针对目前局部回归神经网络动态BP算法的误差导数计算复杂、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的快速算法.该算法是将信号流图引入动态BP算法,较好地解决了求解误差导数的复杂性,同时采用BFGS算法加快了网络的收敛速度.仿真结果表明了本算法的有效性

针对永磁直线同步电机伺服系统,提出开闭环迭代学习控制器,实现期望直线位置的跟踪控制.分析了永磁直线同步电机的2-D模型及迭代学习直线伺服系统的收敛性.通过减小系统输入误差协方差矩阵迹的方式得到优化的遗忘因子,来修正控制输入的迭代学习律,同时采用零相位FIR数字滤波器对前馈学习控制器中的误差信号进行滤波处理.实验结果表明,带有遗忘因子的滤波器型迭代学习控制器能够保证直线伺服系统在不断的迭代学习中提高性能,有效抑制端部推力波动,系统具有很好的学习收敛速度、动态响应及控制精度

采用3层前向神经网络描述混沌时间序列的动力学模型,给出了该网络拓扑结构的确定方法.以及使网络泛化误差达到最小为依据确定网络的输入节点和隐含节点个数.仿真结果表明:该方法不仅优化了网络的结构,而且大大减少了网络的泛化误差

阐述了气体流量示踪法测量的原理、装置和应用。在实验室管道上试验了用氦气作为示踪剂的流量示踪法测量技术,测定了管内空气的流量并和标准皮托管测量计算结果进行了比较,相对误差很小。又对北京焦化厂2台大、中型煤气压缩机入口流量用此法进行了测定,并计算了系统误差。实践表明,这种气体流量示踪法测量的特点是能够用于一般流量测量仪器难于适应的场合。对进一步提高测量精度进行了讨论

以控制理论和时序理论为基础,提出了一种适于生产应用的滚齿机短周期误差动态补偿方法,建立了补偿控制系统。通过实验研究和计算机仿真,认为该方法是可行的和有效的

本文介绍了起动式飞剪的剪切控制模型,分析了影响剪切精度的原因,提出了一种用软件手段消除剪切误差的方法。工业试验证明:根据控制模型研制的软件是可行的,它使剪切误差下降到定尺的0.7%,成品率提高6%

3.6 线性系统的稳态误差 3.7 线性系统时域校正

3.6 线性系统的稳态误差 3.7 线性系统时域校正

一、长期均衡关系与协整 二、协整检验 三、误差修正模型

为了提高永磁同步电机的转速控制性能,克服扰动对伺服控制的影响,提出了一种基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法.设计了一种新型趋近律,以解决传统趋近律滑模面趋近时间和系统抖振之间的矛盾,提高系统响应快速性.综合考虑系统存在内部参数摄动和外部负载扰动,设计了滑模扰动观测器,并将观测值前馈补偿到速度控制器输出端;将观测器切换增益设计为扰动观测误差的函数,以削弱滑模观测值抖振.仿真结果显示,与传统趋近律相比,采用新型趋近律可有效提高系统的响应速度,快速准确的跟踪速度阶跃信号;滑模观测器可准确的观测系统扰动的变化;当系统加入负载扰动时,PI控制最大转速波动值为75 r·min-1,而基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制最大转速波动值较小为30 r·min-1,鲁棒性更好.实验结果显示,采用基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法可以快速跟踪400 r·min-1的速度指令,调节时间为0.12 s,稳态跟踪误差为±4 r·min-1,且转速无超调;滑模观测器可准确无超调的估计系统扰动值,进一步提高系统的抗扰动性能;当电机以400 r·min-1稳速运行时,加入0.6 N·m的负载扰动,基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法最大转速波动为23 r·min-1,与PI控制相比,转速波动减小了8%.上述仿真和实验结果具有较好的一致性,表明基于新型趋近律和扰动观测器的滑模控制方法可以有效抑制滑模控制系统的抖振,提高转速控制系统的鲁棒性和动态响应性能