串并联微操作机器人系统的研究

介绍了一套完整的微操作机器人实验系统,该机器人系统是在一种用于微操作的新颖的串并联机构基础之上建立起来的.针对串并联微动机构的特点,提出了一种电容式测微仪与计算机视觉系统相结合的运动学标定方法.同时,为实现对压电驱动元件的精确控制,采用了一种参数切换的变速积分PI(Proportional-Integral)控制算法,并收到了预期的效果.最后对该系统进行了微动画图实验,得到了理想的圆形和矩形轨迹图形.实验结果表明,该微操作机器人系统的组成及控制、标定方法对完成高精度微操作任务是有效的.      

PMSM弱磁算法自适应调速仿真

为提高弹用电动舵系统轻负载情况下的最大舵偏角速度,并抑制负载扰动,在表贴式永磁同步电机空间矢量控制算法的基础上提出弱磁自适应控制策略.采用基于电机物理功率限制的弱磁控制算法,实现调速系统在轻负载功率富余时的弱磁升速.设计基于Lyapunov稳定性的速度自适应控制器,克服速度环采用传统PI调节算法时随着负载变化时动态性能弱的缺点. 通过Simulink仿真证明该算法能够在实现弱磁升速的同时,具备良好的负载扰动抑制性能.     

SPMSM弱磁算法自适应调速仿真

摘要： 为提高弹用电动舵系统轻负载情况下的最大舵偏角速度,并抑制负载扰动,在表贴式永磁同步电机空间矢量控制算法的基础上提出弱磁自适应控制策略.采用基于电机物理功率限制的弱磁控制算法,实现调速系统在轻负载功率富余时的弱磁升速.设计基于Lyapunov稳定性的速度自适应控制器,克服速度环采用传统PI调节算法时随着负载变化时动态性能弱的缺点. 通过Simulink仿真证明该算法能够在实现弱磁升速的同时,具备良好的负载扰动抑制性能.     

基于dSPACE的频率特性测试与模型辨识研究

为了满足伺服控制系统设计需要,提出了一种利用dSPACE系统对被测对象进行频率特性测试与模型辨识的方法,对该方法所使用的激励信号与响应数据处理进行了研究。利用dSPACE硬件平台产生离散正弦扫频信号,利用软件合成的方法实现相关分析运算,使用Matlab进行数据处理,完成被测对象频率特性曲线绘制,采用Levy方法进行了模型辨识。应用结果表明,该方法使用方便,对传递函数具有较高的辨识精度,可以为控制算法设计提供理论依据。     

一种改进的定频数字滞环电流控制策略

针对机载电动静液作动器(EHA)用20 k W级大功率无刷直流电机,提出了一种改进的定频数字滞环电流控制策略(HCCS)。在此控制策略中,通过对PWM_ON调制模式下相电流数学模型的构建以及相应电流环控制模式的分析,对一种综合三角载波控制和滞环电流控制的混合滞环电流控制进行改进,设计了一种实现简单、控制稳定、具有过流保护功能以及功率元件开关频率有条件固定的改进的准定频滞环电流控制策略,并通过数字化处理,引入数字化规则,实现完全的定频控制。仿真和实验结果表明,此控制策略能够实现大功率无刷直流电机控制时固定的功率元件开关频率以及高频率响应,将为高性能大功率无刷直流电机高效的电流控制提供一条新路径。     

基于干扰补偿的导弹增量式动态逆容错控制方法

针对导弹飞控系统存在外部干扰、执行机构故障等问题,本文运用一种鲁棒增量式动态逆被动容错控制方法,以避免主动故障诊断带来的计算效率问题,同时实现飞行姿态的可靠安全控制。针对外部干扰及执行机构故障等控制系统不确定性,建立导弹三通道姿态控制模型,基于干扰观测器对不确定性进行估计与补偿设计终端滑模控制律。为进一步增强导弹姿态控制系统的鲁棒性,给出导弹增量式动态逆容错控制律,结合终端滑模控制设计干扰补偿的增量式动态逆终端滑模控制律,并对系统残差进行分析比较。某典型全弹道姿态跟踪任务仿真表明,该方法在故障未知的情况下仍然保持姿态跟踪特性与容错能力,实现导弹姿态鲁棒精准快速控制。     

