基于PSO磁悬浮球系统自适应灰预测控制

目的 针对磁悬浮球系统非线性不稳定和滞后性的问题,提出一种基于粒子群优化的自适应灰色预测 PID (Proportion Integration Differentiation)复合控制策略。 方法 通过在 PID 控制模块的反馈环中引入具有等维新息特征的灰色预测器,对系统误差进行及时反馈修正,以提高控制系统的响应速度和鲁棒性;同时,融合粒子群智能算 法对控制器参数迭代优化,以提高控制系统控制精度和抗干扰能力;最后,在 MATLAB / Simulink 环境下搭建仿真 平台进行对比实验。 结果 验证基于粒子群优化的自适应灰预测控制系统模型的超调量、峰值时间、调节时间显著 改善。 结论 证实该策略可以有效抑制系统滞后性,具有良好的稳定性和鲁棒性。     

基于PSO的一类线性系统参数辨识方法研究

研究了一种线性系统的参数精确辨识方法;首先采用PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群优化)方法对模型进行优化迭代,并选择合适误差准则作为粒子群优化算法的适应度函数,以迭代每个粒子所对应的参数速度和大小;在此基础上,寻找最小适应度值的粒子,推导出最优的适应度函数值,实现系统参数的实时、精确估计;最后通过实验验证了基于粒子群优化算法的参数辨识法的准确性和有效性。     

无线传感器网络LEACH算法的改进

节点能耗是判断无线传感器网络(WSNs)优劣的重要指标。WSNs节点一般由电池供电,节点间通讯距离越远能耗越大,因此,在研究WSNs时必须考虑节点的能耗与分布。经典低功耗自适应集簇分层协议(LEACH)在选簇首时没有考虑节点位置和剩余能量。本文在LEACH算法的基础上加入节点剩余能量和位置参数:基于节点的分布,优化汇聚节点位置;节点剩余能量越大当选簇首的概率越大。最后,通过MATLAB仿真实验验证改进后的算法均衡了网络节点的能耗,延长了网络寿命。     

网络控制系统二维优先级和带宽调度策略研究

研究了一种基于二维优先级和带宽调节的网络控制系统调度问题。在调度器的设计过程中,为对优先级和带宽进行协同调度,将任务的执行次序通过任务的一级优先级和任务的二级优先级决定,并在二维优先级调度机制中进一步引入二维带宽控制策略,以根据用户需求实时动态调整网络带宽,从而改善网络环境,克服了现有调度策略的不足。最后,通过仿真分析验证了调度算法的有效性。     

永磁同步电机自抗扰控制研究

将自抗扰控制引入永磁同步电机的速度环控制中,为减少算法计算量和降低参数调整难度,对非线性自抗扰控制进行结构优化和线性化处理,完成永磁同步电机的线性自抗扰控制器设计和仿真分析.仿真结果表明,自抗扰控制较常规PI控制抗负载扰动能力强,对不同转速的运行具有较强适应性.     

基于LabVIEW温湿度监测系统的设计与仿真

为了实现对温室大棚等温湿度要求较高的环境场所实时监测,设计一个基于LabVIEW温湿度监测系统,并结合Proteus进行联合仿真.首先设计基于单片机温湿度采集系统,并在Proteus下仿真,然后通过虚拟串口将带有时间戳的数据传输到由LabVIEW设计的上位机的界面.仿真结果表明,该系统稳定高效、界面友好,并且具有良好的扩展潜力,有很高的推广应用前景.     

卓越工程师教育理念下的控制系统CAD课程改革的探索

为贯彻落实国家卓越工程师培养计划,提高"控制系统CAD"课程的教学质量,结合教学实践经验,对教学目标和策略、能力培养以及考核方式进行了一系列的改革;同时为培养学生的自主学习能力和创新能力,对课程建设和授课方案进行必要的探讨和总结。     

短时延非线性网络控制系统PD型迭代跟踪控制

研究了一类短时延非线性网络控制系统PD型迭代学习跟踪控制问题.依据泛数理论,详细推导了当不存在初始误差时该系统对期望信号的跟踪控制过程,得到其收敛的充分条件,为网络环境下的非线性系统提供了一种新的控制策略.最后,通过示例仿真分析证实了本文所提理论的有效性,以及收敛判据的可行性.     

一类广义系统的开闭环PID型迭代学习控制

针对一类正则、无脉冲的线性连续广义系统采取迭代学习控制策略,通过λ范数给出了系统在开闭环PID型学习率下的收敛性条件;最后,通过仿真算例验证了所提方法的有效性和优越性.     

清洁机器人与智能手机远程监控相结合的应用研究

为解决现有技术下清洁机器人自身路径规划存在的缺陷,同时从家用机器人的功能拓展考虑,提高设备集成度,提出以wifi无线传输技术为手段,实现智能手机Android平台对清洁机器人的手动控制.并根据清洁机器人的运作机制,提出将温度、湿度和烟雾传感技术与之结合,利用机器人与手机通讯,实现家庭远程监控报警功能,提高家庭安全系数.实验结果表明,Android平台界面设计友好,wifi环境配置灵活度高,双向通讯流畅,对危险环境反应灵敏,整体设计可操作性强,在未来清洁机器人产品的设计开发中应用前景广阔.