基于改进的CMAC的电动加载系统复合控制

 由于电动加载系统的非线性和时变性,特别是在运动干扰下传统的前馈控制方法很难得到满意的控制效果。针对电动加载系统的非线性及多余力矩强扰动的特点,依据神经网络的非线性逼近和自学习特性,提出了基于改进小脑模型关联控制器(CMAC)的复合控制策略,结合改进的CMAC与PID实现复合控制,由CMAC实现前馈控制,PID控制实现反馈控制,既保证了快速实时,又进一步减小了多余力矩干扰。改进的CMAC利用存储单元的先前学习次数作为可信度,消除了常规前馈型CMAC的过学习现象。文中建立了电动加载系统的数学模型,给出了具体的控制结构和算法。系统的动态仿真表明,该方法可有效地抑制多余力矩,改善电动加载系统的动态加载性能,有很强的鲁棒性。     

基于CMAC的伺服系统控制研究

针对高精度伺服系统中存在的非线性和各种不确定性因素,提出了基于小脑模型神经网络的复合控制方法,控制器由前馈控制器、比例微分控制器(PD)和小脑模型神经网络控制器(CMAC)构成,该方法在传统的PD+前馈控制方法上加入了CMAC神经网络算法的快速学习,精确逼近的优点,既保证了快速实时跟踪,又进一步提高了跟踪精度。实验结果证明,用CMAC控制方法后系统的跟踪精度比PD＋前馈控制方法提高近一个数量级,同时该方法对摩擦引起的波形畸变有很好的抑制作用,仿真和实验研究表明了该方法的可行性和有效性,并能满足实时性要求,对提高伺服系统的高精度动态跟踪性能有很好的工程参考价值。     

一种新的干扰力矩补偿方法在测试转台中的应用

为提高转台位置跟踪精度,提出了一种新的复合控制方法:电机中摩擦模型采用摩擦参数为非一致性变化的LuGre动态模型。控制器采用参数自适应律和CMAC神经网络来估计未知LuGre模型参数和辨识位置周期摩擦扰动并给与补偿。该方法保证了闭环系统全局稳定性和对期望位置信号的渐进跟踪,提高了转台位置跟踪精度。     

基于神经网络的电动加载系统

 针对电动加载系统中多余力矩的干扰 ,提出了基于RBF(径向基函数 )神经网络的新型复合控制策略 ,与传统的BP神经网络相比 ,没有局部最小问题。由于系统非线性和时变性 ,特别在多余力干扰下传统控制方法如PID很难得到满意的控制效果。提出的复合控制方法主要由神经网络PID和前馈补偿器组成 ,通过仿真与试验 ,控制器有效的减少了多余力矩对系统的影响 ,改善了加载系统的动态性能。     

飞行模拟器电动操纵负荷系统多余力抑制研究

飞行模拟器操纵负荷系统是一种被动式力伺服系统,其多余力的抑制是提高操纵负荷系统力跟踪精度的关键。以研制的飞行模拟器电动操纵负荷系统原理样机为平台,对系统的工作原理和结构进行介绍,通过系统建模,在MATLAB/SIMULINK中仿真,对经典的前馈补偿和PID复合控制方法的多余力抑制效果进行仿真分析,并在原理样机上进行试验测试。试验结果验证了复合控制策略有效地抑制了多余力,提高了系统的跟踪精度。     

基于模糊径向基函数神经网络的永磁同步电机滑模观测器设计

针对传统滑模控制易导致系统出现抖振的问题,提出了一种模糊径向基函数(RBF)神经网络滑模观测器来实现永磁同步电机(PMSM)无传感器控制。为了减小观测器系统抖振,利用模糊RBF神经网络算法动态调整滑模增益,并采用李雅普诺夫稳定性定理证明了该模糊神经网络观测器的稳定性；利用锁相环(PLL)技术提高估算精度,并削弱计算噪声。基于MATLAB/Simulink软件平台搭建了仿真模型,将模糊RBF神经网络滑模观测器系统与传统滑模观测系统进行对比。结果表明,与传统的滑模观测器相比,新型滑模观测器能够快速、有效地跟踪转子位置,精确估算出转子速度,同时具有较好的动态特性。     

