导读:本文包含了无模型控制器论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,自适应,永磁,控制器,线性化,姿态,参数。
无模型控制器论文文献综述
余威,卜旭辉[1]（2019）在《四旋翼无模型自适应抗干扰姿态控制器设计》一文中研究指出针对四旋翼飞行器的非线性、易受干扰等特点,设计一种比例-无模型自适应串级姿态控制器。首先在飞行器的每个工作点,通过一个被称为伪偏导数的慢时变参数,将系统建立为一个等价的动态线性化数据模型,进而实现不依赖任何模型信息的自适应控制;然后,针对四旋翼飞行器参数不确定性和易受外部环境干扰的问题,设计一种扩张状态观测器对扰动进行实时估计和补偿;最后,利用MATLAB验证了该控制器对于四旋翼姿态控制的稳定性和抗干扰性。(本文来源于《电子测量与仪器学报》期刊2019年07期）
徐子为,李众[2]（2019）在《云模型控制器在两轮自平衡机器人中的应用》一文中研究指出两轮自平衡机器人控制系统具有高阶次、多变量、非线性且强耦合的特性,因此难以建立精准的数学模型。针对两轮自平衡机器人系统的复杂性,对其平衡控制系统进行了研究,提出了一维云模型控制器的设计方法。运用该方法,成功地实现了两轮自平衡机器人的平衡控制,并比较了一维云模型控制器在叁规则和五规则下对系统性能的影响。试验结果表明:一维云模型控制器在两轮自平衡机器人平衡控制系统中具有良好的控制性能和强抗干扰性,五规则控制器具有更加优越的控制效果。云模型控制器成功应用在两轮自平衡机器人平衡系统中,并在试验样机平台体现了良好的平衡性能,为今后云模型控制器的设计提供参考,也推进了云模型控制器在硬件平台实现的进程。(本文来源于《自动化仪表》期刊2019年05期）
刘昱,刘昌龙,吕文洋,彭锋,季忆[3]（2018）在《无模型控制器在气缸压力控制系统中的应用研究》一文中研究指出气动伺服系统存在纯时延、非线性、时变等特点,传统的控制策略(如PID控制)在解决非线性系统时效果不理想,因此提出一种无模型控制算法。此方法在被控对象结构复杂、参数时变时控制效果较好。首先对气动伺服系统进行建模,建模过程包括阀口流量、比例流量阀及缸内压力建立一个二阶模型;其次设计无模型自适应控制器(Model-Free Adaptive Controller,MFAC)用于气动伺服系统压力控制;最后利用LabWindows/CVI平台进行试验验证。结果表明,针对气动伺服系统设计的无模型控制器是有效的,相比于传统PID控制有更快的响应速度和更高的控制精度。(本文来源于《液压与气动》期刊2018年10期）
付誉,李众[4]（2018）在《机械臂轨迹跟踪云模型控制器设计》一文中研究指出针对云模型理论的研究现状以及传统的PID控制器存在的控制参数适应性差、处理复杂非线性问题手段单一等缺陷,本文首先对二自由的机械臂进行了运动学和动力学分析,给出了机械臂数学模型;然后在考虑实际操作中机械臂存在的死区、未知负载等非线性因素的前提下,设计出了一维云模型控制器;最后在Matlab的仿真平台下对所建立的模型进行仿真,得到高精度的关节位置、位置误差等状态变量的轨迹跟踪曲线。实验结果表明此控制器对参数变化具有很强的适应性,解决了传统的PID控制存在的问题,使机械臂能够快速、精确地沿着目标轨迹运行。(本文来源于《电子设计工程》期刊2018年16期）
刘祥盛[5]（2018）在《基于小脑模型控制器的永磁同步电机无位置传感器矢量控制系统的研究》一文中研究指出永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)依靠其体积小、功率密度大等优点被广泛应用于各个领域。近年来,由于资源紧缺以及环境问题,使得永磁同步电机逐渐成为广受关注的电动车驱动设备。这些也导致了永磁同步电机的设计与控制成为了一个重要的研究内容与研究热点。矢量控制是一种常用的电机控制策略,矢量控制实现的基本原理是通过测量和控制同步电动机定子电流矢量,根据磁场定向原理分别对同步电动机的励磁电流和转矩电流进行控制,从而达到控制同步电动机转矩的目的。为了更好地发挥永磁同步电机的性能,本文对矢量控制进行了深入的研究。通过分析传统PI控制的缺陷,本文采用了智能PI控制取代了传统的PI控制。智能控制中比较常用的有专家控制、模糊控制以及神经网络控制。各种智能控制都有其优点与缺点,在对上述叁种智能控制进行分析后,本文设计了基于小脑模型与PID复合控制的永磁同步电机的控制器。通过在MATLAB Simulink仿真平台下进行实验,验证了本文提出的控制器的优越性。矢量控制中使用速度传感器来获取相应的参数。使用速度传感器不利于电机的维护,并且电机的寿命也会受到限制。因此本文针对矢量控制存在的不足之处,研究了电机的无速度传感器控制。通过分析,本文最终选择了模型参考自适应(MRAS)方法来对电机的转子位置和速度信号进行辨识,从而实现系统的闭环控制。如果只使用MRAS方法,电机控制中的转速环依旧使用的是PI控制,因此本文将传统PI控制变成了基于小脑模型与PID复合控制,设计基于小脑模型控制器的永磁同步电机无位置传感器矢量控制系统,通过仿真验证了控制系统的优越性。最后本文基于TMS320F28335控制器搭建了硬件平台,对矢量控制算法进行了验证。实验结果验证了矢量控制算法的正确性与可行性。(本文来源于《上海应用技术大学》期刊2018-05-24）
