基于嵌入式控制器的多模态智能控制方法

来源 :2003中国控制与决策学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:caiyoutian
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针对现代复杂工业过程的多变量、强耦合和受不定因素影响等特点,以及一般过程对象的控制要求,提出一种基于嵌入式控制器的多模态控制策略.实验和仿真研究表明,该控制系统稳定可靠,控制效果良好,能够满足生产工艺的要求.
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应用隐含反馈线性化理论和神经网络理论,构建水下机器人神经网络直接自适应控制系统,该控制系统无需载体的任何先验信息,不需预先离线训练而直接进行控制.仿真结果表明,该控制算法不仅可以保证系统的跟踪误差收敛于零点的小邻域内,同时保证了系统状态的有界性,适合于水下机器人控制.
阐述了智能决策支持技术、计算机网络技术、数据仓库技术和可视化技术在装备维修管理系统中的应用.基于智能决策的维修管理能够实现维修数据信息的共享和决策过程的可视化,为维修人员提供了信息支持和辅助决策,从而提高了装备维修管理的水平.
对改善在Internet上实现多媒体通信的几项重要技术,如数据压缩和网络带宽、网络延迟、TCP/IP拥塞控制以及多媒体通信的可靠性进行了剖析.介绍了研究成果和新的发展.
提出了基于供应链的水面舰艇装备技术保障管理模式,并设计了系统计划、调度、指挥与控制框架,以实现最短时间、最高质量、最低成本完成各项保障任务的管理目标,为大型复杂武器装备技术保障系统的有效管理提供了新思路.
提出一种基于交叉熵不确定性的多传感器对多目标检测跟踪的算法.通过计算传感器对目标的交叉熵的不确定性,获得每个传感器对每个目标最大的信息量,以此作为代价函数,进行多传感器对多目标的优化分配.仿真结果表明,与顺序搜索方法相比,该算法的跟踪效果较好.
针对目前较为流行的分布式测控系统提出一种数据处理技术,即数据融合技术,并介绍了融合的概念;同时根据系统的特点分析了其融合模型及算法.该技术能够提高系统数据处理性能,具有很大的实用价值.
FF现场总线系统包括周期性和非周期性通讯任务的实时调度,为此设计出两种方法优化静态调度表的分布.这些方法可保证在具有硬实时周期性任务的执行前提下,提高非周期性通讯任务的响应性能.分析了系统的可调度条件和性能参数的设计,并比较了不同方法对响应性能的影响.
针对多传感器雷达辐射源目标识中,各传感器检测数据存在的不足,提出一种改进的融合方法.该方法基于命题概率分布和识别报告提供的概率分布估计差异建立代价函数;然后线性优化所有传感器代价函数的加权和,以求得命题的概率分布.与D-S证据理论相比,该方法具有多项式级的计算复杂度.仿真结果表明该方法是正确有效的.
针对带有大纯滞后、不确定性的工业过程,提出一种无需辨识的自适应智能控制方法.该方法不需对过程建立数学模型,只需检测过程的实际输出和期望输出,通过模糊预测控制来修正单神经元自适应PSD控制律,即可以对滞后不确定、建模困难的工业过程实现自适应控制.仿真结果表明用该方法控制滞后不确定系统具有简单、实用、鲁棒性强的特点.
针对立式罐由于设备本身限制,罐壁温度很难直接测得的问题,提出了基于人工神经网络的软测量方式.并构造了立式罐壁温软测量的神经网络结构,运用实际测得数据对RBF网络进行训练和仿真,仿真结果证明了该方法的有效性.