具有控制时滞的电动加载系统迭代学习复合控制

针对无人机前轮转向操纵系统中机电作动器的负载模拟需要，设计了一种用于复杂交变载荷模拟的电动加载系统。为了降低电动加载系统的控制时滞和多余力矩对系统精度的影响，提出了一种PID控制与迭代学习控制相结合的加载力矩复合控制策略。介绍了电动加载系统的主要组件并给出其数学模型，分析了电动加载系统多余力矩产生的原因，提出了系统控制延时时间的测量方法，设计了基于迭代学习控制与传统PID控制的复合控制器，分析了迭代学习控制器的收敛条件，分别通过多余力矩抑制和动态力矩加载实验验证了控制策略的有效性。与传统的反馈控制加前馈补偿方法相比，所提方法能够消除控制时滞和多余力矩对加载系统的影响，保证电动加载系统的力矩加载精度。      

无人机舵面负载模拟系统的小脑模型控制

为解决无人机舵面负载模拟系统中非线性和多余力矩扰动问题,利用小脑模型神经网络非线性逼近能力强、结构简单、适于实时控制等特点,采用小脑模型和传统PD(Proportional-Derivative)控制结合的复合控制策略,由小脑模型实现前馈控制,PD控制实现反馈控制,以保证在系统运行各阶段的控制精度.分析讨论了复合控制的不稳定性问题,研究了基于可信度分配和学习率自适应调整的改进型小脑模型的应用情况,提出一种适用于单输入单输出系统的简化小脑模型复合控制设计方法.仿真结果表明该方法有效地解决了小脑模型和PD复合控制的不稳定问题,改善了系统动态加载性能,并具有很好的抗干扰性能.     

电动加载系统分数阶迭代学习复合控制

针对电动加载系统存在多余力矩扰动的问题,提出一种以位置闭环和力矩闭环为反馈控制、迭代学习控制为补偿控制的复合控制策略。为提高加载系统动态性能及降低建立模型的复杂性,驱动永磁同步电机采用直接转矩控制方式,建立加载系统频域模型。在位置闭环和力矩闭环采用分数阶PIλDμ控制器代替常规PID控制器,迭代学习补偿控制采用分数阶迭代学习控制器,利用分数阶微积分的信息记忆特性提高控制系统的动态性能和鲁棒性,通过理论分析给出分数阶PD型迭代学习控制器的收敛条件。对正弦和梯形波载荷进行力矩加载实验及多余力矩抑制实验,验证了该控制方法的有效性。      

CMGs驱动空间机械臂的自适应终端滑模控制

摘要： 针对V构型控制力矩陀螺（CMGs）驱动的空间机械臂的轨迹跟踪控制问题,研究一种自适应非奇异终端滑模（ANTSM）控制方法.利用基于Kane方程的递推组集算法建立了系统的动力学模型.以跟踪误差为变量,构造非奇异滑动面,以保证跟踪误差在滑动面上有限时间收敛.针对系统质量特性参数与关节处干扰力矩的不确定性,设计自适应控制器用以调节控制增益.该控制方法无需不确定性的上界,且闭环系统具有最终一致有界性.仿真结果表明,该控制器可使系统准确跟踪期望轨迹,并对质量特性参数不确定性和关节干扰力矩具有良好的鲁棒性.     

直接力/气动力复合控制导弹 自适应模糊滑模控制

针对采用直接力/气动力复合控制导弹所具有的强耦合非线性等特性,提出了一种基于自适应模糊滑模控制的自动驾驶仪设计方法.该方法利用自适应模糊系统所具有的万能逼近特性,对大攻角飞行过程中导弹动力学系统存在的非线性特性进行逼近,并利用变结构控制对外界干扰的强鲁棒性,构造误差系统滑模面,克服了逼近误差和外界干扰对控制系统的影响,实现了对大机动指令的精确跟踪.仿真结果表明,所设计的控制方法对大过载指令有较好的跟踪效果,对模型不确定性和外界干扰也具有较好的鲁棒性.由于采用直接力/气动力复合控制,有效的减小了气动舵偏角,避免了气动舵的饱和.      

基于舵面位置反馈的实用非线性控制分配方法

针对飞机在自主起降、大迎角飞行时力矩系数与舵面偏角之间的非线性和耦合性问题,以无尾飞翼飞机(TFWA)为对象,提出了一种实用新型的基于舵面位置反馈的非线性控制分配方法。该方法通过舵面位置反馈,在期望三轴力矩系数中除去前一拍舵面偏角产生的非线性三轴力矩系数,从而将非线性控制分配问题转化为线性控制分配问题来求解。证明了该方法具有一致渐近稳定性,且其稳态误差为0,并分析了该方法的可行性。通过与序列线性规划、序列二次规划和遗传算法等非线性控制分配方法进行数字仿真对比,突显了该方法精度高、解算快的特点;同时对该方法进行了基于伪逆法、不动点迭代方法和相邻面搜索方法的数字仿真,说明了其处理非线性控制分配问题的有效性。以TFWA、F18等为对象,在xPC-DSP半物理仿真平台上验证了该方法具有通用性强、实时性好的优点。      

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.     

基于舵机指令前馈的电液负载模拟器同步控制

电液负载模拟器是典型的带有强运动耦合的电液力(矩)伺服系统,克服由运动干扰造成的多余力是其控制的关键问题.针对于目前常用的同步补偿算法在消除多余力实际应用中存在的问题,提出了基于舵机指令前馈的同步补偿策略.该策略采用舵机速度指令信号和负载模拟器力矩反馈信号来实现精确的同步补偿,不需要舵机的速度信号、加速度信号以及阀控信号.同时该策略考虑了加载力矩对舵机输出速度的影响,相对于传统速度同步算法在大负载力矩跟踪下可得到更好的多余力消除效果,从而能实现更准确的速度同步补偿.针对于典型加载工况进行的仿真和实验结果表明,该策略能有效解决舵机运动扰动带来的多余力问题,进而提高动态加载精度.      

