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1.
本文论述一种利用相联存储器系统的多变量自组织学习控制新方法及其实时实现。在线学习包含两个步骤:被控过程的动态输入—输出特性用仿视感控器的方式逐步存入一个相联存储器中,用来作为预测过程模型;依靠一种特殊的输出预测算法,利用预测过程模型并通过单步超前性能指标最优化来规划控制策略,经教练后的控制策略以同样的方式存入第二个相联存储器中。文中提出了一种特殊的采样和更新方法。通过仿真和实时应用证明了所述学习控制新方法的可行性。  相似文献   
2.
本文介绍了设计调节器的一种新概念。这种概念是通过深入分析在定值控制和随动控制中实现最优控制过程所必需的条件而总结出来的。本文所论述的调节器采用了线性与非线性相结合的复合系统,它由控制功能块和决策机构(或指令机构)两个部分组成。指令机构接受来自被控过程的信号并发出相应的指令,以决定控制功能块的状态。详细的理论分析和计算表明,所述调节器的线性部分与非线性部分相互补充,产生了传统调节器所不能产生的许多优良作用。 为了验证ESO调节器的工作原理,制作了调节器的电子模型。在这个模型上进行的大量实验表明,理论分析与实验结果是一致的。  相似文献   
3.
由于不可避免地存在负载、摩擦及间隙等因素的影响,常见机器人操作器系统的数学模型是一组系数未知的非线性微分方程。本文根据该数学模型,借助于对输入转矩的特殊补偿,首先导出了一种新的自适应控制算法,使常见机器人操作器系统的状态误差在幅度上比用常规自适应控制算法得到的误差要小;为了减小笛卡尔(Cartesian)坐标误差,还引入一种雅可比(Jacobian)关系,并将这种关系用于李雅普诺夫(Lyapunov)直接法设计,由此而设计的自适应控制算法进一步使系统的笛卡尔坐标误差减小。计算机仿真结果证明了本文所设计自适应控制算法的优良性能。  相似文献   
4.
建立了一个适用于燃气轮机的故障诊断专家系统。介绍了该系统的结构、功能、自学能力和知识库的建立及推理机的实现。知识库采用产生式表示法,其组织结构分为三级:大范围经验知识、小范围经验知识和参考解决方案。系统采用双推理机机制,逆向精确推理用于教学和演示,能够查看和解释系统的推理过程;逆向不精确推理用于实际工作场合,提供具有较高可信度的推理结果。  相似文献   
5.
对于Duffing模型非线性动力学系统,当系统处于混沌时,引入带扰动补偿的变结构控制律,能使系统快速到达滑动模态,并沿着滑动模态渐进到达系统的平衡点,从而保证了混沌控制的稳定和鲁棒性。理论分析和仿真验证表明了混沌控制算法的有效性。  相似文献   
6.
讨论了建立在仿人控制特性基础上的方法及算法。文中着重解释了怎样才能把仿人控制策略(诸如真觉推理、控制特征识别及多模控制等)用于多变控制系统的问题。用文中所述方法构成的多变量控制系统在控制性能上具有确定的智能特性:系统直接在线从其运行过程中显示出来的特征获取信息;系统用一种与人处理问题相类似的方式来处理所获得的信息;系统中的控制策略是根据直觉推理来构成多模控制的;系统的控制器结构是分层建立的;为了解决系统中出现的严重耦合问题采用了协调器。计算机仿真结果验证了方法的有效性和可行性。  相似文献   
7.
阐明如何通过人工智能技术(如知识库产生式系统等)与有效应用 PID 控制器的某些新颖想法相结合来构成一种性能更理想的创新的 PID 控制系统。文中所创新的系统直接辨识与系统瞬态和稳态性能紧密相关的控制特性;借助于人工智能技术,以一种由对所获得信息进行判断来决定采用每一种控制模式(如 P、I 及 D 模式,两种甚至三种作用的联合模式,以及开环和闭环控制相结合作用的模式等)的新型方法,使系统能按更良好的方式运行.这种创新的 PID 控制系统在对象或系统带有明显不确定性、非线性以及其它所不希望的控制特性时,拥有更多的智能作用,并且系统应该是更快速、更精确和更稳定的.通过比较获得的仿真结果证明,本文所创新的系统在自动控制实践中是一种具有广泛应用价值的技术方法.  相似文献   
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