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Model1000水下机器人容错控制 被引量:1
1
作者 袁芳 叶银忠 朱大奇 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第B07期186-189,共4页
针对复杂海洋环境中水下机器人的可靠性问题,将在线学习的RCMAC递归小脑神经网络应用于水下机器人时变、非线性故障的辨识和容错控制中。在OUTLAND的ROV水下机器人Model1000上设置各种传感器和推进器故障进行水下故障辨识和容错控制实验... 针对复杂海洋环境中水下机器人的可靠性问题,将在线学习的RCMAC递归小脑神经网络应用于水下机器人时变、非线性故障的辨识和容错控制中。在OUTLAND的ROV水下机器人Model1000上设置各种传感器和推进器故障进行水下故障辨识和容错控制实验,实验结果证明了RCMAC网络在水下机器人故障辨识和容错控制中的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 水下机器人RCMAC 容错控制
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基于小脑模型-模糊滑模控制的电力系统低频振荡控制策略研究 被引量:2
2
作者 聂永辉 曲铭锐 +2 位作者 周恒宇 张瑞东 张杰 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期789-798,共10页
由于现代电力系统互联规模不断增大,柔性控制系统加入和长距离输电使得电网阻尼不断减小,运行方式的多变性不断改变系统潮流分布,极易引发低频振荡现象。针对此问题,该文提出一种基于小脑模型关节误差修正的模糊滑模附加阻尼控制策略。... 由于现代电力系统互联规模不断增大,柔性控制系统加入和长距离输电使得电网阻尼不断减小,运行方式的多变性不断改变系统潮流分布,极易引发低频振荡现象。针对此问题,该文提出一种基于小脑模型关节误差修正的模糊滑模附加阻尼控制策略。首先在模糊滑模控制(fuzzy sliding mode control,FSMC)的基础上,引入小脑模型关节控制(cerebellar model articulation control,CMAC)理论,构建CMAC-FSMC算法,提高滑模趋近阶段模糊逻辑对系统的补偿能力,最大程度提高系统稳定性能;其次通过构造CMAC-FSMC的调整指标与总控制率,减小控制误差,提高控制性能;最后通过线性降阶方法建立被控系统模型并确定区间振荡模态,采用几何测度法选择最佳反馈信号和安装位置,基于所提出的CMAC-FSMC方法进行广域阻尼控制器设计。通过对10机39节点系统进行仿真验证,结果表明CMAC-FSMC控制策略能够有效提高系统阻尼,显著抑制低频振荡。 展开更多
关键词 电力系统 小脑模型关节控制 模糊滑模控制 低频振荡
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驾驶员CMAC模型及对汽车侧翻稳定性影响
3
作者 付林凯 金智林 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第11期1827-1834,共8页
驾驶员操纵转向行为严重影响汽车侧翻安全。为准确分析驾驶员因素对汽车侧翻稳定性的影响,研究了防侧翻的CMAC驾驶员模型,分析了驾驶员参数对汽车侧翻稳定性的影响规律。根据汽车侧翻动力学模型推导了侧翻稳定性指标及指标的参考值;设... 驾驶员操纵转向行为严重影响汽车侧翻安全。为准确分析驾驶员因素对汽车侧翻稳定性的影响,研究了防侧翻的CMAC驾驶员模型,分析了驾驶员参数对汽车侧翻稳定性的影响规律。根据汽车侧翻动力学模型推导了侧翻稳定性指标及指标的参考值;设计了小脑模型关节控制器局部性神经网络方法模拟驾驶员实际防侧翻决策,模糊PID算法模拟驾驶员防侧翻参考决策,从而获得驾驶员防侧翻反应模型;采用参数化方式表征了驾驶员的分析能力、驾驶频次、学习能力及反应能力;选取恶劣行驶工况进行仿真,结果表明分析能力强、驾驶频次多、学习能力强、反应能力强的驾驶员防侧翻时,可在恰当的时间决策出适当的方向盘修正转角,有效防止汽车侧翻。 展开更多
关键词 驾驶员模型 汽车侧翻稳定性 小脑模型关节控制器 模糊PID
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无刷直流电机小脑模型网络与PID复合控制 被引量:24
4
作者 夏长亮 李志强 王迎发 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期254-259,共6页