飞行模拟转台高精度数字重复控制器的设计

从工程的角度讨论了离散重复控制系统的设计,所提出的重复控制方法可保证速度跟踪误差快速收敛为零。在重复控制器中采用了高阶低通滤波器和动态补偿器,改善了跟踪精度,保证了系统的稳定性,减少了周期性扰动误差。将所提出的方法应用于飞行模拟转台伺服系统的速度控制中,仿真结果表明,针对周期指令信号和周期干扰信号可保证较高的跟踪精度和较强的稳定性和鲁棒性。     

带补偿的电动燃油泵流量控制研究

电动燃油泵作为多电发动机的主要控制部件，控制其快速准确地按需供油对发动机的可靠运行有着重要影响。以齿轮式电动燃油泵为研究对象，根据电动燃油泵流量与转速、进出口压差的关系，提出了基于压差补偿的开环控制方案，基于流量反馈的闭环控制方案，带压差前馈补偿的复合控制方案。通过建立电动燃油泵流量控制系统的AMESim/Matlab模型，分析了控制方案的稳态特性与动态特性。基于上述方案搭建了试验台，通过滚动测周法获得涡轮流量计的高精度实时流量，进行了流量控制试验。试验结果表明带压差前馈补偿的复合控制方案的稳态误差≯0.8%，流量波动≯1.2%，调节时间为1.44s，稳态特性和动态特性均可以满足发动机的控制需求。     

一种基于参数控制的低轨星载接收机载波跟踪算法CSCD

低轨星座接收机面临大多普勒频移及频繁快速换星等设计约束,对其载波跟踪环路设计提出了较高的动态适应性与跟踪精度要求。针对以上问题,提出了一种基于参数控制的载波跟踪算法。该算法引入环路控制因子参数,将环路滤波器分为牵引和跟踪两阶段。基于理论建模推导环路控制因子的最优参数配置原则,指导实现牵引和跟踪两种状态滤波器的协同配合,在牵引阶段有效引导大多普勒信号快速入锁,在跟踪阶段精确估计载波频移参数,实现基于低轨星载平台的GNSS信号快速准确跟踪。理论与仿真结果均表明基于参数控制的载波跟踪算法能够有效提升环路的动态适应性与跟踪精度,满足低轨星载接收机的设计需求。与传统算法相比,该算法在保证信号跟踪精度的同时,能够将收敛时间缩短78%,且环路设计简单,易于硬件实现。     

输入受限下的鲁棒微分博弈拦截制导律设计

研究了输入受限和匹配干扰约束下的导弹-目标拦截制导系统，提出了一种复合控制方案。首先，通过超螺旋干扰观测器估计匹配干扰，并依据观测器的估计结果设计了积分滑模控制器对干扰进行补偿。其次，结合微分博弈理论和自适应动态规划算法，设计单评价神经网络来求解微分博弈控制器，并利用Lyapunov稳定性理论证明了所提的复合控制策略保证了闭环系统和评价神经网络的稳定性。最后，对导弹-目标拦截系统进行建模仿真，验证了复合控制策略的有效性。     

High precision attitude dynamic tracking control of a moving space target

On-orbit spacecraft face many threats, such as collisions with debris or other spacecraft.Therefore, perception of the surrounding space environment is vitally important for on-orbit spacecraft.Spacecraft require a dynamic attitude tracking ability with high precision for such missions.This paper aims to address the above problem using an improved backstepping controller.The tracking mission is divided into two phases: coarse alignment and fine alignment.In the first phase,a traditional saturation controller is utilized to limit the maximum attitude angular velocity according to the actuator's ability.For the second phase, the proposed backstepping controller with different virtual control inputs is applied to track the moving target.To fulfill the high precision attitude tracking requirements, a hybrid attitude control actuator consisting of a Control Moment Gyro(CMG) and Reaction Wheel(RW) is constructed, which can simultaneously avoid the CMG singularity and RW saturation through the use of an angular momentum optimal management strategy, such as null motion.Finally, five simulation scenarios were carried out to demonstrate the effectiveness of the proposed control strategy and hybrid actuator.     

