针对钢水动态冶炼数据的特点,利用非线性多元回归分析的麦夸特算法得出钢水温度和含碳量与其他过程变量之间的数学模型,实现各个过程变量的合理搭配。通过中值滤波器对数据进行滤波,对滤波后的部分数据进行非线性回归分析,预测关于钢水终点温度和含碳量的数学模型,利用麦夸特算法对模型进行求解,用建模余下数据对所建的数学模型进行校验。结果表明:所获得的终点温度和含碳量模型与实际模型相比均方差分别为0.11和0.09,所建模型具有较好的拟合度。  相似文献   

20.
连续搅拌反应釜(CSTR)的温度具有强非线性的动态特性,传统的控制方法效果往往不尽人意,而动态矩阵控制(DMC)算法在处理非线性问题时有一定的优势。以非线性CSTR系统的反应釜温度为控制目标,通过仿真试验研究了DMC算法在该系统分别处于理想状态、存在输出干扰及模型失配3种情况时的目标控制效果。仿真结果表明,DMC算法能有效地控制反应釜温度;理想状态下的控制效果表现出上升速度快、调节时间短、无稳态误差等优点;存在输出干扰和系统模型失配时仍有良好的控制效果,具有较强的抗干扰能力和鲁棒性。  相似文献   

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