关键词： 物联网   大数据   交通信号灯   智能控制系统  

摘要： 针对日趋繁重的交通出行问题,本文设计探讨了一种基于物联网技术的交通信号灯智能控制系统,以实现对城市交通信号灯的智能化管理与控制,解决传统交通信号系统效率低下、响应迟缓等问题.聚焦系统的技术架构、核心组件及关键技术的融合应用,旨在提升道路通行能力、减少交通拥堵、保障道路安全,并为智慧城市的交通基础设施升级提供科学依据和实践参考.

关键词： 四旋翼无人机   自适应控制   外部未知扰动   位姿跟踪控制   故障容错控制  

摘要： 由于四旋翼无人机的长时间高空飞行，易出现执行器故障问题，进而导致控制失效，存在炸机的风险。因此，充分考虑上述问题，提出了一种自适应容错位姿跟踪控制策略。具体来讲，在位置环中，设计了带有加速度前馈的PD控制器，实现了无人机位置的高精度跟踪。在姿态环中，引入自适应控制策略在线实时估计故障等级，并综合考虑外部未知扰动，对执行器故障及外部干扰进行补偿。随后，利用Lyapunov稳定性分析方法证明了系统的闭环稳定性。基于Matlab/Simulink的实时仿真结果表明，相较于经典的串级PID控制方法与基于滑模的控制方法，所提出的自适应容错控制策略在位姿跟踪效果上跟踪精度较高，位置跟踪精度提高约70%以上。因此，所设计的控制策略具有较好的鲁棒性和跟踪性能。

关键词： 永磁同步电机   无传感器控制   自适应估计   扩张状态观测器   鲁棒控制  

摘要： 永磁同步电机无传感器控制具有简化机械结构、降低成本和延长使用寿命等优点,然而其跟踪性能受不可测系统状态和干扰的观测精度影响。为了提高其跟踪精度,提出了一种结合转子位置、转速和干扰观测器的自适应鲁棒控制方法。首先,通过滑模观测器获得反电动势估计;然后,引入自适应律对参数化不确定性进行在线估计,形成以转子位置误差为输入的扩张状态观测器,提高了观测精度;最后,基于不确定性项估计和干扰观测值,设计转速跟踪误差的积分滑模面和相应的自适应滑模控制器,保证了电机系统的控制性能。仿真和实验结果验证了所提方法的有效性。

关键词： 半潜式平台   系泊失效   无模型自适应控制   动力定位系统   运动性能  

摘要： 南海海域油气资源极其丰富,半潜式平台在该海域工作时常常面临着系泊失效这一重大危险情况。该研究以一艘装配有悬链式系泊系统和DP-3动力定位系统的半潜式平台为研究对象,利用AQWA软件开展系泊失效前后半潜式平台运动性能研究。同时,借助于AQWA软件二次开发功能,将无模型自适应控制作为动力定位系统控制理论,以研究半潜式平台系泊失效后运动性能恢复。数值仿真模拟结果表明,采用无模型自适应控制作为动力定位系统控制理论的半潜式平台能很好地恢复系泊失效后的运动性能,有效地减小系泊失效带来的危害;基于偏格式动态线性化和全格式动态线性化的无模型自适应控制比基于紧格式动态线性化的无模型自适应控制能让半潜式平台更快地恢复运动性能。

关键词： 异步交流电机   控制策略   矢量控制   智能控制  

摘要： 异步交流电机具有多种优点,包括高效率、可靠性高、结构简单等,因此广泛应用于工业领域,提供稳定、低能耗、长寿命的动力输出。随着电机控制需求和效率要求的不断提高,优化异步交流电机的控制策略愈发重要。本文将介绍异步交流电机控制策略的基本原理,探讨各种策略在实际运用中的问题,提出相应的解决方案,并展望未来异步交流电机控制策略的发展趋势。未来的重点研究方向包括策略优化、效率提升、维护成本降低等。

关键词： 最小时间函数   线性控制系统   时间最优控制  

摘要： 在自反巴拿赫空间中,考虑线性控制系统的时间最优控制问题.运用非光滑分析,研究最小时间函数关于初始值和控制集规模两个变量的连续性等基本性质.将已有关于目标点为原点的结果推广到任意点.

关键词： 大数据聚类   搬运机器人   抓取末端控制   自适应控制   传感技术  

摘要： 为提高搬运机器人抓取效率,避免损伤货物,设计了基于大数据聚类的搬运机器人抓取末端控制系统。利用主控制器和驱动控制器平稳控制机器人运行,通过在末端执行器内安装红外扫描装置、集成锁相环路解码器LM567,判断货物是否处于抓取末端内部。使用FRS-402敏感电阻,降低力敏感电阻值,提高抓取的稳定性,完成系统硬件设计。基于大数据聚类拟合控制信号,降低数据维度并提取特征向量。通过匀速抓取、反馈减速以及应力松弛3步,实现搬运机器人抓取末端控制系统设计。实验结果表明,所设计系统能够有效减小抓取位置误差,提高搬运效率,降低货物损失。

关键词： 智能控制   电网运维   风险评估  

摘要： 阐述电网运维中的风险和原因,探讨智能技术在电网风险评估、应对策略中的应用,包括预测分析、分类与聚类、智能优化、机器学习,以及风险监测与预警、快速应急响应、智能优化调度、智能控制与管理。