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AGC-AFC综合系统解耦控制
文档格式:PDF 文档大小:330.13KB 文档页数:4
分析了板材轧制控制过程,给出了板厚板形综合系统(AGC-AFC)反馈闭环控制的数学模型;对AGC-AFC系统进行了解耦;引进Smith预估器补偿系统延迟环节的影响;最后采用PID方法实现对AGC-AFC系统的控制.仿真实验结果显示了上述方法的有效性
基于滑觉功能的机器人多指手稳定抓取方法
文档格式:PDF 文档大小:275.72KB 文档页数:5
提出机器人多指手滑觉功能的一种实现方法和基于滑觉功能的机器人多指手力反馈控制方法.机器人多指手的滑觉功能是通过检测力觉传感器输出的变化而实现的,而通过将滑觉判断与力反馈控制相结合,并在力反馈控制系统中引入分级模糊控制的思想则可以使机器人多指手在实现滑觉功能的同时完成对物体的稳定抓取
线性时滞不确定系统的时滞相关鲁棒镇定
文档格式:PDF 文档大小:329.65KB 文档页数:5
讨论了同时具有输入时滞与状态时滞的不确定线性系统的时滞相关鲁棒镇定问题.运用矩阵分解思想和Lyapunov-Karsovskii泛函方法,在处理V的导数时添加一个恰当的0项,引入自由权矩阵,基于LMI方法获得了系统经无记忆状态反馈后可鲁棒镇定的时滞相关充分条件,同时获得了具体的控制器设计方法.数值例子说明所得结论具有较小的保守性
一类非线性控制系统的干扰解耦
文档格式:PDF 文档大小:230.66KB 文档页数:2
讨论了一类非线性控制系统的干扰解耦问题.通过对系统正则型的研究给出了使系统可通过静态反馈达到干扰解耦控制的充分必要条件,并给予了严格的证明
数据挖掘在安钢电极预测建模中的应用
文档格式:PDF 文档大小:770.26KB 文档页数:6
从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果
基于LMI方法的轧机主传动系统机电振动H∞控制
文档格式:PDF 文档大小:651.27KB 文档页数:6
为了抑制机电振动,保证对干扰有良好的动态抑制作用且无静态扰动误差,针对轧机主传动系统,建立了基于模型匹配二自由度系统的状态空间模型,并将轧机主传动系统机电振动控制设计问题归结为标准的H∞控制问题;用线性矩阵不等式法得到输出反馈H∞控制器,以保证系统的鲁棒性.仿真研究结果表明,该方法有效改善了轧机主传动系统的跟踪性能,抑制了系统的机电振动现象,同时减小了轧制负荷扰动引起的动态速降.
一类三维耦合混沌系统的动力学分析与数值模拟
文档格式:PDF 文档大小:593.72KB 文档页数:5
通过对一个三维不稳定线性系统添加非连续状态反馈控制项,即一个分段线性控制开关,从而构造出一种新的几何对象,实现了三线性系统耦合混沌控制.对一类三维耦合混沌系统的动力学性质进行了理论分析,给出了与此类系统动力学性质相关的三个定理.数值模拟及计算全部Lyapunov指数验证了该三维耦合系统确实存在混沌
同步电动机励磁系统微机控制
文档格式:PDF 文档大小:452.03KB 文档页数:5
本文采用 MCS-51系列单片机构成同步电动机晶闸管励磁系统的自动投磁检测,电压负反馈强励磁及晶闸管三相全控桥触发电路的硬件、软件实现方法。实验结果表明:工作可靠,系统大大简化,有推广价值
不平衡输入三相-单相矩阵变换器电流解耦控制策略
文档格式:PDF 文档大小:3.33MB 文档页数:8
分析了三相-单相矩阵变换器(3-1MC)输入侧低次谐波的产生原因,推导了功率补偿拓扑结构下的输出侧与补偿侧调制函数约束关系式.研究输入电压不平衡下,含电容补偿单元的3-1MC单网侧电流反馈控制策略无法对输入两相旋转坐标轴(dq轴)下的直轴与交轴电流分量实现无静差控制,提出了在功率补偿下对输入三相电流作正序、负序dq轴分解,分别独立对输入双dq轴下正序、负序电流作解耦内环,输出侧与补偿侧电压加权合成为外环的双闭环控制.实验与仿真结果均表明该策略不仅使3-1MC具有功率补偿功能,而且有效抑制了电压不平衡引起的输入电流与输出电压所含低次谐波,提高了3-1MC在单相用电场合的实用性
基于积分型Lyapunov函数的随机非线性系统的自适应控制
文档格式:PDF 文档大小:391.01KB 文档页数:5
针对一类带有未知虚拟控制增益的随机严格反馈非线性系统,基于后推设计,引入积分型Lyapunov函数,并利用神经网络的逼近能力,提出了一种自适应神经网络控制方案.与现有研究结果相比,放宽了对控制系统的要求,取消了对于未知函数的限制条件.通过Lyapunov方法证明了闭环系统的所有误差信号依概率有界.仿真结果验证了所给控制方案的有效性
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