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搜索结果: 1-10 共查到控制科学与技术 模型参考自适应相关记录10条 . 查询时间(0.565 秒)
为了能更好地跟踪状态变量可观测的参数未知线性系统的参考轨迹,将模型参考自适应控制与迭代学习控制相结合,提出了线性模型参考自适应迭代学习控制算法(MRAILC)。设计了控制器结构并提出了迭代学习控制律。利用李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论证明了当迭代次数趋于无穷时,跟踪误差在有限时间区间上一致收敛到零。仿真结果验证了算法的有效性。
该文针对被控对象输出不可量测的非线性系统,引入一个便于在线辨识的扩展神经网络模型,提出一种基于前馈-反馈结构的神经网络模型参考自适应控制方法。给出了具有全局收敛性的网络训练算法,并分析了控制系统的稳定性。仿真结果表明该控制方法是有效的,而且对网络初始权值的选取及被控对象特性参数的扰动都具有良好的鲁棒性。
本文针对由参数未知、存在有界扰动和非线性关联的子系统组成的大规模互联系统,提出了一种新的分散模型参考自适应控制法.它适用于孤立子系统传递函数的相对阶次n*i为任意值的情况.根据李雅普诺夫稳定性理论,文中证明了这种分散自适应控制系统全局稳定的充分条件.与有关文献所介绍的方法相比,本文的方法可用于n*i>2的场合,因而它更具有一般性和实用性.
解决了对象相对阶大于1、高频增益符号未知时的变结构模型参考自适应控制(VS-MRAC)问题.提出了一种基于监控函数的控制信号切换律, 证明只需要对首个辅助误差构造监控函数, 就可决定控制信号的切换时间;进而, 在监控函数的管理下, 控制信号经至多有限次切换后将停止切换, 闭环系统所有信号一致有界, 跟踪误差将收敛到一个残集内, 且该残集可通过减小某些设计参数而变得任意小.特别地, 我们证明, 若系...
用模糊神经网络作为控制器,依靠参考模型产生理想的控制系统闭环响应,从而随时得 到控制系统的输出误差.用梯度法实时修正模糊控制器的输入和输出隶属度参数,得到一种 在线模糊自适应控制的新方法.通过倒立摆的仿真实验表明,该方法是可行的并能适应对象 特性的大范围变化.
本文针对一类离散时间系统, 研究了具有规范化自适应律的直接型模型参考自适应控制 (MRAC). 我们重新证明了离散时间系统的输入与输出间的 Lp 范数与 L2δ 范数关系特性和离散时间的交换引理 1 与引理 2. 并建立了离散时间自适应律的性质, 定义了规范化信号, 把闭环系统中的所有信号与其建立联系. 从而, 正如连续时间系统一样, 以一种系统化的方法严格分析了离散时间 MRAC 方案的稳定性...
本文用变结构方法设计柔性机械臂的模型参考自适应控制律.首先用最优状态反馈方法构造了参考模型,然后定义了末端位置误差,构造了滑模曲线,接着用变结构方法推导了自适应控制律,最后针对一具体柔性臂作了仿真研究,验证了理论的正确性并给出了一些有意义的结论.
Abstract本文讨论了一种具有较好观测精度和鲁棒性的使用PI自适应模型参考自适应的转子磁通、速度观测器的实现.构造一个直接转子磁场定向无速度传感器感应电机矢量控制系统,并给出了仿真和基于DSPF240的
Abstract针对未知参数随机系统,基于模型参考自适应方法和双准则函数,设计了具有控制和学习作用的对偶控制器.通过控制器的学习作用提高了控制精度,有效地减少了启动时的超调.仿真结果表明,设计的控制器能够具有较好的跟踪性能.
Abstract采用Stop 和Play算子表示的Prandtl-Ishlinskii回滞模型描述回滞特性, 该模型便于实现控制器的设计.考虑带有未知回滞驱动且以状态空间形式表示的连续时间线性动态系统, 给出了模型参考自适应控制设计方案.控制策略保证闭环系统的全局稳定性和期望的跟踪精度,有效地抑制回滞产生的不精确和振荡现象.数值仿真结果表明了控制算法的有效性.

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