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World File Search System稳态误差
LQR 飞机俯仰控制器设计... - ThaiJO
摘要：本文介绍了使用差分进化 (DE) 来调整比例积分微分 (PID) 控制器、具有积分作用的线性二次调节器 (LQR) 以进行飞机俯仰控制。提出了两个控制器的优化问题，以优化超调百分比、稳定时间和稳态误差，同时应用加权和技术。PID 控制器的设计变量是控制增益，而 LQR 控制器的设计变量是 Q 和 R 矩阵。LQR 控制器采用各种积分控制增益值，从而形成具有积分作用控制器的 LQR。在添加一些干扰的同时，基于单步和多步响应研究了最佳控制器的性能。结果表明，PID 控制器对响应速度有效，而具有积分作用控制器的最佳 LQR 对消除稳态误差有效。两种最佳控制器都具有鲁棒性，可以处理干扰抑制。关键词：PID、LQR 积分作用、DE、飞机俯仰控制
博士考试课程和主题_v3
• 频率响应 • 伯德增益和相位图 控制系统分析和设计 • 传递函数、框图和信号流图 • 稳定性分析、瞬态性能、稳态误差 • 劳斯稳定性标准 • 根轨迹技术 • PI、PD 和 PID 控制器 • 极点和零点对系统响应的影响、极点-零点抵消 控制系统的频域分析和设计 • 伯德增益和相位图 • 增益和相位裕度、相对稳定裕度、稳健性 • 超前和滞后动态补偿 • 奈奎斯特图和奈奎斯特稳定性标准 矩阵数学 • 矩阵分解（Jordan、Schur、奇异值） • 非负定矩阵和正定矩阵 • 矩阵范数、广义逆 • 矩阵指数
线性系统的状态和扰动估计
摘要 本文简要介绍了线性系统比例积分观测器的设计。该观测器能够同时估计状态和未知输入，包括系统中出现的扰动或模型不确定性。使用 Matlab/Simulink 成功地完成了使用 PO 进行状态和输出估计以及使用 PIO 进行状态、输出和扰动估计的设计。使用 PO 和 PIO 进行估计的模拟，结果证明，当工厂中没有扰动时，可以正确估计状态变量和输出，而当对比例观测器的状态变量和工厂输出引入恒定扰动后，估计中会出现恒定的稳态误差，并且无论工厂中有无扰动，比例积分观测器都能够正确估计状态变量、扰动和系统输出。
分数阶PNGV电池模型的参数估计方法
在不同类型的电池中，锂离子电池因其性能和安全特性而成为最受欢迎的类型。需要电池管理系统来从这种电池中获得便捷的性能并尽可能延长电池的使用寿命。因此，良好的电池管理系统需要一个准确的电池模型。在本研究中，以代表开路电压变化的新一代汽车合作伙伴 (PNGV) 等效电路电池模型为基础，并基于 PNGV 等效电路电池模型创建分数阶电池模型。创建电池模型后，最重要的主题之一是模型参数的确定。在此阶段，为了简化问题，使用分层方法将测量的电池数据集划分为子层，并通过对每个子层进行分析和数据提取来确定参数，以反映不同的充电状态水平。这种方法有助于获得准确的电池模型，在每个电流脉冲期间，稳态误差小于 5 mV，瞬态误差小于 30 mV。
智能控制器与 PID 控制器的比较分析...
