导读:本文包含了非线性补偿控制论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:自适应,神经网络,广义,永磁,多变,积分器,观测器。
非线性补偿控制论文文献综述写法
李玮[1]（2019）在《永磁同步电机逆变器非线性补偿控制》一文中研究指出提出一种永磁同步电机双自适应矢量滤波逆变器非线性补偿策略。首先,通过一组自适应矢量滤波器谐波解耦网络对电机转子位置和转速进行实时观测,有效降低位置检测误差脉动。其次,通过另一组自适应矢量滤波器谐波解耦网络对逆变器输出电压误差实时检测,对其进行前馈补偿,有效降低电机转矩和转速脉动,改善系统动态性能。实验结果验证了新型永磁同步电机双自适应矢量滤波逆变器非线性补偿策略的有效性和实用性。(本文来源于《电气传动》期刊2019年12期）
徐子睿,许素安,富雅琼,洪凯星,徐红伟[2]（2019）在《基于Duhem前馈逆补偿的压电陶瓷迟滞非线性自适应滑模控制》一文中研究指出针对压电陶瓷的动态迟滞非线性,研究了基于Duhem逆模型前馈补偿的滑模自适应控制策略。首先,利用多项式逼近Duhem模型中的未知分段函数f(.)和g(.),采用递推最小二乘法进行系统辨识,并求取逆模型,将其作为前馈控制器。考虑压电陶瓷迟滞非线性随输入信号频率变化,且难以完全抵消,模型参数存在不确定性等问题,设计一种自适应滑模控制律,利用Lyapunov稳定性定理及仿真实验证明了该控制律可以使系统全局渐进稳定。最后,进行了压电陶瓷迟滞补偿实验和位移跟踪实验。实验结果表明,前馈逆补偿控制下的压电陶瓷位移迟滞量减小了96.1%。与直接控制相比,前馈逆补偿控制下位移跟踪的最大绝对误差减小了27.0%,平均绝对值误差减小了17.9%,具有更好的跟踪精度和动态性能。(本文来源于《传感技术学报》期刊2019年08期）
刘鑫,李新阳,杜睿[3]（2019）在《压电陶瓷驱动器迟滞非线性建模及逆补偿控制》一文中研究指出自适应光学系统中的倾斜镜、变形镜通常是应用压电陶瓷驱动器来进行精密位移控制,但压电陶瓷驱动器都有较大的非线性迟滞效应,对系统定位性能造成了一定的影响。为了补偿迟滞现象,需要对迟滞效应进行建模。本文通过引入迟滞算子,使用贝叶斯正则化训练算法训练BP神经网络来构建压电陶瓷驱动器迟滞模型,以中国科学院光电技术研究所自主研制的压电陶瓷驱动器为对象开展了实验研究。实验结果表明,通过BP神经网络构建的压电陶瓷驱动器迟滞模型具有较准确的辨识能力,其中正模型的相对误差为0.0127,逆模型的相对误差为0.014。利用所建立的模型,压电陶瓷驱动器的非线性度从14.6%降低到了1.43%。(本文来源于《光电工程》期刊2019年08期）
蒋兰,张亚军,柴天佑[4]（2019）在《一类带信号补偿驱动的非线性解耦控制方法》一文中研究指出针对多回路控制算法难以有效解决工业过程中一类非线性、强耦合以及常规解耦控制算法需要估计系统未建模动态的问题,本文根据工业过程往往运行在工作点附近的特点,采用低阶线性模型和未建模动态来描述复杂工业过程,并将未建模动态采用前一时刻的可测数据及其变化率来描述。在此基础上,首先针对低阶线性部分设计解耦控制器,并针对非线性部分分别设计消除前一时刻高阶非线性项的补偿信号和消除其变化率的补偿信号,提出了带有信号补偿驱动的的非线性解耦控制算法。该方法通过补偿信号对消了系统未建模动态的影响,不再需要对其进行估计,也不需要复杂的切换控制,简化了控制算法。最后,通过双容水箱系统的仿真实验以及物理实验,结果表明所提算法的有效性。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
许柳,吕智林,孟泽晨,魏卿[5]（2019）在《非线性负载下的多变流器谐波电压补偿控制策略》一文中研究指出多变流器在接入非线性负载的情况下会引起电压畸变。为解决此问题,提出一种谐波电压补偿的综合控制策略。首先,采用虚拟同步发电机控制策略模拟同步发电机的外特性,使逆变器具有惯性和阻尼特性。其次,通过级联广义积分器构建谐波分离网络来提取相应的基波和谐波电流分量。紧接着结合虚拟阻抗构建基波处的感性虚拟阻抗去改善功率均分,以谐波处的阻容性可变虚拟阻抗去改变系统的输出阻抗来补偿相应的谐波电压。然后,在虚拟同步发电机的基础上采用多谐振电压控制器对输出电压的谐波进行抑制。最后,对所提的综合控制策略进行仿真研究,结果验证了所提策略在谐波电压补偿方面的正确性。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年07期）