为提高无刷直流电机调速驱动系统的性能,提出了无刷直流电机的小脑模型神经网络与PID复合控制策略。介绍了小脑模型神经网络的原理,给出了复合控制器的结构框图及适于数字控制的算法离散化过程,并对控制系统在转速指令和负载转矩变化时... 为提高无刷直流电机调速驱动系统的性能,提出了无刷直流电机的小脑模型神经网络与PID复合控制策略。介绍了小脑模型神经网络的原理,给出了复合控制器的结构框图及适于数字控制的算法离散化过程,并对控制系统在转速指令和负载转矩变化时的性能进行了仿真和实验验证。结果表明,所提出的智能控制策略在减小转速超调的同时保证了响应速度,能快速平稳的跟踪给定指令,有效的抑制了负载扰动的影响,动、静态性能均优于PID控制。 展开更多
关键词 无刷直流电机 神经网络 小脑模型神经网络 PID控制
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超磁致伸缩致动器的小脑神经网络前馈逆补偿-模糊PID控制 被引量:13
5
作者 孟爱华 刘成龙 +2 位作者 陈文艺 杨剑锋 李明范 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期753-759,共7页
针对超磁致伸缩致动器(GMA)在精密致动控制中存在的迟滞和位移非线性,提出了小脑神经网络(CMAC)前馈逆补偿结合模糊PID控制的新策略。通过小脑神经网络(CMAC)学习获得超磁致伸缩致动器动态逆模型用于对超磁致伸缩致动器迟滞非线性进行补... 针对超磁致伸缩致动器(GMA)在精密致动控制中存在的迟滞和位移非线性,提出了小脑神经网络(CMAC)前馈逆补偿结合模糊PID控制的新策略。通过小脑神经网络(CMAC)学习获得超磁致伸缩致动器动态逆模型用于对超磁致伸缩致动器迟滞非线性进行补偿;利用模糊PID控制降低小脑神经网络(CMAC)学习时的误差和抑制扰动,提高系统的跟踪控制性能,从而实现超磁致伸缩致动器的精密致动控制。仿真和实验结果表明:所采用的控制策略有效地消除了迟滞非线性的影响,系统的跟踪误差降低到了5%以下,而位移跟踪误差均方差仅为0.58。此外,这种策略的特点是学习和控制同时进行,控制系统能够适应被控对象动态特性的变化,使系统具有较强的鲁棒性,同时也能够有效地抑制外界的干扰,提升系统的自适应控制性能。 展开更多
关键词 超磁致伸缩致动器 迟滞非线性误差 小脑神经网络 前馈逆补偿控制 模糊PID控制
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神经计算中坐标变换的网络模型(CMAC)的泛化特性 被引量:16
6
作者 欧阳楷 陈卉 +1 位作者 周萍 周琛 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第4期475-481,共7页
在神经计算中神经网络的泛化特性是一个非常重要的内容.该文简述了小脑模型(CMAC——CerebelarModelAreiculationControler)的原理和学习算法,并用仿真方法讨论了在机器人使用的坐标变换关... 在神经计算中神经网络的泛化特性是一个非常重要的内容.该文简述了小脑模型(CMAC——CerebelarModelAreiculationControler)的原理和学习算法,并用仿真方法讨论了在机器人使用的坐标变换关系(输入直角坐标值,输出机器手的关节角度)下CMAC的泛化性能:当泛化率为1∶100时CMAC仍能正常工作.系统的精度虽能满足需要,但是进一步提高却受到限制.本文还讨论了影响精度的各种因素及可能的改进方法. 展开更多
关键词 泛化性能 小脑模型 CMAC 坐标变换 神经网络
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新型智能挖掘机自动轨迹控制研究 被引量:13
7
作者 贺继林 赵鑫 +1 位作者 张大庆 宋军 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期259-265,共7页
为了使挖掘机能实现良好的轨迹规划与控制精度,具备良好的操作平稳性,建立了智能挖掘机工作装置运动学和动力学模型,并编制模型的Matlab程序,克服多变量、强耦合及负载扰动对于轨迹控制的影响,同时运用小脑模型神经网络(CMAC)的控制方法... 为了使挖掘机能实现良好的轨迹规划与控制精度,具备良好的操作平稳性,建立了智能挖掘机工作装置运动学和动力学模型,并编制模型的Matlab程序,克服多变量、强耦合及负载扰动对于轨迹控制的影响,同时运用小脑模型神经网络(CMAC)的控制方法,逼近工作装置动力学模型,很好的解决自动轨迹控制的问题。结果表明,运用该控制方法得到了良好的控制效果,控制精度达到20 mm之内,满足轨迹控制的要求,所以基于CMAC的控制策略方法可以实现对挖掘机实时准确的控制。 展开更多
