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常规PID控制具有结构简单、稳定性好、可靠性高等优点,在调速系统中被广泛应用。但常规PID控制的设计需依靠数学模型,负载、模型参数的变化及非线性因素等影响常规PID的精确调节。单神经元PSD控制器利用神经元的自学习、自组织能力,根据被控对象的变化情况对控制器的权值进行在线调整,达到在线调整PID参数的目的,并且采用无需对象模型的控制算法构成了自适应控制。与常规的PID调节器相比,具有更好的鲁棒性。同时,通过对PSD控制器的改进,在直流伺服系统的仿真应用中得到了较理想的结果。 相似文献
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信息物理系统(CPS)在原本的工控系统中加入了计算单元,使攻击者能够通过对该网络进行攻击。本文考虑攻击者通过恶意篡改信道中传输的传感器测量数据,使计算单元无法根据测量值对物理环境做出正确决策。通过改进针对CPS控制层欺骗攻击的卡尔曼滤波器算法,使改进后的算法对多种类型的欺骗攻击都有较好的检测性能,并能在一定程度上恢复被篡改的数据。本文使用改进算法对田纳西伊斯曼过程中反应釜内的压强测量值进行攻击检测,并与原算法进行比较,通过实验可以验证改进后算法对偏差型和几何型攻击的检测和恢复效果明显优于原算法。 相似文献
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为实现脉搏信号形态和周期的量化分析,本研究提出一种脉搏信号时空解析建模及量化分析方法。首先,根据脉搏信号的形成机理,将脉搏周期和基线引入脉搏解析模型,得到时空解析模型表达式及12个参数,用于脉搏波的量化描述。然后,提出了基于实际脉搏信号的模型参数估计流程,给出参数估计的优化方法、约束条件和边界条件。将所提出的时空解析建模方法用于国际标准生理信号开源数据库(PhysioNet)幻想曲(Fantasia)子库中的健康人脉搏波,从解析模型中可以得到一些年龄和性别因素引起的人体心脏搏动节律和血流动力学变化。以提取的模型参数为输入,采用随机森林、概率神经网络等机器学习方法对脉搏波按照年龄和性别进行分类,结果表明随机森林法分类效果最好,Kappa系数达到98%以上。本研究提出的时空解析建模方法可有效地对脉搏信号进行量化分析,为脉搏信号相关的应用研究提供了理论基础和技术框架。 相似文献
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阐述了在变频调速系统中运用变压变频技术的必要性,分析了使用传统余弦交点法进行在线变压变频存在的缺陷,进而提出了基于双变量控制原理、自然无环流控制和对称余弦法的变压变频新方法,给出了在保持输出频率不变条件下闭环调压的具体实现方法。对变压变频新方法的实验结果进行了仿真、分析和比较,验证了新方法具有良好的控制效果。 相似文献
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提出了一种具有自适应交叉算子的NGA算法(简记为ACNGA),以解决具有多模态函数的参数优化问题,ACNGA能随着解空间参数结构的变化,自适应地选择不同的杂交算子并确定相应的杂交率,使解群在保持多样性的前提下,以较收敛率得到最优解集。该算法可求解非线性方程组,并主解具有任意约束关系的非线性电阻电路的所有解。 相似文献