- 摘要:为了提高传统滤波器的性能，改善其在远距离跟踪目标时收敛速度慢的问题。本文提出一种自适应指
数增益滑模滤波器，此滤波器能够在距离滑模面远处获得大的增益，迫使系统状态加速收敛，在距离滑模面近
时获得一个小增益，不损失滤波器的滤波效果。并将基于自适应指数增益的滑模滤波器进行仿真验证，证明了
其在开环条件下具有更优越的性能。关键词：滑模；自适应；指数增益基金项目：本论文受吉林省自然科学基金(20210101471JC)和吉林省产业技术研究与开发专项(2019004-2)资助1 引言控制系统中常使用传感
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202207 滑模 自适应 指数增益
- 1引言
滑模变结构控制系统是一类特殊的变结构控制系统。起特殊之处在于，系统的控制不仅有切换，而且该切换特性可以迫使系统的状态在切换面上沿预定的轨迹作小幅度、高频率的趋近运动-滑动模态运动。这种滑动模态
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电机 控制器 设计 伺服 直流 滑模 结构 基于
- 摘要：提出了一种新的基于滑模控制的正弦波逆变器。该逆变器采用了两组对称的Buck电路,并利用滑模控制对系统参变量变化和外部扰动的不敏感性及鲁棒性。该逆变器能获得一个较为理想的正弦输出电压。给出了电路的工作原
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控制 介绍 方案 逆变器 基于 滑模
- 1 引言逆变器是将直流变成交流的静止变流装置，我们把传统的电压源逆变器(VSI)称为Buck逆变器，是指瞬时平均输出电压低于直流输入电压，电路如图1所示。它已广泛应用到交流电动机驱动和不间断电源(UPS)系统中。因此
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Boost 逆变器 新型 控制 滑模 基于
- 摘要：建立了一种滑模速度观测器，用于电机转速的精确观测。该观测器充分利用电机状态方程具有的结构特点，设计出简单有效的速度估算方法，在转子磁链的估算中无须用到转子时间常数和转速等信息，提高了观测器对于参
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传感器 DTC 研究 速度 电机 滑模 控制 异步 基于
- 1引言 跷跷板系统是一个比倒立摆系统更为复杂，更接近于实际应用的典型控制系统。它具有严重的非线性、强耦合、对干扰敏感、模型过于复杂等特点[2-5]。跷跷板系统是由一部小车、一个直流伺服电动机、两个分别
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设计 控制系统 滑模 模糊 跷跷板
- 摘要：在建立三相PWM整流器的非线性数学模型的基础上，针对传统PI控制难以达到良好的控制效果的问题，采用电压外环为滑模变结构控制，电流内环为前馈解耦控制的方法，并且以DSP为主控芯片搭建实验样机，为降低开关损
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整流器 研制 PWM 控制 滑模 基于
- 摘要：提出了一种滑模软起动装置，构建了斜坡起动、限流起动、转矩控制起动和分级变频起动四种软起动模型。通过滑模控制，使软起动装置能够满足在不同工作场合下电动机的起动要求，进而扩大软起动装置的使用范围。在
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仿真 研究 起动 滑模 Simulink 基于
- 摘要：首先阐述了三电平DC/DC变换器拓扑的推导过程，给出了6种非隔离三电平DC/DC变换器和5种隔离三电平DC/DC变换器拓扑结构；分析了三电平DC/DC变换器中，如何设计滤波电路的参数以提高其动态品质；最后以Buck三电平
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滑模 控制 方法 及其 结构 DC/DC 变换器 拓扑 电平
- 摘要：在滑模等价控制的基础上，考虑实际控制中的非理想切换条件以及实际控制量的物理约束，提出了一种适合Boost电路连续导通模式（CCM）的滑模变结构控制算法简单的新方案。该控制算法依开关工作周期，动态地对滑模
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滑模 结构 控制 误差 修正 电路 具有 动态 Boost
- 研究了Buck滑模变结构控制系统的滑模面函数和控制函数，分析了系统具有最大广义滑模区域及理想稳态输出特性的等效控制条件。使用PSIM仿真软件对Buck滑模变结构控制系统进行仿真研究，并与常规线性控制进行比较。仿真结果表明，滑模变结构控制在快速性和抗干扰性均优于常规线性控制。
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控制 研究 结构 滑模 直流 变换器 Buck
- 1引言 跷跷板系统是一个比倒立摆系统更为复杂，更接近于实际应用的典型控制系统。它具有严重的非线性、强耦合、对干扰敏感、模型过于复杂等特点[2-5]。跷跷板系统是由一部小车、一个直流伺服电动机、两个分
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控制系统 设计 跷跷板 控制 模糊 滑模 基于
- 跷跷板系统是一种具有严重非线性、强耦合的高阶控制系统,利用常规方法很难获得理想的控制效果。本文在滑模控制理论的基础上，结合模糊控制方法，采用模糊滑模控制策略设计控制器。该方法既保留了滑模控制所具有的较强的鲁棒性，又使控制系统滑动模态的品质得到保证和改善，同时消除了系统的抖振。计算机仿真实验表明了该控制方法的有效性和可行性。
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应用 研究 系统 跷跷板 滑模 控制 模糊
- 1、引言 导弹的运动模型是一个十分复杂的非线性变参数模型。反馈线性化是一种重要的非线性控制方法，其基本思想是通过状态变换，将一个非线性系统的动态特性全部或部分变换成线性特性，从而用成熟的线性控制方
- 关键字：
控制器 设计 滑模 适应 神经网络 基于
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