王丹娜[6]（2018）在《无模型自适应控制器参数整定方法及应用研究》一文中研究指出随着科学技术的快速发展,越来越多的自动化设备在各实际领域逐渐得到应用。而且随着工业生产过程逐渐向复杂化、精密化方向发展,对这些越发复杂的生产过程建立精确的数学模型变得更为困难,这给基于模型的现代控制理论带来了更多挑战。同时,随着各种控制性能要求的提高,基于模型的现代控制方法已经不能满足人们对控制的需求。针对传统基于模型的现代控制方法面对的建模困难问题,数据驱动控制方法获得普遍关注。其中,无模型自适应控制(ModelFree Adaptive Control,MFAC)方法由于不依赖被控系统数学模型,仅利用被控系统输入输出(Input/Output)数据,且具有控制器结构简单、计算速度快和广泛适用性等特点,已成为数据驱动控制理论发展的一个重要研究分支。MFAC控制器设计中的关键参数尚未有系统的整定方法,这使得该方法在实际应用中受到了一定的局限。因此,研究MFAC的参数整定方法,对MFAC的进一步推广具有重要的学术意义和实际应用参考价值。本文针对一般的离散时间非线性被控系统,研究基于全格式动态线性化(Full Forrm Dynamic Linearization,FFDL)的MFAC控制器参数整定方法,并将该参数整定方法应用于水箱液位控制系统,具体内容如下:(1)提出两种无模型自适应控制器参数整定方法,分别为基于任意相角裕度和基于最优性能指标的FFDL-MFAC控制器参数整定方法。首先,通过FFDL技术,将一般的离散非线性系统在工作点实时地转化为一种等价的动态线性化数据模型,并基于该数据模型进行MFAC控制器的设计。进一步,将该控制器的结构转换为增量式PID型控制器结构,在此基础上,将两种PID控制器参数整定方法分别应用于FFDL-MFAC控制器中,以此整定FFDL-MFAC控制器中的控制参数步长因子ρi,最后通过仿真验证了两种方法的有效性。(2)提出一种在FFDL框架下的基于虚拟参考反馈整定(Virtual Reference Feedback Tuning,VRFT)的MFAC控制器伪梯度整定方法。利用VRFT方法可以对控制器结构已知的系统进行参数优化整定的这种优势,对FFDL-MFAC控制器的控制参数的伪梯度进行初值和重置值整定,解决了 FFDL-MFAC控制器中伪梯度初值选取和系统结构发生变化时确定重置值的难题,最后通过对比仿真验证了该方法的有效性。(3)为进一步验证上述两类参数整定方法的有效性,本文采用水箱液位控制系统模型进行对比仿真研究。将基于PID和基于VRFT的MFAC控制器参数整定方法分别与传统的PID控制方法和传统的FFDL-MFAC控制方法进行对比。仿真结果表明,所提的两种参数整定方法都能够获得有效的控制器参数,并得到较好的控制效果。(本文来源于《北京交通大学》期刊2018-03-01）
李雪园[7]（2018）在《无模型控制器参数在线自整定研究》一文中研究指出随着时代的进步,科技的发展,实际生产过程变得越来越复杂,日益呈现出多输入多输出、强耦合、强非线性、多工况、变负荷、时变等复杂性特征,使得被控对象的精确数学模型难以获取,给传统的基于数学模型的控制方法带来了前所未有的挑战。无模型控制算法是一种新型的基于数据驱动的控制方法,仅依赖于受控系统实时量测的输入输出数据进行控制器的分析和设计,不依赖受控系统的任何数学模型信息,避免了未建模动态的影响,具有良好的应用前景。然而,无模型控制器参数的确定主要依赖经验知识,同时调节过程比较耗时,限制了无模型控制器在复杂工业过程的进一步推广应用。目前,无模型控制器参数整定领域相关的研究还鲜有报道,没有形成系统的参数整定方法。为了推进无模型控制器在工业过程的实际应用,本文深入分析了无模型控制器参数对控制效果的影响,选取控制输入估计算法中的惩罚因子和步长因子作为待整定参数,结合BP神经网络强大的学习能力,提出并实现了控制器参数在线自整定的叁类新方法,形成了无模型控制器参数在线自整定的系统理论与方法:(1)针对SISO系统,提出并实现了 SISO无模型控制器参数在线自整定新方法,通过典型时变非线性SISO系统的仿真实验,验证了所提新方法能够显着提高控制精度和稳定性。(2)针对MIMO系统,提出并实现了 MIMO无模型控制器参数在线自整定新方法,通过典型时变非线性MIMO系统的仿真实验,验证了所提新方法能够显着提高控制精度和稳定性。(3)针对MIMO系统,提出并实现了 MIMO基于SISO无模型控制器的解耦控制方法,首先根据MIMO系统的耦合性特征与倾向性特征分解成多个相互耦合的SISO系统,然后同步实现多个SISO系统之间的在线解耦与各SISO系统无模型控制器参数的在线自整定,典型时变非线性MIMO系统的仿真实验表明,所提新方法进一步显着提高了控制精度和稳定性。(本文来源于《浙江大学》期刊2018-03-01）
