检索结果-内蒙古大学图书馆

近年来，随着计算机网络通信技术的发展，其应用已经涉及各行各业，网络控制系统（Networked Control Systems, NCS）便在这样的环境下应运而生。它将传统的通信与计算机网络技术应用到了工业控制中去，并融合了传感器技术等，以网络作为系统各部件之间传输数据及信号的载体，达到远程监控及共享资源的目的，成为近年来国际学术界研究的热点之一。但是，随着网络引入控制系统中，其产生的数据丢包和随机时延不可避免的会对系统的控制效果产生影响，导致控制性能恶化、系统不稳定或者稳定域变小。本文以小脑模型神经网络控制器（Cerebellar ModelArticulation Controller, CMAC）为基础，把传输网络以及被控对象看作是一个时变的被控系统，分别针对具有数据丢包和随机时延的网络控制系统，设计了两种控制方法以实现对控制性能的改善：第一种方法针对具有数据丢包的网络控制系统，通过小脑模型神经网络控制器与PD控制器的复合控制实现前馈反馈控制，且PD控制器的参数由模糊推理机自适应整定，根据误差信号的大小，采用模糊PD控制和直接PD控制的复合切换控制系统，即在小偏差时采用直接PD控制，以获得比模糊PD控制更高的稳态精度，而在大偏差时采用模糊PD控制，可以得到比直接PD控制更快的动态响应和更小的超调量。第二种方法针对具有随机时延的网络控制系统，采用Smith反馈补偿回路对系统时延进行补偿，同时，由于被控系统的时延参数是随机的，且越新的数据越能反应系统当前的状态，因此，本文利用遗忘因子最小二乘算法对系统的时延参数进行在线估计，初步减小网络传输时延给系统带来的影响。接着，考虑到最小二乘估计会产生一定的误差，Smith反馈补偿回路也不能达到最理想的补偿效果，因此使用小脑模型神经网络控制器与PD控制相结合的复合智能控制算法，在参数选择合适的情况下，可以进一步减小由时延预估误差带给系统的控制偏差，优化控制效果。

关键词：网络控制系统小脑模型神经网络控制器模糊PD控制器 Smith补偿遗忘因子递推最小二乘估计

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空间机器人模块化关节控制器研究与设计

空间机器人模块化关节控制器研究与设计

引用

作者：杨彦国哈尔滨工业大学（深圳）

学位级别：硕士

\"模块化设计\"的概念最早由美国卡内基·梅隆大学提出,它是针对常规机器人设计方法提出的一种系统设计和建立的现代方法.采用模块化方法设计的机器人系统,具有重构性好、冗余度高、结构灵活、便于维护等优点,因而广泛应... 详细信息

\"模块化设计\"的概念最早由美国卡内基·梅隆大学提出,它是针对常规机器人设计方法提出的一种系统设计和建立的现代方法.采用模块化方法设计的机器人系统,具有重构性好、冗余度高、结构灵活、便于维护等优点,因而广泛应用于航天领域.随着微电子技术的发展,数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)成为高性能运动控制器的主要硬件平台,为实现复杂的控制算法提供了可靠的保障.DSP采用基于软件的控制策略,适合实现控制复杂,运算精度要求高的控制任务;而FPGA则是基于硬件实现控制算法,适合实现需要大规模并行计算、但控制算法简单、规则、运算精度要求较低的任务.可见,这两种方法具有很好的互补性,可以根据实际需要选择.文中主要讨论了关节控制控制系统的设计以及关节控制器的两种实现方法,论文具体内容如下:(1)介绍了模块化关节的机械结构和系统组成,在简化模型的基础上,设计了一体化关节的闭环控制系统;针对关节转动惯量变化等因素对关节性能的影响,设计了小脑模型神经网络关节控制器.(2)介绍了以Allegro公司的3936无刷直流电机驱动芯片为核心设计的功率放大电路.(3)在TI TMS320LF2407硬件平台上,实现了基于DSP的模块化关节控制器.软件设计采用模块化的设计思想,将软件划分为五个模块:主程序模块、检测模块、控制模块、脉宽调制模块以及通信模块.(4)在XILINX XC2S200硬件平台上,实现了基于FPGA的模块化关节控制器.论文简要介绍了FPGA的开发环境与设计流程.详细描述了系统的各个电路模块的设计:相对码盘译码器电路、M/T测速电路、PID控制电路,PWM输出电路以及串口通信电路.电路模块采用VHDL描述或用IP核搭建.

关键词：模块化关节小脑模型神经网络控制器数字信号处理器现场可编程门阵列

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基于控制器与辨识器的转台系统设计

引用

计算机仿真 2008年第9期25卷 324-326,330页

作者：申洁王新民西北工业大学自动化学院陕西西安710072

为改善三轴转台系统性能,结合传统控制方法与神经网络控制,提出一种基于RBF辨识转台系统的CMAC神经网络与PID并行的复合控制算法。算法采用RBF辨识对象模型,CMAC实现前馈控制,并实现PID控制参数的在线整定和优化。也给出了CMAC控制器算... 详细信息

为改善三轴转台系统性能,结合传统控制方法与神经网络控制,提出一种基于RBF辨识转台系统的CMAC神经网络与PID并行的复合控制算法。算法采用RBF辨识对象模型,CMAC实现前馈控制,并实现PID控制参数的在线整定和优化。也给出了CMAC控制器算法和系统辨识的RBF网络算法。以某转台模型为对象,仿真结果表明算法具有了传统控制的优点,进一步也证明了算法的可行性和优越性,且具有了更强的适应性和鲁棒性,能更为有效地应用于转台系统中。

关键词：转台系统小脑模型神经网络控制器神经网络辨识器

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航空遥感惯性稳定平台的改进型小脑模型神经网络/比例微分复合控制

航空遥感惯性稳定平台的改进型小脑模型神经网络/比例微分复合控制

引用

2015年光学精密工程论坛

作者：周向阳岳海潇贾媛赵蓓蕾北京航空航天大学惯性技术重点实验室新型惯性仪表与导航系统技术国防重点学科实验室北京100191 北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京100191

针对航空遥感惯性稳定平台高稳定和高精度控制要求,研究了基于变置信度的改进型小脑模型神经网络控制器(CMAC)和比例微分(PD)控制器的复合控制方法.首先,建立了航空遥感三轴惯性稳定平台框架伺服系统模型.其次,建立了改进型CMAC/PD复合... 详细信息

针对航空遥感惯性稳定平台高稳定和高精度控制要求,研究了基于变置信度的改进型小脑模型神经网络控制器(CMAC)和比例微分(PD)控制器的复合控制方法.首先,建立了航空遥感三轴惯性稳定平台框架伺服系统模型.其次,建立了改进型CMAC/PD复合控制器,将改进型CMAC控制器和PD控制器分别加入到惯性稳定平台伺服系统的前馈通道和反馈通道,以提高控制系统精度.最后,整定伺服系统及改进型CMAC/PD复合控制器参数.实验结果表明:使用改进型CMAC/PD复合控制算法后,平台的俯仰框架角位置误差峰值为0.2154°,角位置RMS值为0.0775.,相比PID控制器分别减小了42.97％和29.86％.与传统PID控制相比,改进型CMAC/PD复合控制方法可显著抑制多源扰动对稳定平台伺服系统的影响,从而有效提高系统控制精度。

关键词：航空工程遥感平台复合控制系统小脑模型神经网络控制器比例微分控制器

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