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本文首先建立了航天器姿态动力学及运动学方程，该方程具有较强的非线性特性。通过将状态耦合部分作系统干扰项的处理，使原来的非线性模型转化为线性模型加非线性干扰的形式，从而得到了更加简单明了的姿态控制系统的表达式。
在应用滑模变结构原理对系统进行控制器设计时，首先通过二次型最优法求出了最优滑动面，在此基础上，利用自适应滑模控制原理，设计出了合适的系统控制律。
最后，运用所设计的姿态控制系统对某航天器进行数值仿真，并对仿真结果进行了分析。仿真结果很好地体现出所设计的变结构控制器的优点，并成功地
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This paper presents various applications of a nonlinear
adaptive notch filter which operates based on the concept
of an enhanced phase-locked loop (PLL). Applications of the filter
for online signal analysis for power systems protection, control a
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传统PID控制器通常难以满足多变量、非线性、强耦合的步进电机动态响应和精
确调速要求,结合传统PID控制和模糊控制及遗传算法(GA)整定PID参数的优点,设计基于
模糊遗传算法的实时自适应步进电动机PID控制器,充分发挥传统和智能控制策略各自的优
势。仿真结果表明,该实时自适应步进电动机PID控制器,具有很好的自适应能力和抗负载扰
动能力。在稳定性、动态速度响应诸方面均优于传统的PID控制器和模糊控制器,系统达到了
较高调速性能和控制精度。
-Traditional PI
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Adaptive Nonlinear Control of an Electric Motor
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为了在轨迹规划阶段提高月球车在三维地形中的轨迹规划精度，以被动关节式地形自适应月球车为研
究对象，融合关节机器人D-H 坐标建模方法构建月球车悬架运动学模型，结合数值求解方法，推导了任意崎岖
三维地形中月球车姿态估计模型。在模型估计基础上利用参数化控制原理，建立了满足约束条件下被动关节式
月球车在任意地形中的基于模型估计的一般性参数化轨迹生成模型。针对轮式月球车的非完整性特点，结合数
值求解方法，推导了非线性模型的求解方法。最后利用仿真方法，以八轮摇杆摇臂关节式月球车为例，验证了
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针对常规PID控制不具有自适应能力，对于时变、非线性系统控制效果不佳。提出了将模糊技术与PID控制相结合的控制方式，设计模糊控制器。-Conventional PID control with adaptive capabilities, time-varying, nonlinear system control ineffective. Fuzzy and PID control combined control mode fuzzy controller design.
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This paper presents two kinds of adaptive control schemes for robot manipulator which has the parametric uncertainties. In order to compensate these uncertainties, we use the FLS (fuzzy logic system) that has the capability to approximate any nonline
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Abstract-This paper proposes an adaptive robust fuzzy controller for the tracking problem of a class of uncertain nonlinear MIMO systems. The control signal is comprised of two parts. One part is an adaptive fuzzy controller which approximates the sy
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自适应控制比传统控制更好，得到更多人的适应和研究，他可以成功地解决非线性问题-Adaptive control better than traditional control, get more people to adapt and research, he can successfully solve nonlinear problems
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ADAPTIVE NONLINEAR CONTROL OF THREE-PHASE
SHUNT ACTIVE POWER FILTERS: POWER FACTOR
CORRECTION AND DC BUS VOLTAGE REGULATION
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Dynamic Learning From Adaptive Neural Network Control of a Class of Nonaffine Nonlinear Systems
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