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基于非线性扰动补偿的超局部无模型永磁同步电机电流预测控制 被引量:4
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作者 陈桂明 许令亮 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1129-1140,共12页
在电机运转过程中,电机参数会发生变化,产生参数漂移,同时电机会受到内外部未知扰动,导致控制性能下降,抗干扰性和鲁棒性较差。为解决这些问题,提出非线性扰动补偿的超局部无模型电流预测控制方法。只利用电流环的输入和输出,建立超局... 在电机运转过程中,电机参数会发生变化,产生参数漂移,同时电机会受到内外部未知扰动,导致控制性能下降,抗干扰性和鲁棒性较差。为解决这些问题,提出非线性扰动补偿的超局部无模型电流预测控制方法。只利用电流环的输入和输出,建立超局部无模型电流预测控制模型,不涉及任何电机参数,解决了因参数变化导致的模型失配问题。针对系统总扰动,建立非线性扰动补偿模型,能够较为准确和稳定地估计系统总扰动,并进行前馈补偿,实时更新控制信息,仅需调节两个控制参数。为防止产生较大的电流,建立电流限幅控制,提高电机控制性能。仿真和实验结果表明,提出的控制方法对于参数变化和外部扰动,具有较强的鲁棒性、抗干扰能力,能够实现较快的动态响应,减小电流纹波,降低电流静差,获得较优的电流环动静态性能;抑制转速脉动和超调量,稳定跟踪额定转速,有利于电机的平稳运行。 展开更多
关键词 永磁同步电机 超局部 无模型电流预测控制 电流限幅 非线性扰动补偿
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基于多层局部回归神经网络的多变量非线性系统预测控制 被引量:13
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作者 刘贺平 张兰玲 孙一康 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期298-300,共3页
以罐式搅拌反应器为例 ,针对复杂多变量系统的强耦合性、非线性、时变性等问题 ,研究了多变量非线性系统的预测控制及改善控制性能的方法 .采用多层局部回归神经网络离线建立预测模型 ,以偏差补偿和模型修正相结合的方式对预测模型进行... 以罐式搅拌反应器为例 ,针对复杂多变量系统的强耦合性、非线性、时变性等问题 ,研究了多变量非线性系统的预测控制及改善控制性能的方法 .采用多层局部回归神经网络离线建立预测模型 ,以偏差补偿和模型修正相结合的方式对预测模型进行误差补偿 ,经在线校正用于预测控制 .通过对性能指标中的偏差项负指数加权 ,进一步改善预测控制性能 .仿真结果表明了控制算法的有效性 . 展开更多
关键词 多变量非线性系统 多层局部回归神经网络 预测控制 模型修正
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基于局部模式的话音编码算法 被引量:2
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作者 马霓 冯九超 韦岗 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第12期16-21,共6页
提出了一种新的基于非线性局部预测模式(NLLP)的信号处理方法,并将其应用于话音编码中.在相同的编码条件下,基于NLLP的编码方案性能好于标准的线性预测编码算法和由线性局部预测模式构成的方案.NLLP分析的计算复杂性并不比常规线性预测... 提出了一种新的基于非线性局部预测模式(NLLP)的信号处理方法,并将其应用于话音编码中.在相同的编码条件下,基于NLLP的编码方案性能好于标准的线性预测编码算法和由线性局部预测模式构成的方案.NLLP分析的计算复杂性并不比常规线性预测增加多少,但预测效果得到提高.用合适的状态空间邻近矢量进行非线性局部分析,即使没有基音周期估计。 展开更多
关键词 非线性 局部预测模式 状态空间 信号 话音编码
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考虑局部非线性结构振动的模型预测控制 被引量:3
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作者 李飞 张盛 +1 位作者 彭海军 陈飙松 《计算力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期582-588,共7页
针对具有局部非线性的结构振动主动控制问题,首先,利用Newmark-β法推导了局部非线性结构动力响应的时域显式递推表达式。然后,基于该表达式,一方面建立了局部非线性结构振动预测模型,并借鉴模型的线性化思想对非线性环节进行处理,提出... 针对具有局部非线性的结构振动主动控制问题,首先,利用Newmark-β法推导了局部非线性结构动力响应的时域显式递推表达式。然后,基于该表达式,一方面建立了局部非线性结构振动预测模型,并借鉴模型的线性化思想对非线性环节进行处理,提出考虑局部非线性结构振动的模型预测控制算法;另一方面,在获取各仿真时刻的预测初始状态时,为避免直接对非线性动力学方程所有维度的完全迭代求解,推导了时域显式降维迭代方法,从而使在线计算效率得到显著提高。最后,分别以局部非线性弹簧振子系统在简谐激励作用下的无控动力学分析和含粘滞阻尼器毗邻框架建筑结构在地震激励作用下的受控振动为例,进行数值仿真,结果表明,本文算法计算准确且控制效果较好。 展开更多
关键词 局部非线性 显式递推表达式 模型线性化 模型预测控制 显式降维迭代
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一种基于回归神经网络的码本激励非线性预测话音编码算法 被引量:3
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作者 马霓 韦岗 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第10期31-37,共7页
为改善预测类声码器中长时预测器特性 ,本文引入了一种全连接回归神经网络 (FRNN)非线性预测器并将其应用于话音编码算法中。FRNN在隐层单元不仅有来自自身的反馈 ,也有来自输出单元的反馈 ,因此其预测性能好于常规预测器。将其应用于... 为改善预测类声码器中长时预测器特性 ,本文引入了一种全连接回归神经网络 (FRNN)非线性预测器并将其应用于话音编码算法中。FRNN在隐层单元不仅有来自自身的反馈 ,也有来自输出单元的反馈 ,因此其预测性能好于常规预测器。将其应用于码本激励话音编码系统 (CELP)中 ,可得到较低的传输码率 ,同时亦可改善编码质量。 展开更多
关键词 非线性预测 回归神经网络 话音编码 码本激励
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一种用局部非线性预测模式实现的语音编码算法
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作者 马霓 韦岗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第1期16-22,共7页
该文提出了一种基于局部非线性模式的语音信号预测模型(LNLP),并将其应用于语音编码中。在同样的算法条件下,LNLP提高了预测增益,改善了合成语音质量,而其算法复杂度与常规算法相比并无显著增加。
关键词 局部预测 非线性预测模式 语音编码 LNLP 算法
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基于局部LSSVM的非线性预测控制 被引量:3
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作者 孙峰超 田学民 王平 《控制工程》 CSCD 北大核心 2010年第S2期120-123,共4页
针对全局学习的建模方法建立的模型泛化性能不强的问题,在传统的全局最小二乘支持向量机(global LSSVM,GLSSVM)的基础上,将局部学习理论融入到LSSVM中,提出了一种局部最小二乘支持向量机(local LSSVM,LLSSVM)的在线建模方法。为了降低... 针对全局学习的建模方法建立的模型泛化性能不强的问题,在传统的全局最小二乘支持向量机(global LSSVM,GLSSVM)的基础上,将局部学习理论融入到LSSVM中,提出了一种局部最小二乘支持向量机(local LSSVM,LLSSVM)的在线建模方法。为了降低在线建模的复杂度,将系统当前状态和上一时刻状态进行相似度比较,如果大于当前时刻的相似度阈值,则继续沿用上一时刻的模型。同时,提出了一种选取相似度阈值的自适应方法,避免了阈值选取的盲目性。进而将该模型应用到预测控制中,得到了一种基于LLSSVM的非线性预测控制算法。对连续搅拌反应釜(CSTR)的仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 局部建模 非线性预测控制 连续搅拌反应釜
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