关键词 工程机械 挖掘机 轨迹控制 小脑模型神经网络(CMAC)控制 动力学
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基于自组织小波小脑模型关节控制器的不确定非线性系统鲁棒自适应终端滑模控制 被引量:15
8
作者 张强 于宏亮 +1 位作者 许德智 于美娟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期387-397,共11页
针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,在考虑建模误差、参数不确定和外部干扰情况下,以良好的跟踪性能及强鲁棒性为目标,提出基于自组织小脑模型(self-organizing wavelet cerebellar model articulation controller,SOWCMAC)的鲁... 针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,在考虑建模误差、参数不确定和外部干扰情况下,以良好的跟踪性能及强鲁棒性为目标,提出基于自组织小脑模型(self-organizing wavelet cerebellar model articulation controller,SOWCMAC)的鲁棒自适应积分末端(terminal)滑模控制策略.首先,将小脑模型、自组织神经网络和小波函数各自优势相结合,给出一种SOWCMAC,以保证干扰估计方法具有快速学习能力和更好的泛化能力.其次,设计两种改进的terminal滑模面构造方法,并分别给出各自的收敛时间.然后,基于SOWCMAC和改进的积分terminal滑模面,给出不确定非线性系统鲁棒自适应非奇异terminal控制器的设计过程,其中通过构造自适应鲁棒项抑制干扰估计误差对系统跟踪性能的影响,并利用Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性.最后,将该方法应用于近空间飞行器姿态的控制仿真实验,结果表明所提出方法有效性. 展开更多
关键词 TERMINAL滑模控制 自适应控制 有限时间收敛 小脑模型 自组织神经网络
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基于信任度分配的小脑模型节点控制器改进算法及其收敛性分析 被引量:6
9
作者 张蕾 曹其新 +1 位作者 李杰 张春余 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期377-380,385,共5页
针对传统小脑模型节点控制器(CMAC)算法中的学习干扰现象,给出了一种基于信任度分配的CMAC改进算法(CA-CMAC).该算法将每个存储单元被激活次数的倒数作为该单元的信任度,误差的分配与该单元的信任度成正比.然后提出了信任度矩阵和信任... 针对传统小脑模型节点控制器(CMAC)算法中的学习干扰现象,给出了一种基于信任度分配的CMAC改进算法(CA-CMAC).该算法将每个存储单元被激活次数的倒数作为该单元的信任度,误差的分配与该单元的信任度成正比.然后提出了信任度矩阵和信任度关联矩阵的概念,并根据线性方程组迭代理论,证明了改进算法在增量学习时的收敛性,给出了收敛条件并进行了验证.通过二自由度平面机器人臂逆动力学求解的仿真,比较了CA-CMAC与传统CMAC的性能,结果表明,CA-CMAC具有更快的收敛速度. 展开更多
关键词 小脑模型节点控制器 信任度分配 学习干扰 收敛性
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基于CMAC小脑神经网络的超磁致伸缩作动器高精度控制的仿真研究 被引量:9
10
作者 胡世峰 朱石坚 +1 位作者 楼京俊 谢向荣 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第3期68-72,共5页