张凯[6]（2019）在《基于未建模动态补偿的非线性系统控制方法研究》一文中研究指出在工业控制过程中,几乎所有的被控对象都是非线性的。例如,球磨机系统、水灌液位控制系统和风洞系统等。将传统的线性控制方案应用在这些非线性系统上很难取得较好的控制效果。因此,研究非线性系统的控制问题无论在理论上还是实际应用上都具有非常重要的意义。在非线性系统的研究中所遇到的主要困难在于缺乏适当的方法来消除非线性项和不确定项对系统的影响。随着神经网络理论的发展,基于神经网络的非线性自适应控制方法取得了较快的发展。该方法的核心思想在于利用神经网络估计和消除非线性项和不确定项对系统的影响。然而,利用该方法识别系统非线性项和不确定项需要在线采集大量的数据,并且传统的反向传播(BP)神经网络具有收敛速度慢和容易陷入局部极小值的缺点。为了克服上述缺点,本文研究了一类非线性系统的自适应控制问题,所做的具体研究工作描述如下:(1)研究了一类单输入单输出非线性系统的自适应控制问题。针对该被控对象设计了一个新的控制框架。该控制框架包括一个线性控制器和一个比例-积分-微分型神经网络补偿控制器。在该控制框架中线性控制器使得系统的输出逐渐收敛到给定信号附近,比例-积分-微分型神经网络补偿控制器估计和消除未建模动态对系统的影响,使得系统输出较好的跟踪给定信号。该控制框架具有所需在线测量数据少和鲁棒性好的优点。一个数值仿真实验和一个水罐液位控制系统仿真实验验证了该方法具有较好的控制效果。(2)基于上述的单输入单输出非线性系统的控制框架,研究了一类多输入多输出强耦合非线性系统的自适应控制问题。不同于单输入单输出非线性系统,多输入多输出非线性系统需要考虑耦合对系统的影响。因此,在设计多输入多输出系统的自适应控制器时,无论是设计线性控制器还是未建模动态补偿控制器都考虑了解耦问题。一个数值仿真验证了该方法的有效性。(3)本文所采用的未建模动态补偿控制器为比例-积分-微分型神经网络。相比于传统的BP神经网络,比例-积分-微分型神经网络的隐含层加入了比例神经元、积分神经元和微分神经元。这样的做法有利于将PID“记忆”和“预测”的特点加入到了比例-积分-微分型神经网络中,使得比例-积分-微分型神经网络相较于传统的BP神经网络更加的智能化;且由于积分神经元的作用,比例-积分-微分型神经网络不易陷入局部极小值;再者比例-积分-微分型神经网络输入层到隐含层的连接方式是按照PID控制规律的基本原则设计的,因此保证了系统的快速收敛性。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2019-04-01）
刘磊[7]（2018）在《基于障碍李雅普诺夫函数非线性系统的死区补偿控制》一文中研究指出本文集中在带有部分状态约束的非线性单输入单输出系统的自适应控制器设计上.考虑了非对称死区的非线性输入特性,选取障碍李雅普诺夫函数用来阻止部分受约束的状态违反约束条件.根据障碍李雅普诺夫函数反步法,解决了该类系统的输出跟踪问题,同时也处理了死区非线性带来的影响.针对下叁角结构的非线性系统,设计了自适应控制器,证明了闭环系统所有信号都是有界的,同时保证了系统输出可以跟踪上参考信号.最后,仿真结果表明了所提方法的有效性.(本文来源于《南京信息工程大学学报(自然科学版)》期刊2018年06期）
赵嘉伟,张宏立,李新凯[8]（2019）在《非线性干扰观测器补偿的四旋翼飞行器模糊滑模控制》一文中研究指出分析四旋翼飞行器的飞行原理,建立旋翼桨叶受力条件下的四旋翼动力学模型.提出非线性干扰观测器补偿的模糊滑模控制算法,解决欠驱动子系统的不易控制及传统滑模控制的抖振问题,估计扰动值,降低扰动带来的影响.仿真结果表明,提出的非线性干扰观测器补偿的模糊滑模控制算法可补偿未知扰动,能使四旋翼飞行器稳定飞行.(本文来源于《安徽大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
