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基于混合优化的前馈—反馈复合控制器最优设计 被引量:2
1
作者 廖瑛 周保民 +1 位作者 钟诚 曹登刚 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期62-66,共5页
为了解决传统PID控制器在电动舵机系统设计中难以满足控制要求的问题,首先设计了一种规范化前馈—反馈控制系统,然后利用混沌优化算法和共轭梯度方法相结合的混合优化算法对前馈—反馈控制器参数进行了优化。仿真结果表明:基于混合优化... 为了解决传统PID控制器在电动舵机系统设计中难以满足控制要求的问题,首先设计了一种规范化前馈—反馈控制系统,然后利用混沌优化算法和共轭梯度方法相结合的混合优化算法对前馈—反馈控制器参数进行了优化。仿真结果表明:基于混合优化算法的前馈—反馈控制器具有很好的动态和静态性能,增强了系统的稳定性和鲁棒性,降低了学习参数选择的盲目性和对经验的高度依赖性。 展开更多
关键词 前馈—反馈控制 复合控制 共轭梯度方法 混沌优化 混合优化
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微纳操纵成像迭代学习前馈反馈控制研究 被引量:1
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作者 吴文鹏 王一帆 胡贞 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2022年第3期414-420,共7页
由于迭代学习前馈反馈控制方法面对具有重复运动性质系统时,既能加快收敛速度又能降低收敛误差,本研究将其引入到微纳操纵成像系统来提高扫描器的跟踪精度。首先,提出了开环比例微分(Proportional differential,PD)型迭代学习结合闭环反... 由于迭代学习前馈反馈控制方法面对具有重复运动性质系统时,既能加快收敛速度又能降低收敛误差,本研究将其引入到微纳操纵成像系统来提高扫描器的跟踪精度。首先,提出了开环比例微分(Proportional differential,PD)型迭代学习结合闭环反馈PD型学习律,并给出了学习律收敛条件,同时为了降低系统运行时间,提高学习效率,将传统的固定学习增益变为指数变增益。其次搭建了基于微纳操纵成像系统的迭代学习控制器,并进行了仿真分析。结果表明,相较于开环迭代学习控制、闭环迭代学习控制,迭代学习前馈反馈控制最大收敛误差最低,且鲁棒性强,算法易于实现,能有效地满足扫描时轨迹跟踪的精度要求。 展开更多
关键词 微纳操纵成像系统 迭代学习 前馈—反馈控制 收敛性分析
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Hybrid control based on inverse Prandtl-Ishlinskii model for magnetic shape memory alloy actuator 被引量:2
3
作者 周淼磊 高巍 田彦涛 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第5期1214-1220,共7页
The hysteresis characteristic is the major deficiency in the positioning control of magnetic shape memory alloy actuator. A Prandtl-Ishlinskii model was developed to characterize the hysteresis of magnetic shape memor... The hysteresis characteristic is the major deficiency in the positioning control of magnetic shape memory alloy actuator. A Prandtl-Ishlinskii model was developed to characterize the hysteresis of magnetic shape memory alloy actuator. Based on the proposed Prandtl-Ishlinskii model, the inverse Prandtl-Ishlinskii model was established as a feedforward controller to compensate the hysteresis of the magnetic shape memory alloy actuator. For further improving of the positioning precision of the magnetic shape memory alloy actuator, a hybrid control method with hysteresis nonlinear model in feedforward loop was proposed. The control method is separated into two parts: a feedforward loop with inverse Prandtl-Ishlinskii model and a feedback loop with neural network controller. To validate the validity of the proposed control method, a series of simulations and experiments were researched. The simulation and experimental results demonstrate that the maximum error rate of open loop controller based on inverse PI model is 1.72%, the maximum error rate of the hybrid controller based on inverse PI model is 1.37%. 展开更多
关键词 magnetic shape memory alloy HYSTERESIS hybrid control Prandtl-Ishlinskii model neural network
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