简介:本文提出一种新的级联控制策略。利用自适应RBF神经网络控制和双闭环积分滑模控制,实现对无人机的位置控制以及姿态控制。自适应RBF神经网络控制可在线的、有效的估计未知的模型参数和持续的外界干扰,双闭环积分滑模控制可保证姿态系统状态量沿着预先设定的滑模面渐进收敛到期望的姿态轨迹,仿真结果表明本文的控制方法具有对外界干扰及模型不确定性良好的鲁棒性、光滑的输出信号以及非线性函数的逼近特性。
简介:随着我国科学技术的发展,带动了自动化技术行业的飞速发展,自动化技术可以提高产品生产的效率、提高产品的质量,因此目前的机械制造业不断加大对自动化技术的研究,努力实现在降低资源消耗的同时,实现整体的自动化控制,提高产品的生产的质量和效率。由于汽车制造的生产过程主要为流水线的作业,因此可以在其生产过程中采用自动化技术,可以提高汽车的装配加工、零件生产的效率,由此可以看出,机械自动化技术为汽车的制造技术提供了很大的便利,可以减少汽车生产过程中人力资源的投入,提高汽车制造的质量和效率。目前,自动化技术已经在汽车的机械制造中得到了广泛的运用。本文主要从汽车机械制造中的角度来探讨自动化技术在其中的应用,希望对我国汽车制造行业有一定的帮助,满足汽车制造的需要,促进我国汽车制造行业的发展。
简介:随着石油资源的不断消耗,氢燃料电池汽车一直以来被视为终极环保汽车。为了改善系统的供电灵活性,延长燃料电池的使用寿命,目前氢燃料电池汽车大都采用以燃料电池为主,以储能电源为辅助动力源的混合发电系统。其中,整车能量管理控制策略作为其核心部分,如何进行主动力源与辅助动力源能量的分配是需要解决的重点问题之一。本文首先通过文献调查,针对4种基本控制策略进行原理分析,即峰值动力源策略、操作模式控制策略、模糊逻辑控制策略、等效氢耗最小策略。基于此,分析了氢燃料电池汽车整车能量管理策略的改进方法。通过节省氢燃料控制策略和节省生命周期控制策略达到延长氢燃料电池汽车系统部件寿命的目的,并基于自适应滤波的能量管理策略以实现各动力源之间能量的最优分配。