CMAC-PID控制在飞机防滑刹车中的应用

提出了一种基于CMAC神经网络与PID相结合的控制方法,利用传统的PID控制器实现反馈控制,保证系统的稳定性并抑制扰动;利用CMAC神经网络控制器实现前馈控制,保证系统的控制精度和响应速度。以某型飞机为例,针对不同的跑道(干、湿、冰)情况,将该方法和传统的PID控制方法在MATLAB环境下进行了数字仿真。仿真结果表明:基于CMAC-PID控制方法较传统的PID控制方法,可以大大地提高飞机防滑刹车效率,具有更好的刹车控制效果,并具有较强的鲁棒性,为飞机防滑刹车系统的控制提供一条新的思路。     

基于Lyapunov函数的永磁同步电机速度控制器设计

传统的PI 速度控制器具有速度超调、动态时间长、跟踪精度低、抗负载转矩扰动能力和恢复能力差等缺点。提出了利用永磁同步电机(PMSM)的运动方程和转矩方程推导出控制系统q轴电流给定量,基于Lyapunov稳定性条件设计出的一种PMSM速度控制器。相比于传统的PI速度控制器,该控制器没有速度超调量、动态时间短、跟踪精度高,抗负载扰动能力和恢复能力有一定的提高。利用 MATLAB/Simulink仿真软件,搭建控制系统模型并进行仿真分析。仿真验证了提出的PMSM速度控制器的有效性,获得了很好的速度控制性能。     

压电陶瓷叠层作动器迟滞蠕变非线性自适应混合补偿控制方法

压电陶瓷叠层作动器的迟滞蠕变非线性特性严重影响了控制系统的稳定性及动态跟踪精度。针对其迟滞蠕变非线性补偿控制问题,提出了一种高精度动态补偿压电陶瓷叠层作动器非线性特性的自适应混合补偿控制方法,即迟滞蠕变前馈补偿与自适应滤波反馈补偿结合的前馈-反馈混合控制方法。采用改进的Prandtl-Ishlinskii（Modified Prandtl-Ishlinskii,MPI）模型对压电陶瓷叠层作动器迟滞蠕变非线性特性进行精细化建模,并得到其逆补偿模型进行前馈补偿。根据前馈补偿误差,采用自适应滤波反馈控制对输入信号进行实时调控,实现对压电陶瓷叠层作动器的迟滞非线性及lg（t）型蠕变特性的实时精确补偿控制。数值仿真与实验结果表明,相比于常规前馈迟滞蠕变补偿,所提出的自适应混合补偿控制方法可以有效降低压电陶瓷叠层作动器的迟滞补偿误差,极大提高了迟滞蠕变非线性动态跟踪精度以及自适应性。     

机械手的神经网络自适应滑动模控制器设计

 针对多关节机械手的鲁棒跟随控制器设计问题，提出了一种新的机械手神经网络自适应滑动模控制器设计方法，机械手的动力学非线性假设是完全未知的。在提出的控制结构中，高斯径向基函数神经网络用于在线补偿机械手的动力学非线性，参数学习律由稳定性理论得到。给出了系统稳定性和参数收敛性的证明。最后提出方法的可行性通过仿真得到验证。     

Robust Control for Static Loading of Electro-hydraulic Load Simulator with Friction Compensation

Load simulator is a key test equipment for aircraft actuation systems in hardware-in-the-loop-simulation. Static loading is an essential function of the load simulator and widely used in the static/dynamic stiffness test of aircraft actuation systems. The tracking performance of the static loading is studied in this paper. Firstly, the nonlinear mathematical models of the hydraulic load simulator are derived, and the feedback linearization method is employed to construct a feed-forward controller to improve the force tracking performance. Considering the effect of the friction, a LuGre model based friction compensation is synthesized, in which the unmeasurable state is estimated by a dual state observer via a controlled learning mechanism to guarantee that the estimation is bounded. The modeling errors are attenuated by a well-designed robust controller with a control accuracy measured by a design parameter. Employing the dual state observer is to capture the different effects of the unmeasured state and hence can improve the friction compensation accuracy. The tracking performance is summarized by a derived theorem. Experimental results are also obtained to verify the high performance nature of the proposed control strategy.     

近空间可变翼飞行器小翼切换滑模反步控制

针对近空间可变翼飞行器在小翼切换过程中存在参数不确定性的问题,设计了滑模控制和反步法相结合的控制方法以保证飞行器的跟踪性能。首先研究了近空间可变翼飞行器的纵向运动模型,在此基础上设计了速度和高度的反步控制器,同时采用动态面控制方法消除微分膨胀问题,然后结合滑模控制以增强控制器的跟踪性能,最后基于Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明,在参数不确定性时滑模反步控制器能保证系统的稳定性和跟踪性能。