DVD光学头的RBF神经网络自适应PID控制器设计

为了使三维光存储技术的应用水平得到提高,以DVD伺服技术、双光子吸收技术为基础组建了一套信息存储系统。针对DVD光学读取头系统,采用RBF神经网络自适应PID控制器进行控制,充分利用RBF神经网络的自学习和全局非线性逼近能力,在线调整修正PID控制器的3个参数,使其达到一种最优控制,并通过MATLAB软件进行了计算机仿真。由仿真结果可以得出:通过应用RBF神经网络自适应PID控制算法,系统单位阶跃响应的调整时间为0.25 s,并使系统的超调量降低到几乎为零。     

电动舵机非线性系统的辨识研究

本文针对所设计的三闭环电动舵机系统,为了提高舵机的控制精度,提出了采用非线性系统辨识的方法,并且利用辨识的参数对系统进行补偿。根据电动舵机的模型分别采用了前馈补偿的方法和反馈辨识的方法对系统的摩擦进行仿真建模研究,并且将建模数据加入到电动舵机中进行试验验证,系统的位置跟踪误差和速度跟踪误差均有大幅度减小。试验结果证明,本文所提出的辨识研究方法可以准确地实现摩擦模型的建立,并且从该模型出发进行补偿可以有效地提高电动舵机的控制精度。     

RBFNN结合自适应边界的机器人手臂轨迹跟踪控制系统设计

针对机器人手臂动态模型中存在动态不确定性问题,提出一种结合径向基函数神经网络(RBFNN)和自适应边界控制的机械臂轨迹跟踪方法。利用RBF神经网络在线学习系统中现有的结构化和非结构化不确定性,近似补偿未知动态部分;利用自适应边界来估计非结构化不确定性上的未知边界和神经网络重建误差;通过加权矩阵产生的李雅普诺夫函数证明了该系统具有渐进稳定性。利用三自由度机械臂进行实验,结果表明,相比其他几种较为先进的控制器,本文设计的控制器具有最优的控制精度。     

模糊PID控制在电视跟踪伺服系统中的应用

针对电视跟踪伺服系统提出了一种模糊PID控制方法，该方法结合简单模糊控制与常规PID控制的优点,讨论了模糊PID控制器的设计方法，同时利用MATLAB软件中的模糊控制工具箱进行了系统的辅助设计与仿真实验.仿真结果表明，该控制方法可使电视跟踪伺服系统性能得到提高.     

压电驱动快速反射镜的自适应反演滑模控制

由压电驱动器驱动的快速反射镜(FSM)广泛应用于各种精密稳定跟踪系统,FSM的控制精度决定了系统的跟踪精度。但压电驱动器具有严重的迟滞非线性干扰,针对这一缺点,应用自适应径向基RBF神经网络对迟滞干扰进行非线性逼近,并在此基础上结合滑模控制和反演法,设计了自适应反演滑模(ABSM)控制器。仿真实验表明,相对于滑模控制器,ABSM控制器的最大跟踪误差和均方根误差为分别降低了57.26%和52.53%,提高了FSM的控制精度。     

溶解氧浓度的神经网络控制研究

污水生化处理过程常常受到入水流量水质变化而处于动态过程, 溶解氧浓度作为系统运行过程的一个关键变量, 采用经典的PI控制器难以保证良好的控制效果. 针对污水处理过程的溶解氧浓度控制问题, 提出了基于单神经元自适应PID算法和基于RBF神经网络两种控制器. 在国际基准Benchmark Simulation Model No.1 (BSM1)的仿真平台上进行仿真实验, 与经典PI控制器的运行结果对比, 表明了在所提出的两种控制器作用下, 溶解氧浓度具有更好的跟踪给定值能力, 控制系统具有更好的综合性能指标值.     

定向战斗部随动系统新型模糊-PID复合控制

针对随动定向战斗部随动系统工作中存在的非线性与随机干扰问题,普通的PID控制器和模糊控制器不能满足快速性与适应性的要求,基于模糊自整定PID参数控制器与模糊-PID切换控制器,提出了一种新型模糊-PID复合控制算法,控制前段利用模糊控制加快控制速度,后段利用模糊逻辑整定PID参数提高精度与自适应能力;仿真结果表明,采用这种新型模糊-PID复合控制算法能够保持跟踪精度,减少调节时间,加快系统跟踪速度,减小切换冲击,提高抗干扰能力。     

基于RBF模糊神经网络的垂直轴风力机设计

半转结构垂直轴风力机具有优良的空气动力特性,为了进一步提高风电系统输出电能的质量,在RBF神经网络与模糊逻辑系统的函数等价条件下,探索了基于T-S模糊模型的RBF模糊神经网络控制算法,并依此设计出两叶结构半转式垂直轴风力机控制器;通过与常规PID控制算法的仿真比较,表明基于T-S模型的RBF模糊神经网络控制算法在两叶结构半转式垂直轴风力机的恒转速控制方面具有一定的优越性。     