张泉,尹达一,魏传新[9]（2019）在《大口径压电快摆镜机构迟滞非线性补偿与控制》一文中研究指出为了提高空间天文望远镜精密稳像系统中大口径压电快摆镜机构(Fast Steering Mirror,FSM)的控制精度,采用迟滞前馈补偿和最优PID控制算法相结合的复合控制策略。针对基于广义Play算子的Prandtl-Ishlinskii (PI)模型可逆性受约束条件限制以及求逆过程中模型参数估计误差累加的问题,提出了一种基于广义Stop算子的PI逆模型进行压电执行器(Piezoelectric Actuator, PZT)迟滞补偿。针对逆迟滞模型的不确定性和直接前馈控制抗干扰能力差的问题,在控制系统中加入最优PID闭环控制器。采用自适应差分进化算法(Adaptive Differential Evolution, ADE)对迟滞逆模型参数和PID控制器参数进行寻优并引入混沌搜索机制来提高ADE算法的性能。实验结果表明:与传统PI模型解析求逆方法相比,基于广义Stop算子的PI逆模型能够更好描述逆迟滞曲线,拟合频率为1 Hz的迟滞曲线,拟合精度提高78.04%;实时跟踪频率分别为1、10、20 Hz的大口径快摆机构目标摆动位移,复合控制策略的跟踪精度相比于直接前馈控制分别提高了38.56%,22.92%和13.5%。(本文来源于《红外与激光工程》期刊2019年02期）
魏巍,刘兴宝,孔金星,黄文,韩俊伟[10]（2018）在《电液伺服振动台的流量非线性补偿控制》一文中研究指出针对电液伺服振动台由于流量非线性导致的加速度振动信号波形失真现象,提出一种基于流量非线性逆模型的补偿控制策略.通过节流方程,建立滑阀两腔的非线性流量方程,结合液压系统连续性方程和受力平衡方程,获得电液伺服振动台的非线性模型,同时根据稳态点附近的泰勒方程,给出液压非线性系统的线性化控制模型;在考虑系统最大动出力的基础上,引入与负载压力相关的流量非线性补偿函数,使得补偿后的伺服阀流量与阀芯位移成线性关系.仿真与实验结果表明,该流量非线性补偿控制方法能有效降低加速度振动信号的波形失真现象,提高振动信号的跟踪精度.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2018年09期）
非线性补偿控制论文开题报告范文
（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：
针对压电陶瓷的动态迟滞非线性,研究了基于Duhem逆模型前馈补偿的滑模自适应控制策略。首先,利用多项式逼近Duhem模型中的未知分段函数f(.)和g(.),采用递推最小二乘法进行系统辨识,并求取逆模型,将其作为前馈控制器。考虑压电陶瓷迟滞非线性随输入信号频率变化,且难以完全抵消,模型参数存在不确定性等问题,设计一种自适应滑模控制律,利用Lyapunov稳定性定理及仿真实验证明了该控制律可以使系统全局渐进稳定。最后,进行了压电陶瓷迟滞补偿实验和位移跟踪实验。实验结果表明,前馈逆补偿控制下的压电陶瓷位移迟滞量减小了96.1%。与直接控制相比,前馈逆补偿控制下位移跟踪的最大绝对误差减小了27.0%,平均绝对值误差减小了17.9%,具有更好的跟踪精度和动态性能。
（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。
非线性补偿控制论文参考文献
[1].李玮.永磁同步电机逆变器非线性补偿控制[J].电气传动.2019
[2].徐子睿,许素安,富雅琼,洪凯星,徐红伟.基于Duhem前馈逆补偿的压电陶瓷迟滞非线性自适应滑模控制[J].传感技术学报.2019
[3].刘鑫,李新阳,杜睿.压电陶瓷驱动器迟滞非线性建模及逆补偿控制[J].光电工程.2019
[4].蒋兰,张亚军,柴天佑.一类带信号补偿驱动的非线性解耦控制方法[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[5].许柳,吕智林,孟泽晨,魏卿.非线性负载下的多变流器谐波电压补偿控制策略[J].电力系统保护与控制.2019
[6].张凯.基于未建模动态补偿的非线性系统控制方法研究[D].合肥工业大学.2019
[7].刘磊.基于障碍李雅普诺夫函数非线性系统的死区补偿控制[J].南京信息工程大学学报(自然科学版).2018
[8].赵嘉伟,张宏立,李新凯.非线性干扰观测器补偿的四旋翼飞行器模糊滑模控制[J].安徽大学学报(自然科学版).2019
[9].张泉,尹达一,魏传新.大口径压电快摆镜机构迟滞非线性补偿与控制[J].红外与激光工程.2019
[10].魏巍,刘兴宝,孔金星,黄文,韩俊伟.电液伺服振动台的流量非线性补偿控制[J].华南理工大学学报(自然科学版).2018