神经网络在薄膜厚度控制系统中的应用

讨论了薄膜厚度控制的非线性和耦合性,应用神经网络串行解耦算法,解决多变量非线性耦合问题,同时还采用了改进的学习算法--动量法,并与传统算法做了仿真比较.仿真结果表明该算法能较好地解决上述难点,从而更好的控制薄膜厚度的均匀性.     

塑料薄膜厚度控制算法设计

通过对聚炳烯塑料薄膜厚度测控系统的分析，建立了一套产生式规则系统，采用智能控制算法对薄膜横向公差进行控制。应用表明该智能控制算法简单、易行且计算量小，实际控制结果也比较满意。     

精确反馈线性化在船舶航向保持器上的应用

现有的船舶航向保持器的设计大都采用Nomoto线性模型，而忽略了船舶操纵运动的非线性因素，因此航向控制的精度比较低。选择状态反馈精确线性化方法，将响应型船舶运动的非线性数学模型进行线性化，再利用基于闭环增益成形算法的鲁棒控制器进行控制，然后在Maflab的Simulink下进行系统仿真，仿真结果表明，所设计的基于闭环增益成形算法的控制器比基于LQR的控制器具有更好的控制能力。     

基于模糊PID控制的经纬仪直流伺服系统仿真研究

天文经纬仪位置随动伺服系统对于星体的检测具有重大的影响。以天文经纬仪位置随动系统为控制对象，针对该系统的非线性、参数不确定性及对实时性和无超调的要求，将传统的PID控制算法与模糊控制算法相结合，提出了在线模糊自调整PID控制方法，并在simulink环境下进行了仿真，仿真及实验结果表明，该算法具有良好的稳态精度和动态响应速度。     

基于反馈线性化与闭环增益成形的减摇鳍控制

根据减摇鳍系统的非线性数学模型,设计了一种具有鲁棒性的非线性控制器。通过采用精确反馈线性化方法将减摇鳍系统的非线性模型线性化,然后用闭环增益成形算法设计出非线性鲁棒控制器。用Matlab的Simulink工具箱分别对相同海况下未进行减摇控制、已设定航速及航速减半状态时采用减摇鳍控制的非线性数学模型进行仿真。仿真结果表明,该控制策略对于减摇鳍非线性控制系统是十分有效的,特别是鲁棒性能令人满意。算法的设计过程简单,物理意义明显。     

采用动态逆方法设计非线性航行体深度控制器

本文介绍了非线性系统的动态逆控制器设计方法，其主要用于消除系统的非线性因素，最科得到一个线性动态模型。然后，用其在设定深度和初始条件下为某型非线性水下航体设计了深度控制系统，并在不同初始条件下进行了仿真研究。仿真结果表明，用动态逆方法设计的非线性航行体深度控制系统在不同初始条件下，都具有很好的动、静态特性，较好地解决了非线性航行体的深度控制问题。     

U—D分解渐消记忆滤波神经网络控制器在船舶操纵中的应用

针对前馈网络BP算法所存在的收敛速度慢且常遇局部极小值等缺陷，提出一种基于U－D分解的渐消记忆推广Kalman滤波学习新方法。与EKF相比，该方法不仅大大加快了学习收敛速度，数值稳定性好，而且比BP算法需较少学习次数和隐节点数，学习效果也更好，将这种学习算法应用在船舶操纵的神经网络控制器中，仿真结果表明该方法是提高网络学习速度改善学习效果的一种有效方法，可有效解决非线性系统的控制问题。     

基于非线性反馈积分滑模控制的船舶航向自动舵设计

为设计一种节能并且鲁棒性强的船舶航向保持控制器,将非线性反馈算法与积分滑模控制相结合,设计非线性反馈积分滑模控制器用于船舶航向保持。非线性反馈积分滑模控制器建立在积分滑模控制器的基础上,利用非线性函数处理反馈误差,从而达到节能的作用。证明了积分滑模曲面的李雅普诺夫稳定性,并进行了仿真实验。从仿真结果可以看出,非线性反馈积分滑模控制在不影响航向保持精度的前提下,能够降低舵力,但是,船舶的横漂运动和转艏运动会受到影响。在设计非线性反馈积分滑模控制器的同时,分析了非线性反馈算法对船舶各状态的影响,对非线性反馈算法的进一步改进具有一定的参考价值。     

非线性模糊算法在船舶控制系统中的应用

受到海风、海浪等干扰作用力的影响,大型船舶的航向控制和稳定性控制难度较高,一直是船舶领域的研究重点。由于船舶的运动具有非线性、随机性的特点,传统的自动舵等控制技术难以满足控制精度和稳定性需求,本文介绍一种先进的算法—非线性模糊算法,基于该算法,开发了一种船舶的自动控制系统,并在Matlab软件平台中建立了船舶的运动模型和干扰作用力模型,并进行船舶运动控制精度的仿真实验。仿真实验表明,基于非线性模糊算法的船舶运动控制具有较高的精度。     

