模型参考自适应控制系统的設计方法

本文根据Popov-Landau方法,在文献[3]的基础上,引用状态滤波导数代替微分导数设计模型参考自适应系统。仿真结果表明,用本方法设计的系统结构简单、可靠。它的费用仅稍高于一个好的PI控制器,而它却具有控制器所不具有的克服参数扰动的性能。     

高阶对象自适应跟随低阶模型的一种设计法

本文提出了一种虚拟升阶设计法,它可使系统降阶实现。若把虚拟极点和部分模型极点作为滤波器使用,不但可少用一组滤波器,而且避免了选用线性补偿器。仿真结果表明,跟随效果良好。     

机器人自适应模型跟随控制系统

对工业机器人控制要求的不断提高,提出了不少现代控制方案。建立在超稳定性理论基础上的自适应模型跟随控制系统(AMFCS)就是一种很有效的方案。本文提出了一种自适应控制算法:单位向量加积分校正自适应算法。设计方法简单,能保证系统大范围渐近稳定,计算工作量小,易于实时控制。对机器人系统期望的解耦特性可以通过选择适当的参考模型来实现。计算机数字仿真实验证明了该方法的有效性。     

RC双口网络的設计方法

本文提出了一种新的网络设计方法,该方法不但解决了双端侧接任意RC负载网络的转移函数实现问题,而且实现的网络结构中不含理想变压器。     

一种自适应的背景模型建立方法

在背景差分法的运动目标监测中,背景通常用前m帧图像的平均值来估计,m的取值决定着背景估计的准确性,该值太大实时性差,太小准确性差.本文提出一种自适应估计最小m值的方法,先计算不同m取值下估计背景的标准差δ(m);然后寻找δ(m)序列的第1个最小值,对应的m值为估计背景所需最少帧数,此时背景为最佳背景模型.实验结果表明该方法对不同环境下获取的图像序列有较好的适应性,能使用最少帧数建立背景模型,为后续的运动目标检测奠定基础.     

实时操作系统的分析和可靠性設计方法

在实时自动控制系统设计前,首先都要对被控对象的技术要求进行必要的分析,本文以实时操作监控系统的系统化设计为基础,提出了一种过程信号分析和分类的方法。本方法以仅使用一个中断信号的专门程序结构为基础。本文还介绍了触发时间周期序列以及用于测试和转换的算法。控制对象的触发时间周期直接给出了操作监控系统的结构参数。本文所提供的方法可用于控制系统的自动设计。     

一种模型参考自适应控制系统设计方法

提出一种基于精确模型匹配技术的自适应控制系统设计方法,使可调系统闭环传递函数与参考模型一致,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出可调参数的自适应规律,它不用求广义误差的各阶导数,它不需要引入增广误差信号或正实概念,结构简单,易于实现。     

模型参考自适应控制系统的一种设计方法

本文采用直接优化性能指标的方法,设计了离散时间的模型参考自适应控制系统,证明了最优调节器的存在性,并分别导出了确定性系统和随机系统的自适应算法.所设计的调节器参数,在一定条件下具有全局收敛性.数值模拟结果表明,所给出的算法是有效的,其控制精度和收敛性质都优于通常的自适应算法.     

一种无需对象模型的自适应控制方法

研究了一种无需对象模型的自适应控制方法,使用该方法能对机理复杂,对象模型难以确定的系统实现有效的控制。     

模型参考自适应控制系统的一种设计方法

本文采用直接优化性能指标的方法,设计了离散时间的模型参考自适应控制系统,证明了最优调节器的存在性,并分别导出了确定性系统和随机系统的自适应算法。所设计的调节器参数,在一定条件下具有全局收敛性。数值模拟结果表明,所给出的算法是有效的,其控制精度和收敛性质都优于通常的自适应算法。     

机器人动态过程的模型跟随自适应控制

为适应近代机器人的高运动性能要求,必须进一步提高机器人的动态控制水平。为此,本文提出了一种模型跟随自适应控制系统及计算机算法、并进行了模拟研究。结果表明了所提出控制算法的有效性及对机器人运动过程中动态特性变化的适应性。由于不包含参数估计器、从而提高了实时自适应性能。     

