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
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一臺數控機床的先進程度衡量著一個國家制造業的先進水平，而數控機床最核心的部分就是數控機床控制系統。近年出現的ARM數入式系統具有硬件資源豐富、性能好、成本低和功耗低等優點，FPGA技術具有可重復編程、在線升級、實時性好、可靠性高等優點。為了克服傳統的數控機床成本高、控制精度低、實時性差，可靠性低等缺點，研究基于ARM+FPGA架構的新型數控機床系統，具有重要的社會經濟意義和重大的經濟價值本文以數控機床為工程背景，以何服電機PMSM為具體對象以ARM+FPGA作為數控系統的實現平臺，從提高何服系統位置環控制的自適應能力，提高位置環、速度環和電流環等復雜運算的處理速度，提高系統管理與控制程序開發的簡單性、界面的美觀性等方面開展了深入的研究。其主要研究工作和結論如下：（1）在對比分析了幾種控制系統架構基礎上，提出了一種基于ARM+FPGA的數控機床自適應模糊控制何服系統的設計方案。該系統采用以ARM作為系統主控與運動軌跡計算芯片，FPGA作為何服系統運動控制芯片，而其中的FPGA運動控制系統包括自適應位置控制模塊、速度控制模塊、電流變換模塊三大部分（2）針對提出的 ARM+FPGA的數控機床自適應模糊控制何服系統的設計方案，進行了有關數學模型的建立占推導，并借助MATLAB工具建立系統仿真模型進行仿真。系統仿真結果表明，該系統位置響應超調量小，響應時間短，系統性能優越（3）為了提高運動控制的實時性、可靠性、靈活度，根據運動控制系統的模型，提出了一種FPGA實現的運行控制系統的結構，井詳細進行了自適應位置控制模塊、速度控制模塊、電流變換模塊等內部各模塊的設計，之后利用HDL進行了有關模塊的程序設計和PGA實現仿真（4）針對基于ARM微處理器的主挖與運動軌跡計算系統，進行了系統控制界面的設計，FPGA與ARM芯片、FPGA與上位機等通信程序設計，進行了運動控制中加減速、插補方法的分析與設計關鍵字：數控機床：水磁同步電機：自適應模糊控制：ARM:FPGA
上傳時間： 2022-03-11
上傳用戶：20125101110
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
標簽： 自適應控制
上傳時間： 2022-03-14
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模糊自適應整定PID控制系統設計
標簽： pid控制系統
上傳時間： 2022-03-19
上傳用戶：qingfengchizhu
自抗擾控制是一種以PID控制為基礎，并對其做出改進的環路控制方式。理論上控制效果好于PID，且能夠替代PID控制
標簽： 自抗擾控制
上傳時間： 2022-04-19
上傳用戶：bluedrops
自抗擾控制入門的資料，可以好好看一看了。。。。。。。。。。。。
標簽： 自抗擾控制
上傳時間： 2022-04-29
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自適應控制書籍，通俗易懂，Astorm大神的經典著作
上傳時間： 2022-06-01
上傳用戶：20125101110
該文件為西門子上的PID控制，已經成功移植，西門子PID程序(FB58)的C代碼帶自整定功能(當你讀懂后你就能體會偉大的西門子過程控制的精妙以及STEP7命名的由來)
上傳時間： 2022-06-09
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系統辨識與自適應控制Matlab仿真 含pdf書和源代碼-北航版 《系統辨識與自適應控制MATLAB仿真》從MATLAB仿真角度出發，系統地介紹系統辨識與自適應控制的基本理論和方法。 《系統辨識與自適應控制MATLAB仿真》內容主要分為三部分：第1部分為緒論；第二部分為線性系統辨識與自適應控制，包括系統辨識（如*小二乘法、梯度校正法和極大似然法）、模型參考自適應控制、自校正控制和基于常規控制策略的自校正控制；第三部分為非線性系統辨識與自適應控制，包括神經網絡辨識與控制、模糊控制與模糊神經網絡辨識和無模型自適應控制。
上傳時間： 2022-06-24
上傳用戶：20125101110
文檔為模糊自適應PID控制系統的研究及MATLAB仿真總結文檔，是一份不錯的參考資料，感興趣的可以下載看看，，，，，，，，，，，，，
上傳時間： 2022-06-28
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