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模糊遗传算法在混沌控制中的应用
文档格式:PDF 文档大小:440KB 文档页数:4
将模糊遗传算法与混沌的延迟反馈控制方法相结合,提出了基于模糊遗传算法的延迟反馈控制方法.它利用模糊遗传算法强大的寻优能力来整定延迟反馈控制中的控制刚度矩阵参数,从而克服了延迟反馈控制中控制刚度难于确定的问题.对混沌Lorenz系统的仿真控制说明该算法具有快速性好和抗干扰能力强等优点
按转子磁链定向矢量的智能控制
文档格式:PDF 文档大小:1.2MB 文档页数:7
对按转子磁链定向的矢量控制系统进行了智能控制研究.根据矢量控制的特点,充分运用计算机丰富的逻辑判断和数值运算功能对控制系统进行设计,不仅可以实现模拟控制器的数字化,而且可以突破模拟控制器参数为定值的局限.重点介绍了根据系统的变量变化趋势来确定数字调节器参数的变化规则,同时对于各个不同的调节规律,采用不同的控制策略,使得系统具有更好的动、静态性能指标,更强的鲁棒性.最后通过仿真和实验证明了本文理论的正确性
热连轧AGC系统的串级预测控制
文档格式:PDF 文档大小:326.13KB 文档页数:5
在监控自动厚度控制(AGC)系统基础上,增加一个压力AGC副回路控制.基于Smith预估模型,采用串级控制方式以综合使用监控AGC与压力AGC.副回路采用PID调节方式,主回路基于广义预测控制(GPC)算法求解控制器.由于增加了副回路控制,对进入副回路的干扰有超前抑制作用,因而减少干扰对主变量的影响,提高了抗干扰能力,从而改善了过程的动态特性.仿真结果表明该方法是可行性的,具有较好的控制性能
《工程监理概论》课程教学资源(PPT课件讲稿)第五章 建设工程监理的目标控制(5.1)目标控制的基本理论
文档格式:PPT 文档大小:42.5KB 文档页数:11
目标控制的基本理论 一、控制的过程 二、控制的基本环节 三、主动控制与被动控制 四、目标规划与计划 五、目标控制的措施
宽带钢热连轧机板形板厚增益调度解耦控制
文档格式:PDF 文档大小:491.94KB 文档页数:4
针对板形板厚综合控制的耦合问题,通过分析板形控制系统需要先后投入平坦度反馈控制和动态凸度控制的综合系统特性,采用前馈补偿综合法设计解耦网络以完成动态轧制过程的板形板厚解耦控制.结合1 700mm热连轧机实际控制系统,提出采用板形板厚增益调度解耦控制方法适应板形板厚耦合特性随实际轧制条件变化的应用需要,建立的增益调度函数集已在大型工业轧机得到验证与应用
非线性摩擦干扰下伺服系统模糊趋近律滑模控制
文档格式:PDF 文档大小:533.12KB 文档页数:5
针对伺服系统由于受非线性摩擦力的影响而产生的\爬行\和\平顶\现象,提出了模糊趋近律方法,设计了基于T-S模糊模型趋近律的滑模控制器,并进行了实验和仿真研究.实验和仿真结果表明:所设计的控制器能有效地消除低速\爬行\和\平顶\现象,提高伺服系统的跟踪精度;同时该控制器能显著降低常规趋近律滑模控制器的抖振问题,改善控制品质.该控制器适用于控制品质要求高的伺服系统
日照1580mm热连轧带钢计算机控制系统
文档格式:PDF 文档大小:626.05KB 文档页数:4
介绍了日照钢铁公司1580mm热连轧生产线三电计算机控制系统的组成和投入运行后的数据.该系统实现了粗轧立辊液压AWC和SSC控制,粗轧机和精轧机液压AGC控制,最新的无芯热卷箱卷取和主动移送控制,精轧液压活套控制、自动板形闭环控制、高密度CTC控制、卷取机助卷辊AJC控制等许多先进的控制技术,使得产品质量和精度大大提高.同时该系统还提供L2.5级功能,具有对板坯库和成品库及磨辊间管理能力,从而有效地保证了生产组织和工厂管理的顺行化和信息化
化学工业出版社:《化工仪表及自动化》课程教材电子教案(PPT课件讲稿,第三版)第十二章 简单控制系统
文档格式:PPT 文档大小:537.5KB 文档页数:51
◼概述 ◼被控变量的选择 ◼操纵变量的选择 ◼控制器控制规律的选择及参数整定 ◼控制规律的选择 ◼控制器参数的工程整定 ◼控制系统的投运及操作中的常见问题 ◼控制系统的投运 ◼控制系统操作中的常见问题
《现代控制系统 The Academy of Armored Force Engineering of PLA》第一章 控制系统概述
文档格式:PPT 文档大小:1.63MB 文档页数:25
1.1 引言 1.2 自动控制的发展简史 1.3 控制工程实践 1.4 现代控制系统举例 1.5 自动装配和机器人 1.6 控制系统的未来发展 1.7 工程设计 1.8 控制系统设计 1.9 设计实例1:转台速度控制 设计实例2:磁盘驱动器读取系统
中国地质大学(武汉):《先进控制理论与控制工程》博士生课程教学资源(课件讲稿)第五、六、七、八、九讲
文档格式:PDF 文档大小:1.97MB 文档页数:17
第五讲 工业信息物理融合系统 第六讲 模型预测控制 第七讲 面向网络控制系统的模型预测控制设计 第八讲 面向多智能体系统的模型预测控制 第九讲 先进控制理论和方法的实时实现及工程应用
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