为了补偿超磁致伸缩作动器(GMA)内在的滞回非线性提高其精度,将小脑神经网络(CMAC)前馈和PID反馈控制器相结合,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以期实现GMA的高精度跟踪控制。由于CMAC神经网络不能够直接逼近滞回逆这种具有记忆性的多... 为了补偿超磁致伸缩作动器(GMA)内在的滞回非线性提高其精度,将小脑神经网络(CMAC)前馈和PID反馈控制器相结合,提出了一种实时滞回补偿控制策略,以期实现GMA的高精度跟踪控制。由于CMAC神经网络不能够直接逼近滞回逆这种具有记忆性的多映射现象,通过引入一个滞回逆算子,将多映射的滞回逆转换成一一映射,然后运用CMAC神经网络控制器来逼近这个一一映射,从而建立一个基于CMAC神经网络的滞回逆模型。仿真结果表明该控制策略能适应GMA滞回特性随输入信号的变化,在线建立GMA的滞回逆模型,从而消除滞回非线性的影响,实现GMA的高精度控制。 展开更多
关键词 超磁致伸缩作动器 滞回非线性 小脑神经网络 滞回逆算子
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模糊CMAC及其在机器人轨迹跟踪控制中的应用 被引量:20
11
作者 孙炜 王耀南 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期38-42,共5页
小脑模型关节控制器(CMAC)具有结构简单,学习快速的优点,但是它的空间划分方式不能在线进行调整,影响了其自适应能力的提高.本文将模糊理论引入CMAC,提出了一种能够反映人类小脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型关节控制器(FCMAC).... 小脑模型关节控制器(CMAC)具有结构简单,学习快速的优点,但是它的空间划分方式不能在线进行调整,影响了其自适应能力的提高.本文将模糊理论引入CMAC,提出了一种能够反映人类小脑认知的模糊性和连续性的模糊小脑模型关节控制器(FCMAC).该控制器对CMAC的空间划分方式进行了模糊化处理,可通过BP学习算法对CMAC的空间划分方式进行在线调整,大大提高了CMAC的自适应能力.所提出的FCMAC被应用于机器人的轨迹跟踪控制系统以克服机器人系统中非线性和不确定性因素的影响.仿真实验结果表明,所提FCMAC与传统的CMAC相比性能上有了很大的改善. 展开更多
关键词 小脑模型关节控制器 模糊小脑模型关节控制器 机器人
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基于模糊神经网络的导弹直接力/气动力复合控制系统设计 被引量:6
12
作者 陈旿 贾晓洪 +1 位作者 李友年 刘忠 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期423-426,共4页
为了提高导弹的机动性、敏捷性和导引精度,新型导弹大多采用直接力/气动力复合控制方案。由于神经网络对于系统非线性变化具有较强的适应能力,因而在解决直接力/气动力复合控制中的时变非线性问题时有较明显的优点。在建立导弹非线性模... 为了提高导弹的机动性、敏捷性和导引精度,新型导弹大多采用直接力/气动力复合控制方案。由于神经网络对于系统非线性变化具有较强的适应能力,因而在解决直接力/气动力复合控制中的时变非线性问题时有较明显的优点。在建立导弹非线性模型的基础上,采用模糊小脑模型神经网络(FCMAC)与动态逆相结合的方法设计导弹控制器,该方法结构简单,收敛速度快,易于硬件实现。数字仿真结果表明该方法对导弹系统参数的非线性变化具有很强的适应性。 展开更多
关键词 动态逆 神经网络FCMAC 直接力控制 非线性
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基于小脑模型关节控制器神经网络的短期电价预测 被引量:28
13
作者 陈建华 周浩 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第8期16-20,共5页
电价预测是电力市场决策的基础。文中介绍了采用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络建立预测提前1天不同时段的电力市场短期电价的预测模型。并以美国加州电力市场的数据作为计算实例,分别采用CMAC神经网络和反向传播算法(BP)神经网络进... 电价预测是电力市场决策的基础。文中介绍了采用小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络建立预测提前1天不同时段的电力市场短期电价的预测模型。并以美国加州电力市场的数据作为计算实例,分别采用CMAC神经网络和反向传播算法(BP)神经网络进行短期电价预测。两种预测结果对比表明,CMAC神经网络具有所需训练样本少、输出稳定性好、计算速度快和预测精度高等优点,比较适用于短期电价预测。 展开更多
关键词 短期电价预测 电力市场 小脑模型 关节控制器 神经网络 电力工业