一种改进的无模型自适应控制优化方法

针对一类复杂非线性系统提出了一种改进的无模型自适应控制(improved model-free adaptive control, IMFAC)方法,该方法通过对传统无模型自适应控制(model-free adaptive control, MFAC)方法控制器输出准则函数引入系统输出变化量来改善系统的动态性能。分析了IMFAC方法的稳定性和收敛性,并针对IMFAC方法中5个参数整定困难的问题,提出了基于灰狼优化(grey wolf optimization, GWO)算法的控制器参数优化方法(G-IMFAC)。对于GWO适应度函数中3个优化指标权重的最优分配问题,通过计算各个优化指标的信息熵来确定其权重。最后通过仿真模拟对比了G-IMFAC方法与传统MFAC方法及IMFAC方法的性能,结果表明G-IMFAC方法具有更小的超调量和更短的调节时间,进一步提高了系统的控制性能。     

一种基于背景模型的自适应的目标检测方法

运动目标检测是智能视频监控系统中的一项关键技术。常用的目标检测方法有时间差分法、背景减除法和光流法。本文针对Kim提出的改进的目标检测方法和一种背景减除法与时间差分法加权平均的运动目标检测方法的不足,介绍了一种基于背景模型的自适应的目标检测方法。     

一种基于Markov模型的MIMO-MRC系统自适应调制方法

基于有限状态Markov模型,针对瑞利平坦衰落信道下的MIMO-MRC系统,在极大化频谱效率的目标下提出一种根据接收机实时输出信噪比进行自适应调制的方法.通过将MIMO-MRC系统接收机输出信噪比建模成有限状态Markov链,对应于每个状态选取相应的调制方式,从而确定根据接收机输出信噪比进行调制方式切换的切换门限.通过在MIMO Jakes信道下的仿真实验,验证了该方法的准确性.在极大化频谱效率的目标下,该方法可以取得比传统门限方法更好的性能.     

一种计及损耗的变压器非线性模型

建立了一种计及损耗的变压器模型，用线性电阻、电感的串联模拟漏阻抗，用非线性电阻和非线性电感的并联模拟励磁支路，并提出建模算法，由变压器空载试验测得的电压、电流有效值和功率损耗，得到非线性电阻和非线性电感分段线性化的瞬时值特性曲线．应用该变压器模型和另两种模型，分别对330kV系统中的切除空载变压器过电压进行了仿真，对比计算表明，计及变压器铁损的非线性后，切除空载变压器过电压有明显的降低，过电压的幅值由忽略铁损的723．099kV和用线性电阻模拟铁损的582．036kV，降低到铁损的非线性模型的396．519kV．该变压器模型有助于准确地对电力系统中涉及变压器饱和特性的现象进行研究．     

汉字处理設备管理系統的若干問题

本文介绍了如何利用低档微型机实现汉字处理物资设备管理的。文中主要叙述了设备管理功能;数据文件结构的选定;程序结构框图及程序设计若干方法介绍。     

一种新的自适应维纳滤波方法

针对经典维纳滤波器存在的不足,提出一种新的自适应维纳滤波器.该滤波器能够根据不同的图像特性在给定的多个模板之间自适应地选择模板,使得滤波效果更加理想;并且相对于传统的维纳滤波方法,可以较完整地保存图像的轮廓信息.试验结果表明,新的自适应维纳滤波方法在主观和客观性能方面比传统的维纳滤波方法均有较大的改善.     

一种模型参考自适应调速系统

本文在Ioannou的“σ-修正”适应控制律基础上,提出了一种对高频寄生特性和库仑摩擦扰动均有较强鲁棒性的自适应控制方案.给出了系统的稳定性分析及数字仿真结果,并将简化的适应律在一个三阶调速系统上付诸实施,结果明显优于经典反馈控制系统.     

一种自适应跟踪滤波方法

本文针对防空系统中警戒雷达的跟踪滤波问题,采用了一种以目标飞行的航向角作为模型参数的卡尔曼滤波器。通过对航向角的实时估计,模型在目标机动或非机动的情况下、均能与目标的运动相适应。本文对航向角的估计提出了一种新的估计方法。使用该方法,航向角的估值在任何情况下都有较高的精度,从而使滤波器能较好地跟踪各种机动目标。     

一种自适应容错控制方法

提出了一种基于分布估计的自适应控制方法。该方法利用随机参数模型,并在建立自适应容错控制算法时将随机参数的概率分布估计引入控制系统性能指标,解决了系统运行模态参数不确定和系统运行模态变化不确定的问题。计算机仿真结果表明该方法可以对故障系统进行有效地容错控制。