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執行器件相關專輯 43冊 296M交直流傳動系統的自適應控制 323頁 4.2M.pdf
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上傳時間： 2014-05-05
上傳用戶：時代將軍
機床電器,自控相關專輯 56冊 498M模糊自適應控制理論及其應用 336頁 7.5M.pdf
模糊控制相關專輯模糊自適應控制理論及其應用 336頁 7.5M.pdf
關于參考模型自適應控制的matlab例程，幫助初學者學習了解自適應控制相關理論的實際應用。
標簽： 參考模型 自適應控制
上傳時間： 2016-06-28
上傳用戶：愛笛生的聲
利用滑模控制方法設計結合自適應控制方法，得到系統的自適應控制律
標簽： 自適應控制 系統設計
上傳時間： 2018-05-12
上傳用戶：13121982768
基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應控制研究_鄧娟
標簽： BP神經網絡 永磁同步電機 自適應控制
上傳時間： 2020-12-15
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該文檔為神經網絡自適應控制的原理的簡介資料，講解的還不錯，感興趣的可以下載看看…………………………
標簽： 神經網絡 自適應控制
上傳時間： 2021-10-22
該文檔為神經網絡自適應控制及其發展應用簡介文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
上傳時間： 2021-11-26
1.針對一類參數未知的非線性離散時間動態系統，提出了一種新的基于神經網絡的MMAC方法。首先，將系統分為線性部分和非線性部分。針對系統線性部分采用局部化方法逮立多個固定模型覆蓋系統的參數范圍，在此基礎上，建立自適應模型來提高系統性能；針對系統非線性部分建立非線性神經網絡預測模型來邏近系統的非線性。然后，針對每個子模型設計相應的擅制器。最后，設計基于誤差范數形式的性能指標函數對控制器進行硬切換。仿真結果表明，所提出的MMAC方法與傳統的在參數空間均勻分布的MMAC方法相比能顯著提高非線性系統的暫態性能。2針對一類具有參數跳變的非線性離散時間動態系統，提出子一種基才聚類方法和神經網絡的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚類算法對系統先驗數據進行分類處理，再分別對每類數據采用RLS算法建立多個固定模型。在此基礎上，建立兩個白適應模型來提高系統響應速度和控制品質，建立神經網絡預測模型來補償系統非線性。然后，分別針對相應的子模型設計線性魯棒自適應控制器和神經網絡控制器。最后，采用基于信號有界和測量誤差的性能切換指標對控制器進行切換，并證明閉環系統的穩定性。仿真結果表明，所提出的算法能更好地解決非線性系統發生參數跳變問題，使得系統具有良好的控制品質3.針對MMAC方法中的模型庫優化問題，考慮系統實際運行數據，提出了種基于相似度準則和設置最大模型數的動態優化模型庫方法。該方法能對新數據進行綜合考量并判斷是否應該將該數據納入子模型建模，并通過設置最大模型數來確保系統用最少的子模型就能保證系統的控制性能。仿真結果表明，所提出的算法能極大地減少子模型數量且具有較好的控制效果。關鍵詞：非線性系統；多模型方法；自適應控制；模糊聚類；神經網絡
標簽： 自適應控制
上傳時間： 2022-03-11
建模、控制算法研究以及仿真試驗都是燃氣輪機研制過程中必不可少的環節，本文針對三者展開研究首先，采用容積慣性法代替牛頓-拉普遜法建立三軸燃氣輪機非線性動態模型，并考慮變比熱、引氣與冷卻等環節，通過與試車數據比較驗證了所建模型具有良好的仿真精度。采用容積慣性法不但提高了模型的實時性，并且動態過程更接近真實燃氣輪機運轉狀態。分析了容積慣性法建模中低轉速階段仿真時出現的參數振蕩現象產生的原因，通過增加低轉速特性數據消除了參數振蕩，并提出了一種基于指數平衡與樣條擬合的外推方法來獲得低轉速特性數據。通過低壓壓氣機特性數據外推計算與分析，證明了該外推方法具有較好的準確性。然后，針對重型燃氣輪機非線性強、慣性大和負載多變等特點，提出了一種基于深度信念網絡的自適應控制器。該控制器結合了深度信念網絡和傳統PD控制器，其中深度信念網絡作用是在線調整PID參數，而傳統PD控制器負責控制量的計算與輸出。通過數字仿真，驗證了該控制器滿足燃氣輪機轉速控制的要求，并且具有良好的自適應性，在燃氣輪機不同工況下，能夠對其轉速進行準確控制，使得系統快速響應的同時無超調量。最后，針對燃氣輪機硬件在環仿真平臺的需要，設計了一種能夠采集并模擬多種范圍電壓、電流與頻率信號的接口模擬器。搭建了燃氣輪機硬件在環控制平臺，在試驗前對接口模擬器以及控制器進行了標定與平臺的實時性驗證。在已有的控制器上，完成了基于RIX作系統的多任務嵌入式控制系統開發。通過硬件在環試驗，進一步驗證了本文設計的控制器具有良好的控制效果與較強的自適應能力關鍵詞：燃氣輪機，容積慣性，建模，仿真，自適應控制，深度信念網絡，硬件在環
上傳時間： 2022-03-14
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