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101.
基于扰动分析的流程自适应控制 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了一台机器加工一种工件的简单制造系统的流程控制问题。在对故障时间和工作时间的分布不做任何假设的情况下,利用自适应控制的思想,将整个控制过程依据一定的规则分成有限长的时间段,在每一段时间内用扰动分析估计目标函数的一阶和二阶导数,然后用基于二阶导数的随机逼近算法渐进地估计该流程控制问题中的最优阈值,从而实现了阈值的自适应控制,并利用仿真实例验证了算法的收敛性。 相似文献
102.
为解决二自由度平面机械手的控制问题,提出基于T-S模糊模型和并行分配补偿(paraleldistributedcompen-sation)法的模糊模型参考自适应控制方法。并提出采用初始条件补偿回路,消除参考模型和实际系统之间由于初始条件不同所引起的误差和实际系统参数变化引起的部分不能被自适应调节律消除的误差。根据李雅普诺夫稳定性理论,求得反馈控制律、稳定条件和调节律(自适应律)。最后,对连续系统情况进行了仿真验证。所提方法可用于解决一类非线性系统的控制问题。 相似文献
103.
刘兵军 《河北大学学报(自然科学版)》1998,(4)
考虑到时负荷的日周期性,利用时间序列分析中的自适应滤波预测法,建立日周期自适应滤波模型,经河北南网实例验证,预测精度较高。 相似文献
104.
高速网络业务模型及数据流量反馈控制研究 总被引:1,自引:1,他引:0
冯穗力 《华南理工大学学报(自然科学版)》1998,26(3):11-16
分析了高速通信网络不同业务类型的特点.根据不同业务对网络服务质量(QOS)的要求及动态占用带宽的优先度,将其分为两种类型:一类业务可在预定的范围改变其传输速率,另一类是被动的,网络根据可用带宽的大小动态地调节其传输速率.文中给出了一种业务流量控制模型,该模型把带宽的高效率利用归结为如何对被动业务流量进行控制.按充分利用信道容量的原则,提出了一种自适应反馈控制算法.模拟表明,这种控制方法有良好的性能. 相似文献
105.
一种基于二进小波变换的自适应滤波方法 总被引:3,自引:0,他引:3
根据信号和噪声经小波变换后在不同尺度上有不同的特征,将相邻尺度二进小波变换值的相关量进行归一化处理并与小波变换值比较来判断信号与噪声,以噪声在各尺度的方差作为终止迭代的标准,提出了一种基于二进小波变换小波域选择噪声的自适应滤波方法。研究了模拟信号的去噪过程、半峰宽和信噪比对去噪结果的影响,并对模拟含噪信号和含噪毛细管电泳信号去噪前后的结果进行了比较。实验结果表明:由于该方法具有良好的自适应性和显著的滤波效果,必将得到广泛的应用。 相似文献
106.
高丽 《五邑大学学报(自然科学版)》2005,19(1):17-20
利用三角和估计、Gauss 和的定义、特征和估计及其解析方法讨论了Dirichlet L–函数的偶次加权均值分布问题,得到一个有趣的加权均值分布公式: 相似文献
107.
自适应扫频随机共振方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对大参数信号二次采样随机共振应用的局限性,提出了自适应扫频随机共振方法.该方法根据信号、噪声和系统三者协调作用发生随机共振时的关系,自动调整采样频率和双稳系统的结构参数,从而自动获取随机共振状态.将此方法应用于实际噪声下弱信号的提取,取得了较好的结果. 相似文献
108.
自适应冗余第2代小波设计及齿轮箱故障特征提取 总被引:2,自引:0,他引:2
针对强噪声背景下齿轮箱故障特征的提取问题,设计了一种提取该类信号时域特征的自适应冗余第2代小波.采用基于数据的优化算法设计每层小波分解的初始预测器和更新器,然后通过对初始预测器和更新器进行插值补零运算,来获得冗余预测器和更新器.第2代小波不需要剖分运算,利用冗余预测器和更新器直接对每层逼近信号进行预测和更新运算,能较好地保留信号的时域特征.采用第2代小波较理想地提取出了齿轮箱发生摩擦故障时的时域调制波形和周期性冲击脉冲,并对得到的细节和逼近信号进一步进行包络解调,从而分离出了故障调制源频率.结果表明,自适应冗余第2代小波对噪声背景下齿轮箱故障特征的提取效果优于其他小波. 相似文献
109.
无刷直流电机模糊控制系统的建模与仿真 总被引:13,自引:0,他引:13
从无刷直流电机的基本原理出发,提出了无刷直流电机控制系统仿真建模的新方法.该方法在Mat-lab/Simulink中按功能进行模块化建模,用M文件来编写功能函数,实现了电流滞环和转速模糊控制的双闭环调速系统的仿真.利用该模型分析了电机的动静态性能,得到了电机运行时的反电动势、相电流、转矩和速度曲线,与一般比例积分与微分控制相比,系统响应时间缩短一半,且无超调,具有较强的鲁棒性和自适应能力.该模型准确易行,便于替换和修改,为今后分析该类电机和对其控制策略的研究提供了新的方法. 相似文献
110.
对于大规模散乱数据而言,传统的散乱数据的插值方法由于要通过求解联立方程组来得到插值曲面,因此无法适应大规模散乱数据的逼近.本文提出的基于Bezier曲面的大规模散乱数据的插值方法,是一种通过自适应的迭代方法,对大规模的采样点进行Bezier曲面插值的方法,有助于提高计算的速度和精度. 相似文献