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短裤特征截面廓形分析及间隙量预测模型构建 被引量:5
14
作者 李涛 杜磊 +2 位作者 孙洁 张益洁 邹奉元 《纺织学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期113-118,共6页
为探究短裤松量变化对截面廓形的影响,选取与裤装造型密切相关的腰围、臀围等特征截面进行研究。通过[TC]~2三维扫描仪获取截面点云数据,利用小脑神经网络进行曲线拟合,提取最小外接矩形面积、厚宽比及间隙量表征截面廓形变化,通过回归... 为探究短裤松量变化对截面廓形的影响,选取与裤装造型密切相关的腰围、臀围等特征截面进行研究。通过[TC]~2三维扫描仪获取截面点云数据,利用小脑神经网络进行曲线拟合,提取最小外接矩形面积、厚宽比及间隙量表征截面廓形变化,通过回归分析构建短裤间隙量与松量的预测模型。结果表明:短裤松量与臀围、裆围及裤口围截面厚宽比呈负相关,臀围、裆围处间隙量主要向截面两侧及后中部位累积,截面形状趋于宽扁;经两配对样本T检验,间隙量的预测值与实际测量结果之间无显著差异,间隙量预测模型的拟合优度较好。研究结果可为建立人体、服装截面廓形及三维仿真之间的关系提供参考。 展开更多
关键词 短裤 松量 廓形 小脑神经网络 间隙量
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基于焚烧运行参数的垃圾热值软测量模型 被引量:5
15
作者 谢承利 陆继东 +1 位作者 沈凯 曾勇 《燃烧科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期81-85,共5页
在垃圾焚烧过程中,入炉垃圾热值的变化对燃烧的稳定性会产生很大的影响.针对在垃圾焚烧过程中垃圾热值难以在线测量的实际状况,采用基于小脑神经网络的垃圾热值预测模型,利用垃圾发电厂在线运行数据作为输入参数,实现垃圾热值的在线预测... 在垃圾焚烧过程中,入炉垃圾热值的变化对燃烧的稳定性会产生很大的影响.针对在垃圾焚烧过程中垃圾热值难以在线测量的实际状况,采用基于小脑神经网络的垃圾热值预测模型,利用垃圾发电厂在线运行数据作为输入参数,实现垃圾热值的在线预测.研究表明,该软测量模型具有实时性好、能够预测垃圾热值整体变化趋势等优点.该模型初步应用于某垃圾发电厂,结果表明,其具有较好的实时性与准确度,在垃圾燃烧过程自动控制系统中具有较好的应用前景. 展开更多
关键词 固体废弃物 在线监测 小脑神经网络模型 热值
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基于CMAC在线自学习模糊自适应控制的机器人力/位置鲁棒控制 被引量:7
16
作者 魏立新 李二超 王洪瑞 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期40-44,共5页
针对机器人系统的未知、不确定、时变和非线性特性,在传统误差学习法的基础上,提出一种CMAC在线自学习模糊自适应控制结构,利用模糊推理机产生的分目标学习误差代替反馈控制器的输出信号训练CMAC,使CMAC的学习与系统的实际跟踪过程相适... 针对机器人系统的未知、不确定、时变和非线性特性,在传统误差学习法的基础上,提出一种CMAC在线自学习模糊自适应控制结构,利用模糊推理机产生的分目标学习误差代替反馈控制器的输出信号训练CMAC,使CMAC的学习与系统的实际跟踪过程相适应,避免了控制器的输出产生振荡或进入饱和状态。仿真结果表明这种控制方案实现了对未知不确定非线性机器人系统的高精度实时力/位置控制。 展开更多
关键词 机器人 力/位置控制 小脑模型联接控制 模糊推理机
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基于小脑模型神经网络的温控负荷优化调度方法 被引量:16
17
作者 杨婕 李泽辉 +1 位作者 马锴 徐程琳 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期199-208,共10页
温控负荷能够通过需求响应为电网提供频率调节辅助服务。针对传统控制方式调节能力有限和温度变化较大的问题,提出了一种基于小脑模型神经网络的混合控制策略。首先,利用小脑模型神经网络实时优化功率调节量,从而将调节任务分配给不同... 温控负荷能够通过需求响应为电网提供频率调节辅助服务。针对传统控制方式调节能力有限和温度变化较大的问题,提出了一种基于小脑模型神经网络的混合控制策略。首先,利用小脑模型神经网络实时优化功率调节量,从而将调节任务分配给不同控制方式的负荷集群;然后,负荷集群完成所分配的调节任务,并根据用户的不同需要分别定义储能指标和不舒适度指标;最后,采用模糊综合评判法对用户满意度进行评估,再将用户满意度与均方根误差相互权衡以建立综合评价指标,并将其反馈回小脑模型神经网络,从而为功率调节量的优化提供依据。仿真结果表明,所提策略不仅可以提高系统的跟踪精度,而且能够改善用户的满意度。 展开更多