基于深度强化学习的软件定义卫星姿态控制算法

深度强化学习（DRL）作为一种新型的基于机器学习的控制算法,在机器人和无人机等智能控制领域展现出了优异的性能,而卫星姿态控制领域仍然在广泛使用传统的PID控制算法。随着卫星的小型化、智能化以至软件定义卫星的出现,传统控制算法越来越难以满足姿态控制系统对适应性、自主性、鲁棒性的需求。因此对基于深度强化学习的姿态控制算法进行了研究,该算法使用基于模型的算法,比非基于模型的算法拥有更快的收敛速度。与传统控制策略相比,该算法无需对卫星的物理参数和轨道参数等先验知识,具有较强的适应能力和自主控制能力,可以满足软件定义卫星适应不同硬件环境,进行快速研发和部署的需求。此外,该算法通过引入目标网络和并行化启发式搜索算法之后,在网络精度和计算速度方面进行了优化,并且通过仿真实验进行了验证。      

基于自适应LMS算法的空间光束快速精扫描跟踪控制方法

针对空间精密光学领域与国防应用对高精度快速光束控制的需求，给出自适应最小均方（LMS）算法对压电快摆镜进行光束扫描跟踪控制。首先描述了自适应LMS控制算法及快摆镜模型辨识方法，随后仿真分析了不同频率及迭代步长对自适应LMS算法跟踪控制的影响，最后采用自适应LMS算法进行了压电快摆镜辨识及扫描跟踪控制实验。实验结果表明，自适应LMS算法对2Hz、10Hz及其复合谐波信号扫描的跟踪误差分别为2.5%(3σ)、1.9%(3σ)和2.4%(3σ)，控制效果均优于PI控制算法。这种自适应LMS算法能有效跟踪多频扫描信号，为高精度空间光束快速扫描跟踪提供了一种可靠的技术手段。     

基于通用I/O接口的CAMAC总线控制单元简化设计

为了减小系统规模,有效降低成本,分析了CAMAC标准总线信号构成,用分离TTL逻辑电路产生了6类总线信号,实现了CAMAC总线控制单元简化设计,详细说明了硬件电路设计原理和软件子程序设计。该CAMAC总线控制单元可以由通用I/O接口实现总线的读写控制。应用结果表明,该设计稳定可靠,方便进行模件检测或搭建小型应用系统。     

基于STM32的直流电机调速新方法

为满足不同的需求,经常使用PWM波调整直流电机的转速。但在实际应用中,即使是一个固定的PWM值,直流电机的转速也未必恒定。为了解决这个问题,通常用PID算法控制电机的转速,使其达到一个稳定值。但PID算法比较复杂,要进行建模、参数整定等。提出一种简单、可行的方法,在很短的定时时间内,测试电机的转速,将其与设定转速值进行比较,得到误差。根据误差值的正负,调整PWM波中的正脉宽的宽度,以达到对电机转速的快速、实时调整。经过实测：采用STM32微处理器,能够快速调整电机转速,并使其很快达到一个稳定值。     

太阳帆板驱动机构微振动建模及摩擦补偿研究

从太阳帆板驱动机构（SADA）微振动产生机理出发,考虑电机谐波力矩和导电环摩擦力矩对电机输出力矩的影响,建立以永磁同步电机（PMSM）为驱动源的闭环SADA模型及其与挠性负载耦合的动力学方程.通过拟合电机低速运行时导电环摩擦力矩随转速的变化曲线,利用非线性最小二乘法辨识摩擦模型静态参数,并在电机闭环反馈调节机制中引入摩擦补偿环节.通过对比和分析摩擦补偿前后电机控制量以及帆板转速输出的变化,仿真结果表明摩擦补偿在一定程度上消除了摩擦对SADA低速运行性能的影响,为降低SADA对超静卫星平台和高性能载荷的影响以及展开对其微振动优化和抑制提供依据.     

单片机控制无刷直流电动机速度伺服系统

介绍了一种稀土永磁无刷直流方波电动机速度伺服系统，该系统以８０９８单片机为核心，外加ＧＡＬ芯片构成控制器，主回路开关器件采用ＩＧＢＴ，用ＥＸＢ８４０驱动，组成功率变换电路，实现了ＰＷＭ波单极半调制方式的电机伺服控制。     

飞行控制用无刷直流电动机的优化设计

飞行控制中机电作动系统的发展是全电飞机的重要技术之一,而高速大功率密度的无刷直流电动机是其中的关键部件.为解决无刷直流电动机设计中的非线性优化问题,提出了使用遗传算法进行优化设计.为解决无刷直流电动机多目标优化问题,采用了多目标函数变量加权法,将多目标函数变成单目标函数进行优化计算.在计算中,为达到无刷直流电动机全局优化的目的,采用随机产生离散初始种群及随机交叉操作和变异操作方法.但由于采用随机交叉和变异操作,优化结果始终是发散的.为此采用优秀个体保护策略,加快了优化设计的收敛.在满足技术要求的前提下,通过计算达到了减小电机的体积重量、减小转子转动惯量及机电时间常数、提高无刷直流电动机功率密度的目的.      

