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李生权: 作品数：33 被引量：75H指数：4; 供职机构：南京航空航天大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目长江学者和创新团队发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术理学机械工程更多>>

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基于混沌优化的二级倒立摆最优控制实验: 2010年; 为解决LQ控制多变量系统时权矩阵参数难以确定的问题,在引入一种与系统动态性能密切相关的性能指标基础上,提出了混沌全局粗搜索和局部细搜索相结合的优化LQ控制器,并且进行了二级倒立摆的实时控制。最后的实验证实了,该方法既是线性二次型泛函意义下的最优,又能解决具有快速、强非线性、绝对不稳定系统的控制问题。; 姚荣斌李生权; 关键词：混沌二级倒立摆性能指标

基于RBFN逆控制策略的多变量非线性系统的解耦控制被引量：1: 2010年; 基于逆动力学控制的思想,提出一种带前馈的RBFN逆模型控制策略,并将该控制策略对多变量非线性系统进行了在线解耦与控制;采用3个RBF神经网络分别对被控对象的3个输入进行逆辨识,每相神经网络逆辨识模型反向作为逆控制器模型与每相串联,从而构成3个已解耦的独立的伪线性对象,进而针对3个独立的伪线性对象进行线性控制,从而实现了对三相耦合系统的精确控制;经过实验室模拟调试的实测三相电流波形表明,在电流设定值为2100A时,升温速率为5.3℃/min,电流波动范围≤±10%。; 孙红兵李生权李娟; 关键词：前馈逆控制 RBFN 解耦

基于混沌搜索的三级倒立摆LQ控制器设计被引量：1: 2009年; 研究利用混沌优化的LQ控制方法对三级倒立摆系统进行闭环控制。首先将混沌变量引入LQ控制器的权矩阵参数域,并进行全局范围内直接寻优,当获得全局近似最优解后,再缩小寻优区间,在次优解附近继续寻优,得到全局最优权矩阵参数。仿真结果表明了该方法的有效性和具有良好的抗干扰能力。; 姚荣斌李生权张绍德; 关键词：混沌 LQ控制器三级倒立摆参数最优化

基于加速度反馈和自抗扰的加筋壁板结构复合振动控制被引量：4: 2012年; 四面固支加筋壁板结构中存在的模型难以确定等多种不确定因素,影响了闭环结构的振动控制性能。针对这一问题设计了一种不依赖结构数学模型的加速度传感信号反馈和二阶线性自抗扰复合振动主动控制策略,并在理论上分析其稳定性和优越性。首先,采用二阶线性自抗扰控制器实时估计对象模型变化及其外扰组成的广义干扰,并将估计值作为补偿信号前馈到控制信号中消除广义干扰对系统的影响;然后,设计加速度传感信号和线性状态误差反馈的自抗扰复合振动控制器;最后,基于dSPACE实时仿真系统,建立了四面固支加筋壁板结构的主动振动试验平台。利用加速度传感器和压电片驱动器抑制加筋壁板结构振动,并对提出的控制方法进行对比试验。几种外界干扰激励的试验结果表明,该方法不仅能有效抑制由于正弦激励和外界冲击引起的振荡,而且能更好抑制不确定因素引起的整个结构的波动。; 李生权季宏丽裘进浩莫岳平袁明; 关键词：振动主动控制自抗扰控制器压电驱动器

基于前馈补偿的压电智能结构复合振动主动控制: 结构的振动容易造成结构的疲劳破损，进而影响结构的性能，所以如何有效地解决工程结构中的振动问题已经变得越来越重要，而传统的结构和控制方法难以满足需求。压电智能结构是在不改变基体结构强度特性的基础上，将压电元件粘贴到基体结构...; 李生权; 关键词：压电智能结构前馈补偿扰动观测器自抗扰控制器加速度传感器压电元件

基于混沌最优控制的二级倒立摆的实验研究被引量：1: 2010年; 为解决LQ控制多变量系统时,权矩阵参数难以确定的问题,在引入一种与系统动态性能密切相关的性能指标基础上,提出混沌全局粗搜索和局部细搜索相结合优化LQ控制二级倒立摆。该方法既是线性二次型泛函意义下的最优,又能解决具有快速、强非线性、绝对不稳定系统的控制问题。二级倒立摆实验结果证实了该方法的有效性。; 孙红兵李生权; 关键词：混沌二级倒立摆性能指标

基于压电智能结构状态估计误差补偿的自抗扰振动控制被引量：4: 2012年; 压电智能结构的模型难以精确建立,且存在外界环境激励干扰和内部参数不确定等问题,从而影响闭环结构的振动控制性能。基于此,将结构的内部干扰和外界激励的影响归结为系统的集总干扰,并利用扩张状态观测器(Extended state observer,ESO)设计不依赖于模型的自抗扰振动控制器。然而当外界扰动激励变化时,扩张状态观测器对扰动和各阶状态的估计不可避免存在偏差,难以保证振动控制的效果。为克服二阶自抗扰策略在振动主动控制中的不足,提出一种基于压电智能板结构的状态估计误差补偿自抗扰振动控制方案。利用状态观测误差信息,对二阶自抗扰控制器进行补偿,从而减小ESO对扰动和各阶状态估计的压力,提高振动控制效果。利用dSPACE实时仿真系统,搭建四面固支压电智能板结构的振动主动试验平台。四种干扰激励的试验结果验证该方法的有效性、实用性和强抗干扰能力。; 李生权季宏丽裘进浩; 关键词：压电智能结构自抗扰控制器误差补偿振动主动控制

基于pi-sigma神经网络的模糊建模与控制及其仿真研究: 2009年; 提出了一种基于高木-关野模糊系统的pi-sigma神经网络结构、学习算法,并分析了学习算法的收敛性.用这种混合型pi-sigma神经网络系统去实现模糊规则及其隶属函数的修正,从而得到模糊推理的自适应性.在设计过程中,引入Zadel模糊取乘算子,使之适合基于梯度的学习算法.最后的仿真结果表明此种网络的有效性、优越性并且在非线性建模、控制等方面有重要的应用价值.; 周蓉蓉姚荣斌李生权; 关键词：PI-SIGMA神经网络自学习算法

关于最近邻聚类的RBF网络自整定PID控制算法的研究被引量：1: 2007年; 针对采用传统PID控制一类非线性滞后系统难以获得满意的控制效果,提出基于RBF神经网络的PID控制参数自整定的方法。利用具有在线能力的最近邻聚类学习算法,训练RBF神经网络。并引入优化策略对聚类半径进行自动调整,以保证聚类的合理性,从而自适应调整系统的控制参数。仿真结果证明了该控制策略不仅能使非线性滞后系统具有良好的动态跟踪性能,而且具有很好的抗干扰能力和鲁棒性。; 姚荣斌李生权; 关键词：RBF神经网络最近邻聚类算法自整定PID控制器

负电容在主-被动混合压电振动控制中的应用被引量：6: 2012年; 针对压电被动振动方法中分支电路参数环境适应能力差、电路复杂和压电主动振动方法需要较高输入功率的问题,提出了一种基于负电容压电分支电路和小波变换自适应算法的振动主-被动混合控制策略.文中阐述了这种主-被动混合振动控制方法的原理,分析了被动控制效果、主动控制电压与负电容参数的关系.仿真和实验结果表明,这种主-被动混合振动控制方法能够有效抑制结构振动,其控制效果优于单独的主动控制或被动控制.; 马小陆裘进浩季宏丽李生权朱孔军; 关键词：负电容压电材料机电耦合系数小波变换

李生权

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