关键词 需求响应 温控负荷 小脑模型神经网络 混合控制策略 模糊综合评判
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改进小脑模型网络对轧辊偏心谐波的分频辨识 被引量:7
18
作者 侯媛彬 杜京义 高赟 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期938-941,共4页
针对连续轧钢机轧辊偏心谐波信号具有严重的非线性特性,提出一种采用改进的小脑模型控制器(ICMAC)神经网络对轧辊偏心进行分频辨识的方法。该方法基于改进的Prony参量法对轧辊偏心信号进行估计,利用ICMAC对非线性的逼近能力,对不同频率... 针对连续轧钢机轧辊偏心谐波信号具有严重的非线性特性,提出一种采用改进的小脑模型控制器(ICMAC)神经网络对轧辊偏心进行分频辨识的方法。该方法基于改进的Prony参量法对轧辊偏心信号进行估计,利用ICMAC对非线性的逼近能力,对不同频率不同幅值的轧辊偏心谐波进行分频辨识,然后提取连轧机轧辊偏心信号非线性谐波,从而得到混合了各次谐波的轧辊偏心信号的最简模型。仿真结果表明,该方法与常规的BP网络辨识建模方法相比,不仅辨识结果的置信度高,而且能明显识别出对控制精度影响较大的谐波,可为进一步消除连轧机轧辊偏心信号提供依据。 展开更多
关键词 CMAC网络 轧辊偏心谐波 分频辨识 控制精度
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被动加载系统中的多余力矩复合补偿方法 被引量:10
19
作者 袁朝辉 王磊 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期685-689,共5页
分析了被动式加载系统中多余力矩的特点 ,针对前馈补偿方法中存在的高阶微分补偿控制器物理上难以实现以及模型失配问题 ,提出了基于小脑模型关节控制器 (cerebellarmodelarticulationcontroller,CMAC)的复合补偿方法 .仿真和试验结果表... 分析了被动式加载系统中多余力矩的特点 ,针对前馈补偿方法中存在的高阶微分补偿控制器物理上难以实现以及模型失配问题 ,提出了基于小脑模型关节控制器 (cerebellarmodelarticulationcontroller,CMAC)的复合补偿方法 .仿真和试验结果表明 ,采用基于CMAC的复合补偿方法对于多余力的抑制具有明显效果 . 展开更多
关键词 力矩控制 多余力矩 小脑模型关节控制器 前馈补偿 航空发动机
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CMAC复合PID在柴油发电机组转速控制中的应用 被引量:4
20
作者 石勇 齐自达 +1 位作者 张连瑜 张红光 《内燃机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期563-568,共6页
船用柴油发电机组调速系统是复杂的非线性系统,需要采用先进的控制技术以提高其转速响应特性与稳定性.提出了一种小脑模型神经网络(CMAC)与PID复合控制的柴油机调速策略,利用传统PID来实现反馈控制,保证系统的稳定性并抑制扰动,CMAC神... 船用柴油发电机组调速系统是复杂的非线性系统,需要采用先进的控制技术以提高其转速响应特性与稳定性.提出了一种小脑模型神经网络(CMAC)与PID复合控制的柴油机调速策略,利用传统PID来实现反馈控制,保证系统的稳定性并抑制扰动,CMAC神经网络对控制器进行前馈控制,确保系统的控制响应速度,提高控制精度.在搭建dSPACE半实物仿真平台并对算法进行了仿真验证之后,使用MicroAutoBox进行了D6114发电机组配机试验.试验结果表明,机组具有良好的动静态特性,转速波动率为0.15%,标定负载突变超调6.7%,稳定时间为2.5s,完全满足二级电站对柴油机调速系统的要求,通过与D6114发电机组原控制器下的发电频率变化曲线对比,证明了其具有与产品级控制器相近的控制性能. 展开更多
关键词 船用柴油发电机组 小脑模型关联控制器 试验验证
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