国家教育部博士点基金(20060613003)
- 作品数：32 被引量：180H指数：8
- 相关作者：肖建刘陆洲黄景春陆可于龙更多>>
- 相关机构：西南交通大学兰州交通大学吉林大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金四川省应用基础研究计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程交通运输工程机械工程更多>>
- 网络化控制系统的研究进展与展望被引量：4
- 2008年
- 网络化控制系统是随着网络通信、自动控制和计算机技术的发展而出现的一种人造系统。它在带来系统成本低、安装维护简便、可靠性高、灵活性高等诸多优点的同时,也给系统和控制理论带来了新的机遇和挑战。在介绍了网络化控制系统主要特点的基础上,对其体系结构和建模、网络化控制系统控制方法、数据包的多包传送和丢包问题、基于传输层的QoS和QoP的协同控制等主要研究结果进行了详细综述。虽然网络化控制系统的研究在很多方面已经取得了长足的进展,但仍存在着大量的问题有待于进一步研究。最后简述了网络化控制系统今后的研究方向和发展前景。
- 肖建李春茂
- 关键词：网络化控制系统控制网络网络通信计算机控制系统
- 基于结构风险最小化的加权偏最小二乘法被引量：5
- 2007年
- 为了在偏最小二乘法(PLS)建模过程中实现结构风险最小化(SRM),提出基于结构风险最小化的加权偏最小二乘法(WPLS)。WPLS先提取训练样本中的主元,然后使用支持向量机(SVM)训练算法计算训练样本权值,最后计算原始论域中的回归模型。该算法保留了PLS能有效地提取对系统解释性最强的信息的优点,并通过样本权值提高模型的泛化能力,从而实现SRM准则,所建立的模型具有可解释性。仿真计算证明了模型的有效性。
- 白裔峰肖建于龙黄景春
- 关键词：结构风险最小化支持向量机可解释性
- 基于强跟踪延迟滤波算法的互馈双电机联合状态估计被引量：8
- 2008年
- 通过分析交流传动互馈实验系统的工作特点,采用联合控制策略实现互馈双电机的高性能控制。为避免传感器安装带来的问题,提出一种新型的联合状态估计方法实现双电机转速、转矩和磁链的同时估计。在感应电机降阶模型的基础上引入运动和转矩方程,得到输出方程为一阶状态延迟的四阶模型。在强跟踪滤波算法和延迟扩展卡尔曼滤波算法的基础上,提出适用于上述模型的强跟踪延迟滤波算法,从而建立互馈双电机联合状态估计算法。通过各种工况下的交流传动实验对其进行验证,实验结果表明,该方法能有效估计互馈系统在各种工况下运行时的电机状态,同时在极低速和零速时具有理想的估计精度和跟踪速度,且计算复杂度适中,适用于互馈系统电机状态的在线联合估计。
- 陆可肖建陈爽宫金林
- 关键词：降阶模型感应电机
- 基于在线LS-SVM的α阶逆控制被引量：2
- 2009年
- 提出基于最小二乘支持向量机在线算法的α阶逆控制方法.引入系统控制误差不敏感函数,在控制误差大于不敏感函数时,利用增量-剪枝学习算法,对已建立的离线逆控制器实施在线学习,以增强控制系统的鲁棒性.仿真结果表明:在系统没有受到噪声干扰时,在线逆控制器可以很好地使被控对象跟踪参考输入信号;在系统受到噪声干扰时,在线逆控制器比离线逆控制器具有更强的鲁棒性.