陆冠成,董振[8]（2018）在《基于无模型自适应控制方法的转速闭环控制原理及控制器》一文中研究指出为了使控制工程实验课程内容紧随时代研究热点的步伐和深化控制工程实验课程内容,以无刷直流电机转速控制为对象,基于无模型自适应控制方法和STM32单片机,探讨一种无刷直流电机转速的闭环自适应控制方法,解决一般控制工程课程实验滞后于信息时代和工程实际需要的问题。(本文来源于《中国教育技术装备》期刊2018年02期）
张杨,吴文海,胡云安,高丽[9]（2018）在《舰载机着舰纵向非仿射模型控制器设计》一文中研究指出针对舰载机着舰的纵向非仿射模型,考虑舰尾流扰动的影响,提出基于非仿射模型的预设性能的控制律方法。与传统反演方法通过设置假设条件将舰载机模型转换成仿射形式不同,将舰载机模型转换为更一般的非仿射形式,放宽了假设条件,并在此模型基础上设计控制律方法,使高度、迎角、俯仰角和俯仰角速率等误差满足预先设定的范围。该方法减少了计算量,控制器结构更加简单,同时对舰尾流扰动具有较强的鲁棒性,提高了着舰航迹精度。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2018年03期）
李飞,李众[10]（2017）在《PID型云模型控制器在电子节气门中的应用》一文中研究指出针对汽车电子节气门具有很强的参数不确定性、时变性和非线性,难以建立准确的数学模型等特点,采用了一维云模型和常规PID相结合的控制方法建立了节气门控制器,分别运用PID型云模型控制器和常规PID控制器对节气门模型进行仿真;最后,通过Matlab/Simulink仿真实验,结果表明与常规PID控制器相比较,PID型云模型控制器能够显着提高节气门的快速性、稳定性和鲁棒性。(本文来源于《电子设计工程》期刊2017年22期）
无模型控制器论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
两轮自平衡机器人控制系统具有高阶次、多变量、非线性且强耦合的特性,因此难以建立精准的数学模型。针对两轮自平衡机器人系统的复杂性,对其平衡控制系统进行了研究,提出了一维云模型控制器的设计方法。运用该方法,成功地实现了两轮自平衡机器人的平衡控制,并比较了一维云模型控制器在叁规则和五规则下对系统性能的影响。试验结果表明:一维云模型控制器在两轮自平衡机器人平衡控制系统中具有良好的控制性能和强抗干扰性,五规则控制器具有更加优越的控制效果。云模型控制器成功应用在两轮自平衡机器人平衡系统中,并在试验样机平台体现了良好的平衡性能,为今后云模型控制器的设计提供参考,也推进了云模型控制器在硬件平台实现的进程。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
无模型控制器论文参考文献
[1].余威,卜旭辉.四旋翼无模型自适应抗干扰姿态控制器设计[J].电子测量与仪器学报.2019
[2].徐子为,李众.云模型控制器在两轮自平衡机器人中的应用[J].自动化仪表.2019
[3].刘昱,刘昌龙,吕文洋,彭锋,季忆.无模型控制器在气缸压力控制系统中的应用研究[J].液压与气动.2018
[4].付誉,李众.机械臂轨迹跟踪云模型控制器设计[J].电子设计工程.2018
[5].刘祥盛.基于小脑模型控制器的永磁同步电机无位置传感器矢量控制系统的研究[D].上海应用技术大学.2018
[6].王丹娜.无模型自适应控制器参数整定方法及应用研究[D].北京交通大学.2018
[7].李雪园.无模型控制器参数在线自整定研究[D].浙江大学.2018
[8].陆冠成,董振.基于无模型自适应控制方法的转速闭环控制原理及控制器[J].中国教育技术装备.2018
[9].张杨,吴文海,胡云安,高丽.舰载机着舰纵向非仿射模型控制器设计[J].系统工程与电子技术.2018
[10].李飞,李众.PID型云模型控制器在电子节气门中的应用[J].电子设计工程.2017
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