基于指数函数非线性反馈的船舶航向保持控制

为研究船舶航向保持控制问题,本文以“育鹏”轮为研究对象,建立了其非线性Nomoto船舶模型,设计了基于闭环增益成形算法的指数函数非线性反馈控制器,并以“育鹏”轮的非线性模型为被控制对象,用Matlab的Simulink工具箱进行系统仿真研究。系统仿真结果表明,建立的非线性Nomoto数学模型精度良好,设计的控制器进行船舶航向保持控制时效果优异,并且更节能。使用这种方法设计的控制器,可以很好地进行船舶航向保持控制,对今后的船舶运动仿真和控制器的设计具有重要意义。     

一类时滞系统的可靠控制设计

研究一类不确定、时滞、非线性系统的可靠控制问题，针对一类含有时变多状态滞后、参数不确定性和未知非线性的系统，采用带有滞后的状态反馈控制，给出时滞系统对执行器失效和传感器失效具有完整性的充分条件和可靠控制算法。仿真结果验证算法的有效性。     

济南市部分成果简介

B244 薄膜厚度的自动检测与控制:该装置能够自动检测和控制薄膜厚度,配有显示、记录仪表,通过调节器改变步进电机的转速和正反转实行闭环控制。厚度控制精度     

基于RBF神经网络的PID控制系统优化控制研究

液压启闭机运行工况复杂、本身具有非线性特性,普通PID参数无法较好地实现系统在整个运行过程中的精确控制,为了解决这一问题,本文采用RBF算法对P、I、D参数进行优化,从而实现对PID控制系统的优化控制。经仿真试验,本文提出的控制系统参数优化方法能够优化对液压启闭机的控制。     

基于输入输出线性化的航迹滑模控制及仿真

针对船舶航迹控制系统的非线性及易受外部干扰的特点,提出了一种基于输入输出线性化的航迹滑模控制策略。通过定义输出变量将非线性航迹控制系统转化为线性系统,然后采用指数趋近律的滑模控制方法设计控制器,使得设计的非线性控制律直观简洁,鲁棒性好。通过SIMULINK仿真验证了该算法的有效性。     

简化的鲁棒自适应自动舵控制算法设计

为研究船舶航向非线性系统的自适应跟踪控制问题,在考虑舵机伺服系统特性的情况下,提出一种简化的鲁棒自适应神经网络动态面控制算法.采用RBF神经网络逼近模型不确定性,简化自适应参数调整方法,解决了动态面控制自适应参数过多的问题.该算法设计的控制器复杂性低且只有1个在线调整自适应参数,易于工程实现.该算法可以保证闭环信号的渐近稳定,使航向跟踪误差任意小.仿真结果验证了控制器的有效性.     

船舶横摇运动中的混沌及其非线性简捷控制

为了描述并控制船舶横摇运动中的非线性随机现象,用混沌的Duffing方程刻画船舶横摇运动的非线性现象,符合程度较好,说明船舶在海浪作用下的运动在一定条件下可能产生混沌现象。采用精确反馈线性化和闭环增益成形算法相结合的非线性简捷控制方法控制船舶横摇运动中的混沌,取得了令人满意的控制效果,仿真结果验证了所设计的控制器具有良好的鲁棒性。     

基于减聚类-自适应神经模糊推理的船舶航向保持控制设计

为解决船舶在非线性和不确定性条件下的常规航向保持控制参数难以确定和性能较差的问题,提出一种基于减法聚类和神经模糊推理系统(SC-ANFIS)的船舶航向保持控制设计。基于鲁棒PID控制,借助减法聚类算法的学习能力对输入样本进行聚类分析,优化模糊量化和模糊规则,继而用神经-模糊推理的方法解决船舶的不确定性问题和非线性控制问题;同时,为避免维数灾难等问题发生,采用多维隶属度函数设计一种可在线自调整的基于SC-ANFIS的航向保持控制系统,并设计仿真试验进行对比分析。仿真试验结果表明,在存在模型参数摄动和干扰的情况下,基于SC-ANFIS的航向保持控制系统可行、有效,能取得良好的控制效果。     

强风中普通商船动力定位的研究

为实现普通商船在强风浪中的动力定位,首先采取艏找风控制,然后使船舶保持顶风静止.该文采用基于闭环增益成形算法和精确反馈线性化算法的航向保持非线性鲁棒控制器与基于闭环增益成形算法的速度鲁棒控制器.建立了船舶顶风状态的非线性数学模型,为反映船舶在顶风静止状态的舵效,提出了等效船速的概念并推导出其计算公式.对处在强风(8级以上)、浪等扰动中的非线性船舶运动数学模型进行仿真,仿真曲线表明通过对船舶运动进行非线性鲁棒控制,实现了强风中普通商船的动力定位.     

无线传感器网络电子航标节点定位算法研究

介绍了无线传感器网络电子航标节点测距定位的定位原理和算法.针对该定位算法的非线性方程组求解问题,依据UKF算法,用一个最小的样本点集来近似系统状态的分布函数.实现了当系统按实际的非线性模型演化时,对非线性函数的后验均值与方差的很好拟合.仿真结果表明,用UKF算法的节点定位估计精度在5%以内.可见,它在解决非线性机动目标跟踪问题时有比较好的跟踪性能和滤波结果.     

基于鲁棒滑模控制的水下航行器运动控制仿真研究

基于水下航行器六自由度空间运动模型,研究应用非线性鲁棒滑模控制方法的自动操纵控制方案。对水下航行器在分离式尾舵且首舵收回状态下的操纵控制方案进行仿真试验,通过数值仿真分析验证所提出算法的有效性。