- 刘陆洲肖建王嵩
- 关键词：最小二乘支持向量机逆控制Α阶逆系统
- 感应电机的新型神经网络广义逆系统解耦控制被引量：2
- 2009年
- 针对感应电机这一多变量、强耦合系统,提出了一种新型神经网络广义逆系统解耦控制方法,给出了新型广义逆系统的存在性证明。它与感应电机复合,将转子磁链与转速的解耦成两个独立的伪线性子系统,并且可以随时通过调整反馈参数改变两个伪线性子系统的配置极点,为控制器的设计提供了便利。仿真结果表明,通过合理的选择配置极点和控制器参数,整个控制系统对电机参数变化和负载扰动有较强的鲁棒性和动态性能。
- 刘陆洲肖建王嵩
- 关键词：解耦控制神经网络鲁棒性
- 双UKF算法及其在感应电机矢量控制中的应用被引量：5
- 2007年
- 在无轨迹卡尔曼滤波器(UKF)算法的基础上,建立应用于感应电机矢量控制系统的双UKF算法,实现电机状态和参数的同时观测。电机模型选择以定、转子磁链为状态变量的降阶方程,从而有效避免了数值计算的不稳定性。利用Simulink建立感应电机矢量控制系统,通过仿真比较了双UKF与扩展卡尔曼滤波器(EKF)两种算法的性能。实验结果表明,双UKF算法能有效提高状态估计和参数辨识的精度和收敛速度。
- 陆可肖建
- 关键词：参数辨识磁链观测感应电机
- 一种基于T-S云模型的非线性系统控制被引量：7
- 2009年
- 将云模型与T-S模糊系统结合,利用隶属云代替模糊系统的前件,提出一种T-S云模型。T-S云模型综合考虑模型的精确性和可解释性,不但可以利用专家的知识和经验建立系统模型,而且还可以通过输入/输出数据设计云模型系统。详细分析T-S云模型的系统结构。基于云模型和模糊系统对模糊概念表述的一致性,在不考虑超熵的情况下,使用梯度下降法辨识T-S云模型前件参数。利用递推最小二乘法辨识T-S云模型后件参数。设计了基于T-S云模型的控制器,实现了将卡车后倒至指定的卸车位置,体现了T-S云模型的不确定处理能力。仿真研究验证了算法的有效性。
- 黄景春肖建周聪
- 关键词：云模型梯度下降法最小二乘法
- 基于二维云模型的机车粘着控制及其仿真研究被引量：11
- 2007年
- 提出了一种基于云模型控制器的机车粘着控制方法。通过分析机车牵引系统的粘着特性,建立了简化的机车牵引系统仿真模型;利用云模型的定性概念与其定量表示之间的不确定性转换能力,针对机车粘着控制的强非线性、复杂性,设计了基于云模型的机车粘着控制器。仿真结果表明,本方法可以有效地抑制空转的发生,实现了机车优化粘着控制。
- 黄景春肖建
- 关键词：云模型蠕滑机车牵引力
- 基于区间二型模糊逻辑的短期风速预测研究被引量：11
- 2011年
- 针对风速具有强随机性而难以准确预测的问题,引入二型模糊逻辑以减小预测误差。基于反向传播-奇异值分解混合迭代算法,建立了区间二型模糊模型用于风速的短期时间序列预测,首先通过反向传播算法调节模型输入及规则前、后件集合的参数,然后利用奇异值分解法优选模型规则。同时,基于反向传播算法建立了一型模糊模型和区间二型模糊模型,将其预测结果作为检验性能的基准。仿真结果表明,基于混合迭代算法的区间二型模糊模型能有效精简系统规则并提高预测精度,具有一定的实用价值。
- 郑高肖建王婧周文卫
- 关键词：风速预测时间序列预测
- 强跟踪延迟滤波算法及其在感应电机无速度传感器控制中的应用被引量：6
- 2008年
- 在强跟踪滤波(Strong track filter,STF)算法和延迟扩展Kalman滤波(Schmidt extended Kalman filter,SEKF)算法的基础上,提出了强跟踪延迟滤波(Strong track Schmidt filter,STSF)算法,结合感应电机降阶模型建立了电机状态估计算法,将其应用于感应电机无速度传感器控制系统中,并与扩展Kalman滤波(Extended Kalman filter,EKF)、SEKF和STF三种算法的状态估计性能作比较.仿真和实验结果表明,STSF算法在估计精度、跟踪速度、抑止噪声等方面均优于EKF算法,并且计算复杂度显著降低,能有效在线估计电机转速和磁链。
- 陆可肖建
- 关键词：感应电机无速度传感器控制降阶模型KALMAN滤波器强跟踪滤波器
