搜索结果: 1-15 共查到“航空、航天科学技术 非线性系统”相关记录23条 . 查询时间(0.207 秒)
时变非线性系统直接自适应迭代学习控制
时变不确定性 迭代学习控制 神经网络 自适应控制
2011/5/18
针对一类含有非周期时变参数化不确定性的非线性系统，设计了一种新的迭代神经网络估计器，解决了非周期时变不确定性带来的设计难题。用迭代神经网络直接对期望控制量进行整体逼近，利用Lyapunov稳定性理论和自适应迭代学习控制技术设计了控制器，并进行稳定性分析，证明了系统所有状态量有界，且输出量将收敛至期望轨迹的一个邻域内。仿真结果验证了控制器设计方案的正确性。
一类非线性系统的混沌控制
混沌控制 反馈控制 混沌吸引子
2009/2/10
描述航天器、陀螺和气浮台等刚体姿态运动的欧拉动力学方程，是一个具有广泛代表意义的三阶非线性方程。当该方程中的参数取不同值时，可得到著名的Lorenz系统、Rssler系统、NewtonLeipnik系统、Chen系统及Lü系统。在不同的外力矩作用下，该动力学系统会呈现出相当复杂的动力学行为。从该系统中，发现了一大类新的混沌吸引子。本文分析了这一类混沌吸引子具有的共同特征，并采用基于输出反馈的PI...
在非线性动力系统维数较高、数学模型难以建立时, 利用时间序列分维数对系统的动力学性质进行了研究。通过对一经典非线性方程的分析, 得出利用随参数变化的时间序列分维数图, 可以很好地识别非线性系统从确定性状态到分叉或浑沌状态的临界参数点或区域。最后将此方法应用于一单盘Jeffcott 转子模型的分叉参数点识别及一转子运动状态识别, 得到了比较满意的结果。
给出了一种非线性系统传感器的故障诊断方法。该方法将T-S 模糊模型、全解耦奇偶方程和参数估计相结合,同时对非线性系统的多个传感器的故障进行检测、隔离与识别。设计出用于产生残差的线性系统全解耦奇偶方程,并给出了全解耦奇偶向量的存在条件,全解耦奇偶方程产生的残差仅对一个传感器故障敏感,而对系统状态、扰动输入和其它传感器输出解耦。引入T-S 模型将全解耦奇偶方程推广到非线性系统中得到了模糊奇偶方程。传感...
基于径向基神经网络的不确定非线性系统的鲁棒自适应控制
非线性控制 不确定系统 神经网络 滑模控制
2001/9/3
针对能够采用仿射非线性表示的含有不确定动态的非线性系统 ,提出了一种鲁棒自适应控制方法 ,该方法根据离线辨识出的受控对象的已知部分 ,采用神经网络在线辨识其未知部分 ,并针对辨识得到神经网络模型采用反馈线性化方法设计出自适应控制器 ,同时引入滑模控制方法以增强控制系统的鲁棒性 ,从而实现鲁棒自适应控制。通过对具有未建模动态的非线性直升机空气动力学模型 ,设计了总距通道系统。仿真表明该方法是有效的。
自组织模糊CMAC神经网络及其非线性系统辨识
CMAC 模糊神经网络 系统辨识
2000/10/8
针对 CMAC的特点,提出了联想度的概念,并由此设计了一种自组织模糊 CMAC神经网络 ( SOFC-MAC)及其学习算法,证明了 SOFCMAC能以任意精度对非线性特性一致逼近。该网络具有学习速度快,逼近精度高及局部泛化能力等特点。歼击机系统特征模型辨识仿真验证表明了该方法的有效性。
非线性系统中多传感器目标跟踪融合算法研究
目标跟踪 数据融合 中心融合算法 分布融合算法
1999/6/3
研究了在非线性系统中 ,基于转换坐标卡尔曼滤波器的多传感器目标跟踪融合算法。通过分析得出 :在非线性系统的多传感器目标跟踪中 ,基于转换坐标卡尔曼滤波器 ( CMKF)的分布融合估计基本可以重构中心融合估计。仿真实验也证明了此结论。由此可见分布的 CMKFA是非线性系统中较优的分布融合算法。
基于人工神经网络与模糊控制理论 ,对非线性系统提出了一种自组织模糊神经网络模型 ,并推导出一类新型学习算法。针对智能化数控加工中测力平台并不实用的问题 ,应用该模型和交流伺服电机电流进行切削力的间接测量。加工现场表明本文所建模型是有效的。
非线性系统在线模糊建模的快速算法
模糊竞争学习 在线辨识 卡尔曼滤波算法 非线性系统
1998/6/29
对于复杂、病态、非线性动态系统，基于模糊集合的模糊模型，利用模糊推理规则描述动态系统的特性，是一种有效方法。讨论了利用模糊方法实现非线性系统的建模方法。首先，利用在线模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊空间，然后利用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的参数。仿真结果表明了该方法的实用性和有效性。
非线性系统在线模糊建模的快速算法
模糊竞争学习 在线辨识 卡尔曼滤波算法 非线性系统
1998/6/29
对于复杂、病态、非线性动态系统，基于模糊集合的模糊模型，利用模糊推理规则描述动态系统的特性，是一种有效方法。讨论了利用模糊方法实现非线性系统的建模方法。首先，利用在线模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊空间，然后利用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的参数。仿真结果表明了该方法的实用性和有效性。
一类非线性系统的D型在线学习控制
非线性系统 学习控制 理想信号
1998/4/30
结合对初始状态的学习，给出了一类输出方程不含控制变量的时变非线性系统的Ｄ型在线学习控制算法及其收敛条件。其特点是将学习误差在线反馈，且迭代初始状态只需通过理想信号及系统的部分信息即可确定。最后，将所得结论应用于机器人系统，表明本文方法是有效的。
一类非线性系统的D型在线学习控制
非线性系统 学习控制 理想信号
1998/4/30
结合对初始状态的学习，给出了一类输出方程不含控制变量的时变非线性系统的Ｄ型在线学习控制算法及其收敛条件。其特点是将学习误差在线反馈，且迭代初始状态只需通过理想信号及系统的部分信息即可确定。最后，将所得结论应用于机器人系统，表明本文方法是有效的。
一类非线性系统的D型在线学习控制
非线性系统 学习控制 理想信号
1998/4/30
结合对初始状态的学习，给出了一类输出方程不含控制变量的时变非线性系统的Ｄ型在线学习控制算法及其收敛条件。其特点是将学习误差在线反馈，且迭代初始状态只需通过理想信号及系统的部分信息即可确定。最后，将所得结论应用于机器人系统，表明本文方法是有效的。
一类非线性系统的反馈非线性化镇定
非线性系统 几何方法 姿态控制
1997/3/10
给出了一类非线性系统的状态反馈非线性化镇定的方法。首先构造一个人为的输出映射，使得系统的零动态渐近稳定并具有向量相对阶｛１，…，１｝；然后构造一类控制器使得零输出流形服从一类指数稳定的非线性动态方程。利用非线性Ｈ∞－控制一个基本结果证明了在较弱的条件下，所得到的闭环系统是局部渐近稳定的。最后以刚体姿态控制为例，说明了利用上述结果，可以得到一类仅仅需要知道系统惯性矩阵元素相对值的反馈方案，从而在一定...