速率转台S曲线加减速算法研究

速率转台常用的加减速算法有直线加减速和指数加减速两种方法。这两种加减速方法都存在加速度突变,容易对被测设备产生冲击。讨论了转台采用S形曲线加减速的方法,保证了电机性能的充分发挥并有效的减小了冲击,从而实现转台的平稳运行,同时给出了该方法的计算机控制算法。     

永磁同步电机转速滑模和电流预测组合式控制器运行性能分析

针对永磁同步电机（PMSM）矢量控制系统的速度环采用PI调节器不能很好地适应电机参数变化而导致控制效果不理想的问题，在电流预测控制 (CPC)增强抗干扰能力、提高鲁棒性的基础上，提出了一种滑模控制方法.该滑模与电流预测相结合的控制方法改善了永磁同步电机矢量控制系统的动态性能，实现了负载扰动时调速响应快且无超调控制，提高了系统对内部电阻变化的容忍度.仿真结果表明，采用该方法，系统的响应速度和稳定性均得到改善，转速响应从启动到稳定所用时间减小60%.     

拉线位移传感器测试仪测控软件设计与应用CSCD

根据拉线位移传感器性能测试的要求,开发了一套测控软件。本软件通过控制高速直线电机运动,拖动拉线位移传感器运动,采集传感器数据,从而完成对传感器的性能测试。软件以测控任务管理为核心,利用高优先级线程和定时器等来完成对伺服系统的控制和测试数据的采集存储。实际运行效果表明,该软件能满足任务要求,在实践中已得到应用。     

基于FPGA的柔性机械臂多路无刷直流电机控制系统设计

针对柔性机械臂一般为超冗余机械臂，需要多个无刷直流电机驱动各个关节的运动，传统的数字信号处理（DSP）芯片、单片机用户接口有限，无法同时驱动十几个无刷直流电机运动，并且采用传统的PID算法控制精度较低，不适应于高精度柔性负载的控制。本文提出采用现场可编程逻辑门阵列（FPGA）芯片实现柔性机械臂多路无刷直流电机的控制，设计出改进型神经元自适应PID控制器，有效提高各关节电机的位置跟踪精度和抗柔性负载扰动能力，同时完成了规划位置的直线插补、多路电机母线电流采集、多路电机旋变位置信号采集处理。并在柔性机械臂原理样机中进行了验证，设计的驱动控制器能使得每个关节电机定位精度优于0.2°，各关节的无刷直流电机同步性、协调性良好。     

基于自校正模糊神经控制的无刷直流传动系统

提出了一种自校正模糊神经网络控制器(SCFNNC)来实现无刷直流电动机起动、调速、制动等各运行阶段的性能指标.该SCFNNC是采用调整系统增益参数的方法完成较完善的控制规则的.重点研究了系统自校正增益参数的确定方法,模糊控制器的设计,人工神经网络实现模糊控制规则的方法等.自校正增益参数是根据系统对超调量、转速稳态误差、动态速降的期望值来确定的.设计模糊控制器时是根据系统的性能指标,确定出合适的模糊控制规则表,用于训练神经网络.为使系统的性能达到最佳,采用了自校正模糊神经控制、开关控制和比例控制相结合的复合控制方法,通过数学仿真证实配备SCFNNC的系统具有优良的动、静态特性,及较强的鲁棒性.     

基于小波变换和聚类的BLDCM故障检测与识别

为了满足航空用机电作动器(EMA,Electro-Mechanical Actuator)高可靠性和大范围调速的要求,充分利用具有双通道容错结构的无刷直流电动机(BLDCM,Brushless DC Motor)系统特殊的结构和换相特点,通过分析两个通道中功率电路直流母线电流波形的突变特征,提出一种采用小波变换(WT,Wavelet Transform)与层次聚类算法(HCA,Hierarchical Clustering Algorithm)相结合的故障检测与诊断方法.并通过实际电机系统试验验证了方法的可行性与正确性.试验结果表明,这种方法对电机断相故障、逆变器功率管断路故障具有明显的检测与识别效果,而且不受转速、负载和噪声的影响.信号特征提取算法简单,故障识别方法可靠性高,无需额外设备,易于应用,具有很强的实际操作性.