电静液作动器自调节积分鲁棒运动控制

针对电静液作动器系统中存在的匹配干扰及不匹配干扰,基于扩张状态观测器,设计了一种自调节积分鲁棒控制方法。首先设计扩张状态观测器估计系统的匹配不确定性并且进行前馈补偿;然后设计自调节积分鲁棒控制器分别处理系统的不匹配干扰和状态估计误差,实现了电静液作动器的渐近跟踪控制;最后通过仿真验证了该控制方案的有效性。结果表明：相较于传统的PID控制器,该控制器的跟踪误差约为0.2mm,控制精度达到0.4%左右。     

液压飞行仿真转台外框FNN控制器设计及仿真

以液压转台外框为控制对象,根据模糊控制理论,设计出直接自适应模糊控制器(DAFC,Direct Adaptive Fuzzy Controller)和同步模糊控制器(SFC,Synchronizing Fuzzy Controller)来解决外框负载干扰和双液压马达同步驱动这2个影响转台控制性能的主要问题;其中直接自适应模糊控制器还与PID控制器一起组成并行控制系统来抑制系统静态误差和动态干扰.针对模糊控制器自学习能力较差等缺陷,在模糊控制的基础上,根据模糊神经网络(FNN,Fuzzy Neural Net)模型设计出多输入多输出(MIMO,Multi-Input Multi-Output)的FNN控制器.软件仿真结果表明,当转台外框负载发生变化或外框两马达转速相差较大时,使用FNN模型的智能控制系统仍具有较高的位置跟踪精度和动态性能.      

基于ESO的电液位置伺服系统反步滑模控制

针对阀控电液位置伺服系统未建模摩擦力、参数不确定性和外部随机干扰造成的复合扰动问题, 提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的反步滑模控制方法。ESO的设计可以对作动器速度、加速度和复合扰动进行在线估计, 解决工程应用中对以上信号难以测定的问题;基于ESO估计值和位移反馈信号进行反步滑模控制器设计, 通过构造包含反步设计误差、滑模函数和观测器误差的Lyapunov函数, 对所提控制方法进行稳定性证明;为验证所提方法的有效性, 进行了AMESim和MATLAB/Simulink联合仿真, 与PID控制器、传统的反步滑模控制器和基于ESO的滑模控制器的控制效果进行对比, 并对仿真数据进行了分析。研究结果表明:所提方法可以有效抑制系统复合扰动, 位移跟踪精度高, 鲁棒性强。      

基于改进神经网络的空间机械臂阻抗控制方法

针对环境信息不确定和碰撞模型未知情况下的空间机械臂柔顺控制问题,提出了一种基于改进型神经网络的阻抗控制方法.以空间机械臂阻抗控制系统闭环方程为基础,分析了环境信息不确定和碰撞模型未知情况下不能实现精准力控制的原因.利用粒子群优化算法调整神经网络中的权值矩阵,以提高神经网络的收敛速度和寻优性能.基于改进后的神经网络设计阻...     

Robust three-dimensional path-following control for an under-actuated stratospheric airship

This paper proposes a robust three-dimensional (3-D) path-following controller for an under-actuated stratospheric airship in the presence of uncertainties. The resultant control system exhibits an inner-outer loop control structure. In the outer control loop, the path-following error dynamics is constructed in a moving Serret-Frenet frame and a new guidance law with the sideslip and attack angle compensation is designed, which decreases the path-following steady-state error. In the inner control loop, a disturbance observer based backstepping control law is proposed to achieve the desired dynamic behavior on the path. Furthermore, a new velocity tracking control strategy is developed which aligns the resultant velocity tangent to the path. Finally, numerical simulation results are shown to verify the effectiveness of the proposed controller.     

一种非线性鲁棒PID控制器设计方法

针对一类非线性不确定系统,提出了一种基于PID(比例-积分-微分)控制的鲁棒控制方法.整个控制器由PID控制器和一个鲁棒补偿器构成.首先,基于系统的标称模型设计PID控制器;然后在PID控制的基础上,设计一个辅助鲁棒补偿器,用于补偿系统非线性、参数摄动和外界扰动等对系统控制性能的影响.补偿器的设计基于李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论进行,从而保证了闭环系统的鲁棒稳定.采用该方法对倒立摆跟踪问题进行了仿真控制,仿真结果验证了设计方案的有效性.     

基于神经网络的电液转台非线性积分滑模控制

针对高精度电液飞行仿真转台具有高度非线性、参数不确定和不确定非线性等特点,提出了一种基于RBF（Radial Basis Function）神经网络的非线性积分滑模鲁棒控制方法.采用自适应RBF神经网络对该系统存在的参数不确定性和不确定非线性进行补偿,从而降低滑模控制器对切换项的增益的需求,进而减小系统抖振幅值.积分滑模面的设计能消除外部干扰对系统带来的稳态误差.根据积分滑模变结构控制器的特点,将控制律分为等效控制律和到达控制律.等效控制律使系统运动于滑模面附近,到达控制律可使处于状态空间内任意初始位置的系统趋近于滑模面,并进一步通过Lyapunov方法证明了系统的渐近稳定性.实验结果表明,所提出的非线性控制器不仅能满足电液转台的高精度跟踪性能的要求,且对参数不确定性和不确定非线性具有一定的鲁棒性.