基于神经网络模糊控制理论的转台伺服系统控制设计

针对三轴飞行仿真转台伺服系统非线性、模型不精确等特点,在分析转台系统结构的基础上,采用模糊PID控制的方法对转台伺服系统进行仿真控制,得到较好的控制效果。模糊控制控制规则的获得带有很大的人为因素,并且在控制过程中对规则采用查表法占用大量的内存。基于以上原因,设计了神经网络模糊控制器(NNSOC),利用神经网络控制自学习、自调整的能力,为模糊控制器提供自动生成控制规则的能力;同时由于神经网络具有联系记忆能力,可对未训练的样本做出决策。对NNSOC的控制效果进行了仿真。结果表明：其具有很好的动态性能和鲁棒性,对转台的控制效果良好。     

基于感知模糊自适应蚁群算法的非线性PID控制

随着系统复杂度的提高和对象不确定性因素的增加,为克服线性PID动态性能和稳态性能差的缺陷,分析了非线性PID控制器各控制参数对误差的理想变化过程,构造非线性PID控制器。由于增益参数大量增加,传统参数优化方法不再适用,在分析蚁群算法的基础上,提出了基于感知自适应蚁群算法,并加入模糊自适应信息素更新机制,用于优化非线性PID控制器的设计方法。通过仿真实验将该控制器与基于蚁群算法的非线性PID控制器和基于蚁群算法、Z-N法的PID控制器进行对比,并对控制性能和收敛性能进行了分析,结果表明该算法有效克服了传统蚁群算法收敛速度较慢、容易陷入局部最优而停滞的缺陷,该控制器具有更好的动态性能和稳态性能。     

Point defects on graphene on metals

Understanding the coupling of graphene with its local environment is critical to be able to integrate it in tomorrow's electronic devices. Here we show how the presence of a metallic substrate affects the properties of an atomically tailored graphene layer. We have deliberately introduced single carbon vacancies on a graphene monolayer grown on a Pt(111) surface and investigated its impact in the electronic, structural, and magnetic properties of the graphene layer. Our low temperature scanning tunneling microscopy studies, complemented by density functional theory, show the existence of a broad electronic resonance above the Fermi energy associated with the vacancies. Vacancy sites become reactive leading to an increase of the coupling between the graphene layer and the metal substrate at these points; this gives rise to a rapid decay of the localized state and the quenching of the magnetic moment associated with carbon vacancies in freestanding graphene layers.     

基于Matlab分析负荷对多联机IPLV的影响

多联机有其特殊的优点,但是不同部分负荷的组合对IPLV的影响仍需进一步研究。文中建立IPLV与部分负荷的相关公式,运用MATLAB软件分析不同卸载级负荷与IPLV的关系,从而确定不同部分负荷的最优组合。     

Note on duality on polarized symplectic manifolds

In this note we use some of the results of [3] to derive a general duality theorem for the cohomologies of foliated structures on a manifold. The result is applied to the special case of a symplectic manifold M on which the foliation is given by a complex polarization F in the sense of geometric quantization. We obtain, for example, a rigorous proof of the fact that for a smooth function ƒ on M whose Hamiltonian vector field leaves F invariant, the spectrum of the corresponding prequantization operator v(ƒ) coincides with the spectrum of its transpose, under the above duality. This latter result was obtained by Simms in [12] under certain hypotheses. Proofs of the validity of those hypotheses are now available in the literature; cf. [3] and [7].     

Space-charge effects on multipactor on a dielectric

Analyzes the effects of space charge shielding on the steady state of a multipactor discharge on a dielectric. Analytic methods are used to obtain an exact function for the potential in the discharge, assuming a Maxwellian distribution of emitted electrons. An equation for the amount of power deposited on the dielectric by the multipactoring electrons, for a given saturation level, is given. A simple method for obtaining the saturation level, for a given material, is obtained     

Remarks on KdV-type flows on star-shaped curves

We study the relation between the centro-affine geometry of star-shaped planar curves and the projective geometry of parametrized maps into RP¹. We show that projectivization induces a map between differential invariants and a bi-Poisson map between Hamiltonian structures. We also show that a Hamiltonian evolution equation for closed star-shaped planar curves, discovered by Pinkall, has the Schwarzian KdV equation as its projectivization. (For both flows, the curvature evolves by the KdV equation.) Using algebro-geometric methods and the relation of group-based moving frames to AKNS-type representations, we construct examples of closed solutions of Pinkall’s flow associated with periodic finite-gap KdV potentials.