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基于粒子群优化算法和博弈论的网络学习控制系统带宽调度
文档格式:PDF 文档大小:568.7KB 文档页数:7
研究了双层网络学习控制系统的带宽调度优化问题.为了合理分配子系统的带宽,引入了网络定价体系和动态带宽调度方法,建立了非合作博弈模型,从而将网络控制系统的网络资源分配问题转换为非合作博弈竞争模型下的Nash均衡点求解问题.在此基础上,采用粒子群优化算法得到此框架下的纳什均衡解,并进一步给出了网络控制系统的时间片调度方法.仿真结果表明了所提方法的有效性
一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型
文档格式:PDF 文档大小:440.67KB 文档页数:4
研究了一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型.与传统的建模方法相比,该方法不需要经过机理分析,而从信息科学的角度出发,在对反映生产过程工况原始动态数据进行特征选择的基础上,运用时间序列分析法建立其预测模型.同时讨论了它的神经网络实现方法.仿真结果表明了该方法的可行性
基于空间矢量脉宽调制的永磁同步电动机直接磁链控制
文档格式:PDF 文档大小:668.14KB 文档页数:6
针对永磁同步电动机电流矢量控制及传统直接转矩控制的缺点,提出了一种基于定子磁链直接控制的速度和转矩控制策略,通过直接控制定子磁链矢量的轨迹来实现磁链和转矩的控制,具有恒定开关频率及转矩和磁链脉动较小等优点,并给出了直接磁链控制应用的必要条件.仿真证明,提出的控制方案适用于恒转矩区和弱磁区的控制,且在较宽的速度运行范围内改善了速度和转矩控制的动态响应,明显优于传统的电流控制方案
热连轧液压活套系统非线性多变量建模及控制
文档格式:PDF 文档大小:816.76KB 文档页数:7
为进一步提高带钢热连轧厚控精度及控制品质,在液压活套的工作点附近,考虑带钢自重、液压伺服系统和活套本身的非线性,建立了液压活套系统的非线性多变量动态数学模型,并验证了该模型的有效性.针对该模型,考虑未建模动态和各种扰动,提出了一种基于反推控制和扩张状态观测器(ESO)补偿的解耦控制方法.用Lyapunov稳定理论证明了闭环系统是鲁棒稳定的.仿真表明新的模型和解耦控制方法都是有效的
X滤波自适应逆控制算法及在液压位置控制系统中的应用
文档格式:PDF 文档大小:690.85KB 文档页数:5
针对非线性时变特性的液压位置伺服系统跟踪控制问题,基于自适应逆控制理论,提出X滤波液压位置自适应逆控制策略.对传统自适应滤波算法在X滤波结构下的不足,提出变换域变步长归一化最小方差算法.采用该算法对液压伺服位置系统进行了对象建模、在线逆建模及开环控制系统设计.仿真结果表明,X滤波液压位置自适应逆控制具有跟踪速度快、对参数摄动鲁棒性强等良好动态特性
半无头热连轧动态变规格过程轧制规程优化
文档格式:PDF 文档大小:634.73KB 文档页数:6
为了在短时间内顺利实现带钢规格的变换,提高变规格过程的稳定性,提出了一种等压下系数的动态变规格规程设计策略和原理,给出了设计计算实例,与常规规程设计策略计算结果进行了对比,并对过渡过程各机架轧制力和出口厚度的波动进行了仿真计算。结果表明,新策略对提高变规格过程的稳定性,减少变规格机架对逆流机架的影响和干扰有着显著的作用
一种局部回归神经网络的快速算法
文档格式:PDF 文档大小:476.89KB 文档页数:4
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
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.
横向不均匀润滑轧制理论
文档格式:PDF 文档大小:775.37KB 文档页数:6
针对轧辊轴向不均匀磨损及由此带来的板形控制问题,建立了三维弹塑性动态辊系模型,分析了辊件间接触状态及其与轧辊轴向磨损分布间的关系,并由此提出了横向不均匀润滑轧制理论.仿真结果表明,通过改变辊件间横向摩擦因数分布,在保证带钢质量的前提下,实现了辊件间接触压力及摩擦力分布的均匀化,从理论上验证了横向不均匀润滑在改善辊件间接触状态方面起到的积极作用.最后,对横向不均匀润滑轧制理论的可行性进行了分析
多指手爪非线性分析及其位置离散学习控制
文档格式:PDF 文档大小:518.63KB 文档页数:6
本文通过分析机器人多指手爪的静摩擦、库伦摩擦、粘性摩擦等非线性因素,推导出多指手爪屈伸关节的动态控制模型;针对多指手爪的非线性影响,提出了一种位置离散学习控制方法,并给出了这种方法的收敛性定理.仿真结果表明,离散学习控制方法能在有限次迭代后使手指关节位置达到期望位置
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