二自由度扭转系统的线性二次型最优控制

以加拿大Quanser公司提供的二自由度扭转系统为控制对象,首先基于拉格朗日方程对整个系统进行数学建模,然后应用线性二次型最优控制策略(LQR)设计了系统的控制器,并在Matlab/Siumlink/WinCon 环境下进行了系统仿真和实际控制.实验表明,LQR控制策略能够良好地应用于二自由度扭转系统,并有较好的控制效果.     

LQR控制策略在柔性关节系统中的实现

文章以加拿大Quanser公司生产的柔性关节系统为例,建立起柔性关节系统的状态空间模型,设计出线性二次型最优控制器（LQR）,借助MATLAB/Simulink和WinCon平台进行了仿真和实际实验.实验表明：LQR方法在柔性关节系统控制中取得了很好的效果.     

基于模糊自适应PID的桥式起重机智能防摆控制研究

为了消除桥式起重机吊重摆动和实现小车精确定位,提高起重机工作效率,国内外很多学者对防摆控制方法做了大量研究。在建立起重机非线性数学模型的基础上,完成基于模糊自适应PID防摆控制器的设计,其中角度环采用模糊控制器,位置环采用模糊PID控制器。通过与线性二次型最优控制（LQR）仿真结果比较,表明该方法的可行性,其控制过程更加平稳,稳态精度更高,并且当吊重质量和绳长发生改变时,系统仍有较强的鲁棒性。     

基于卡尔曼滤波的一级倒立摆LQR控制研究

倒立摆系统的输出不可避免地受到系统噪声和量测噪声的影响,应用卡尔曼滤波对系统输出作最优估计,可以有效地提高系统的鲁棒性。文中给出了卡尔曼滤波应用条件,对单一LQR调节器系统和前置卡尔曼滤波的LQR调节器系统作了仿真对比。并应用前置卡尔曼滤波的LQR调节器成功稳定了一级倒立摆系统。     

二自由度旋转机架模糊控制策略探索

二自由度旋转机架是典型的多变量、非线性系统.介绍了该系统基于拉格朗日方程建立的数学模型,将模糊控制理论中的双闭环模糊控制方案应用到二自由度旋转机架模型上,其中内环控制机械手臂的角度,外环控制摆杆的角度.实验证明,模糊控制策略可以提高二自由度旋转机架系统的抗扰性能.     

极点配置方法在起重机机架模型中的应用

以加拿大Quanser公司生产的起重机机架模型———旋转机架系统作为被控对象,研究了极点配置在起重机机架模型中的应用,并对系统进行了控制实验。结果表明,该方案对于起重机机架模型具有较好的控制效果,有一定的实用价值。     

LQR控制的柔性机械臂快速定位方法研究

为了快速实现柔性机械臂的精确定位,减小机械臂移动过程中的抖动,本文利用Lagrange方法建立了柔性机械臂的动力学模型,并在此基础上利用线性二次最优控制LQR（Linear Quadratic Regula-tor）方法设计了机械臂快速定位控制器.在LabVIEW虚拟仪器软件中进行了仿真实验验证,结果表明：利用 LQR方法控制的机械臂系统响应更快,能更快地到达目标位置,速度提高约2.8倍,大幅减小了达到稳态的时间,同时削弱了运动过程中产生的抖动,机械臂的整体性能得到提高.     

基于 LQR 控制的平面二级倒立摆系统的研究

为实现平面二级倒立摆控制系统的稳定控制,研究设计了基于LQR的控制系统。通过对平面二级倒立摆实际物理结构的分析,建立了基于拉格朗日方程的动力学模型。通过试验确定加权矩阵Q,在理论上验证LQR算法的可行性。在GLPI2001倒立摆实验平台下,验证了LQR控制效果的有效性。     

正则化最小二乘线性判别分析算法

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)是用于降维和分类的方法,然而在遇到小样本问题时,由于全局散布矩阵是奇异的,所以传统的LDA方法是不适用的。为了解决LDA的这种缺点,提出了基于最小二乘线性判别分析(Least Squares Linear Discriminant Analysis,LS-LDA)的正则化算法,在LS-LDA中分别加入关于加权矩阵的L1范数、L2范数和弹性网络的惩罚项、来解决小样本问题,使模型具有鲁棒性和稀疏性。在对回归分析、正则化方法和LS-LDA相关技术进行深入分析的基础上,构建正则化最小二乘线性判别分析框架算法,实现数据降维。结合标准文本数据集进行实验,采用KNN(K-Nearest-Neighbor)分类器进行文本分类。实验结果表明,正则化的LS-LDA具有很好的分类性能,其中以加入了弹性网络惩罚项的LS-LDA最优。     

轮箍打印机水压控制系统的改造

根据轮箍打印机水控系统的工作原理，设计出一套高压水控制系统，对原系统进行了改造，提高了打印机的工作压力，并对打印机机架强度进行了校核，满足了生产需要。