刘国栋

作品数：9被引量：14H指数：2
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供职机构：北方自动控制技术研究所更多>>
发文主题：永磁同步电机粒子群算法分数阶PID控制器电液伺服系统同源更多>>
发文领域：自动化与计算机技术兵器科学与技术军事电气工程更多>>
发文期刊：《微特电机》《科技创新与生产力》《火力与指挥控制》更多>>
所获基金：国家杰出青年科学基金江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
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永磁同步电机双环模型预测控制研究被引量：1
《微特电机》2022年第10期31-36,43,共7页胡文浩 尹强 孙乐 刘国栋 
国家自然科学基金项目(51907091);江苏省自然科学基金项目(BK20190467)。
有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)算法对永磁同步电机(PMSM)的8个电压矢量进行预测计算,根据建立的成本函数选择出最优电压矢量并应用,计算量较大。针对该问题,提出一种基于先择扇区原则的改进型模型预测电流控制算法。该算法减少...
关键词：永磁同步电机 有限控制集 模型预测控制 双环控制 扩展状态观测器 
一种抑制齿槽转矩的高精度定位伺服控制方法被引量：1
《微特电机》2022年第9期36-42,共7页高鹏 尹强 孙乐 姜泽超 刘国栋 
齿槽转矩引起的扰动与噪声,对于在低速状态下运行的电机控制系统是极为不利的;同时齿槽转矩的存在使转子在某一时刻的到位精度受到影响。研究了一种抑制齿槽转矩的高精度定位控制方法。通过仿真和永磁同步电机实验平台,对所提方案的控...
关键词：永磁同步电机 齿槽转矩 低速波动抑制 到位精度 
新时代科技创新战略背景下军工企业创新激励机制构建研究
《科技创新与生产力》2021年第8期1-3,6,共4页吴燏 刘国栋 裴文俊 程子兵 高希宇 
面向国家第十四个五年规划和2035年远景目标纲要,明确在"坚持创新驱动发展,全面塑造发展新优势"的纲要引领下,军工企业应结合国家赋予的使命与任务,在新时代科技创新管理体系的框架下,强化科技创新力量,提升企业技术创新能力,构建明确...
关键词：科技创新战略 创新驱动 激励机制 
某同源平衡及定位电液伺服系统模糊分数阶PID控制被引量：5
《火力与指挥控制》2017年第7期61-65,71,共6页孙浩 高强 刘国栋 侯远龙 汤巧戈 
国家青年科学基金资助项目(51305205)
针对某同源平衡及定位电液伺服系统,设计了一种用于该系统的模糊分数阶PID控制器。使用模糊规则来调节分数阶PID的参数,提高了分数阶PID控制器的响应速度,增强了分数阶PID鲁棒性。模糊分数阶PID控制器能使系统很快进入稳定状态,比分数阶...
关键词：同源平衡及定位 模糊分数阶PID控制器 电液伺服系统 
一种火箭弹发射电路设计被引量：2
《火力与指挥控制》2014年第S1期131-133,136,共4页刘佳 樊水康 郭会兵 刘国栋 
火箭弹发射控制电路为火箭弹提供检测和点火信号,发射控制电路关系到火箭弹发射的可靠性与安全性,具有重大意义。设计了一种火箭弹发射控制电路,采用钝感点火头,可实现小电流检测,大电流点火,保证检测阶段不让火箭弹点火,发射阶段确保...
关键词：火箭弹发射 电流 安全性 可靠性 钝感点火 
实时以太网在压制兵器火控系统中的应用被引量：2
《火力与指挥控制》2014年第S1期137-139,共3页刘开源 祁志民 刘国栋 曹戈 王佳亮 
以未来网络中心战对压制兵器火控系统提出的新需求为根据,结合实时以太网的技术水平现状,阐述了将实时以太网引入压制兵器火控系统中的必要性和可行性,并具体以Powerlink实时以太网为例,验证了该实时以太网能够满足火控系统对信息网络...
关键词：实时以太网 压制兵器 火控系统 实时性 
火炮伺服系统的鲁棒最优控制被引量：2
《火力与指挥控制》2012年第S1期68-70,共3页刘国栋 祁志民 田建宇 杨会东 
为了满足火炮伺服系统位置控制的高速、高精度要求,抑制各种不确定因素对受控对象的影响,满足系统的跟随特性,提出了一种鲁棒最优控制方法。仿真实验表明,该控制器鲁棒性较强,而且能有效地抑制干扰,满足系统要求。
关键词：火炮 伺服系统 鲁棒控制 最优控制 
方舱指挥车天线布局优化及仿真分析
《火力与指挥控制》2010年第S1期24-25,43,共3页刘国栋 张志锋 
建立了天线耦合度的模型,并比较两种粒子群算法对非线性规划问题的求解效率,最后通过HFSS电磁仿真软件运用同环境仿真的方法对求解结果进行了验证。
关键词：非线性规划 粒子群算法 
一种改进的粒子群算法与遗传算法的比较被引量：1
《火力与指挥控制》2010年第S1期150-151,154,共3页刘国栋 张志锋 
在求解非线性规划问题,进化算法已经逐渐呈现出其优越性,对粒子群算法进行了改进,同时还介绍了遗传算法,并通过测试函数对比分析了改进后粒子群算法和遗传算法的寻优性能。
关键词：粒子群算法 遗传算法 比较 
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