摘要：飞机俯仰控制系统是需要反馈控制的非线性复杂系统之一。模糊逻辑控制器 (FLC) 是一种利用模糊逻辑原理控制此类系统的智能方法。本文对比例-微分-积分 (PID) 控制器和模糊逻辑控制器在控制飞机俯仰角方面的性能进行了比较分析。输入是升降舵偏转角，输出是飞机的俯仰角。对于模糊控制器，它由五个成员函数和十七条规则控制，这些规则根据与定制设定点相对应的控制器实际输出反复调整。方法论部分讨论了 PID 和 FLC 的设计程序。一般来说，PID 和 FLC 都符合设计要求。然而，FLC 在三个设计参数方面优于 PID，即稳定时间、超调百分比和稳态误差，分别提高了 12%、98% 和 97%。
考试问题机器人技术和人工智能
1。控制系统设计。控制系统和系统配置的基本组件。2。系统的标准数学模型：输入输出模型，状态空间模型。3。动态系统线性化，并评估雅各布基质。4。框图转换：系列，并行和反馈连接。5。系统的结构特性：可控性和可观察性。6。一阶和二阶系统：传输功能，步骤响应，冲动响应。7。连续时间系统的稳定性：定义，S-平面根位置，Routh-Hurwitz稳定性标准。8。Lyapunov确定连续时间系统稳定性的方法。9。Nyquist稳定性标准。时间延迟系统的稳定性。10。系统的性能特征（规格）：过冲，沉降时间，稳态误差，相对稳定性，阻尼比。11。稳态准确性。具有不同类型编号（集成数）的Unity反馈控制系统中的稳态错误。12。标准特征多项式：Butterworth多项式，二项式多项式。13。通过模态控制（POL放置）对线性系统的稳定。 14。 连续时间系统（Luenberger观察者）的全顺序和降低状态观察者。通过模态控制（POL放置）对线性系统的稳定。14。连续时间系统（Luenberger观察者）的全顺序和降低状态观察者。
acta astronautica
，作为火箭发动机的潜在未来控制器。在模拟和实验中提出并分析了用于简化冷气推进器的基于神经网络的腔室压力控制器。控制器的目标是双重的：它可以跟踪具有不同设定点更改的轨迹，并且允许设置和控制各种稳态腔室压力。神经网络将进食线压力测量数据作为输入，并将阀位置计算为输出值。控制器的训练阶段是通过Ecosimpro/ESPSS模拟中的强化学习算法完成的，该算法通过相应的实验设置的数据验证。应用于允许直接从模拟转移到测试设施域随机化。在模拟和实验中评估控制器。发现，在物理可能的操作点范围内 - 控制器获得了不断高的奖励，这对应于低误差和良好的控制性能。在模拟中，控制器能够调整所有必需的设置点，稳态误差小于0。1个吧台，同时保留了一个小的过冲和最佳的安定时间。发现控制器还能够调节实际实验中所有所需的设定点。具有不同步骤的参考轨迹，在模拟和实验中测试了目标压力的线性和鼻窦变化。在两种情况下，控制器都能够成功遵循给定的轨迹。
并网发电的仿真研究
目的：提高太阳能热发电系统的效率和稳定性，促进太阳能热发电并网优化发展。方法：分析储热系统中换热器的工作原理，结合系统工艺要求，采用机理建模法建立换热器的数学模型。根据储热系统的固有特性和控制要求，提出控制方案，设计采用单回路控制、Smith预估补偿控制、串级-Smith控制、前馈-串级-Smith控制等不同控制算法的控制策略。建立仿真模型，得到不同控制系统的阶跃响应波形，全面分析比较不同控制策略的优缺点。结果：引入过热蒸汽质量流量扰动后，单回路控制系统误差增大，调整系统恢复振荡状态后，系统误差较大（10.24%）。 Smith预估补偿控制系统存在波动，峰值时间为548秒，峰值温度为366℃。级联Smith控制系统存在波动，峰值时间为620秒，峰值温度为398℃，最大偏差为31℃。前馈-级联Smith控制系统存在扰动，峰值时间为606秒，最小温度为347℃，最大偏差为4℃。与级联Smith控制系统相比，前馈-级联Smith控制系统的扰动偏差减小了87%。结论：提出的前馈-级联Smith控制系统具有抗干扰能力强、稳定性好、稳态误差小等优点，对聚光太阳能发电技术的发展具有一定的意义。关键词：太阳能，发电，并网，仿真。控制
可变负荷和环境条件下独立光伏系统的鲁棒动态控制策略
摘要：双级独立光伏 (PV) 系统存在稳定性和可靠性问题，其提供最大功率的效率受环境条件变化的极大影响。混合反步控制 (BSC) 是最大功率点跟踪 (MPPT) 的良好候选方案，但是，由于 BSC 的递归性质，PV 输出中存在显著的稳态振荡。该问题可以通过提出一种混合积分反步控制 (IBSC) 算法来解决，其中提出的积分作用可显著降低 PV 阵列输出在不同温度和太阳辐照度水平下的稳态振荡。同时，在交流阶段，主要挑战是减少由负载参数变化引起的 VSI 输出的稳态跟踪误差和总谐波失真 (THD)。尽管传统的滑模控制 (SMC) 对参数变化具有鲁棒性，但它本质上是不连续的并且继承了过于保守的增益设计。为了解决这个问题，提出了一种基于超扭转控制 (STC) 的动态扰动抑制策略，其中设计了一个高阶滑模观测器来估计负载扰动的影响作为集中参数，然后由新设计的控制律拒绝该参数以实现所需的 VSI 跟踪性能。所提出的控制策略已通过 MATLAB Simulink 验证，其中系统在 0.005 秒内达到稳定状态，并在峰值太阳辐射水平下提供 99.85% 的 DC-DC 转换效率。交流级稳态误差最小化为 0 V，而 THD 分别限制为线性和非线性负载的 0.07% 和 0.11%。