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.     

自适应模糊PID技术在发射场供气系统的应用

针对发射场加注供气系统压力控制非线性、大时滞、变参数问题,设计了一种基于自适应模糊PID技术的闭环压力控制系统。该系统通过对控制器的比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd的在线调整,实现了压力的高精度控制。依据试验现场数据采取曲线拟合方法建立系统二阶滞后惯性模型并进行了仿真。通过仿真验证了模型的有效性,效果优于常规PID控制,有效地改善了系统的动态性能和稳态精度,在以PLC控制为核心的发射场自动化控制系统中可推广使用。     

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.      

电液伺服速度系统的模糊增益调度控制

针对电液伺服速度系统的非线性和参数时变特性,提出了模糊增益调度控制方法.根据系统的输出误差和误差的一阶微分变化,利用模糊推理在线实时更改比例积分微分(PID,Proportion Integral Differential)控制器参数以适应工作点的变化,使系统控制参数达到全局优化,解决了一般增益调度中控制参数只是对于某一工作点局部优化的问题;在确定P和I隶属度函数时,引入指数函数保证了系统稳准前提下响应的快速性.试验研究表明,与单纯PID控制器相比,模糊增益调度缩短了动态响应时间、降低了超调、减小了负载扰动,说明该方法对非线性系统和未能精确建模系统大范围控制的有效性.      

基于在线频率估计的自适应反馈主动隔振技术

针对自适应前馈控制方法的缺点,提出一种周期性振动主动控制的自适应反馈控制方法.利用误差信号恢复振动干扰信号,采用级联陷波器估计信号中周期性分量的频率,并在估计频率处为控制器构造参考信号;控制器的参数则根据Lyapunov稳定性原理进行调整.仿真和主动隔振试验结果表明:频率估计方法在不同信噪比情况下均具有较好的估计精度;主动控制方法在振动频率处的隔振效果明显,隔振量可达16?dB以上,且控制器的参数收敛速度较快.     

高超声速飞行器离散模糊自适应控制

根据高超声速飞行器的欧拉近似离散模型,提出基于Back-stepping的模糊离散自适应控制器设计方法.结合模糊自适应控制和反馈线性化的方法,Back-stepping设计的每一步虚拟/实际控制量对系统非匹配的不确定性都能进行较好补偿.稳定性分析表明,该控制方法能够保证系统跟踪误差和模糊自适应参数误差是一致终值有界的.仿真使用了高超声速飞行器的纵向模型对算法进行了验证,得到了满意的控制效果.     

高精度交流伺服系统的模糊PID双模控制

交流位置伺服系统因其存在参数时变、负载扰动以及电机的非线性等缺点 ,很难为其建立准确的模型.模糊(fuzzy)控制具有无需建立被控对象的数学模型、鲁棒 性好等优点,但稳态精度差.将模糊控制和PID控制相结合,设计了Fuzzy-PID双模控制器. 在论域内用不同的控制方式分段实现控制,这样就综合了模糊控制和PID控制的优点,克服 了各自的缺点.该控制器结构简单、易于实现.在半闭环交流位置伺服系统上所做的实验表 明,采用Fuzzy-PID双模控制器与采用经典PID控制器相比,阶跃响应的调整时间减少了33.7% ,并且无超调,轨迹跟踪误差减小了47.2%.      

基于LMI的模糊增益调参控制器的设计

利用线性矩阵不等式(LMI)技术将增益调参的控制律设计转化为相应的LMI凸优化问题,结合 模糊控制和H_∞方法,给出了一种基于LMI的模糊参数化的飞控系统增益调参控制器的 设计方法,该方法解决了传统增益调参设计中以经验设计的弊病,并保证了系统的全局 稳定性及鲁棒性能要求.将该方法应用于某型飞机模型上,仿真结果表明该设计方法简便有 效,且控制器鲁棒性较好.     

漂浮基空间机械臂姿态、关节协调运动的模糊小波神经网络控制

讨论了本体姿态受控、位置不受控制的漂浮基空间机械臂系统协调运动的动力学控制问题. 根据系统位置几何关系、动量守恒关系和第二类拉格朗日方程, 建立漂浮基空间机械臂系统的动力学方程. 在此基础上, 针对系统参数未知的情况, 设计了一种采用小波基函数作为模糊隶属度函数的模糊神经网络控制器, 以控制空间机械臂的本体姿态和机械臂两关节铰协调地完成各自在关节空间的期望运动. 其特点是不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系, 甚至不需要知道系统参数;而且网络权值是采用反向传播算法根据误差进行在线学习, 使模糊神经网络获得更强的自学习和自适应能力, 同时也节省了离线学习的时间. 系统数值仿真的结果证实上述控制方案是行之有效的.      

无人机全包线模糊鲁棒跟踪控制

针对无人机大包线飞行中气动特性大幅变化以及存在参数不确定性和外界干扰等特点,设计全包线模糊鲁棒跟踪控制器.通过模糊c-均值聚类建立逼近全包线动态的模糊T-S（Takagi-Sugeno）模型.基于高度和空速跟踪增广系统,根据保性能控制理论,采用广义系统的模糊Lyapunov函数方法,以线性矩阵不等式形式给出全包线模糊鲁棒跟踪控制器参数的约束条件,保证广义系统稳定.并最小化扰动抑制度来优化控制参数.该控制器既降低了控制保守性,又减小了参数求解的复杂度.仿真表明,无人机在整个飞行包线内能够精确地跟踪空速和高度参考指令,对参数不确定和外界干扰具有强鲁棒性.      

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.      

空间流体回路单点恒温控制方案

空间流体回路的载荷支路来流温度在一定范围内随机变化,需采取有效热控措施消除来流温度变化对回路单点位置处恒温工作载荷的热影响.传统电加热方式需要额外能耗并且会产生废热,本文提出一个PID控制下的冷热回路交混控温方案,在充分利用工质吸收的废热、提高机柜内能源利用率的同时,实现对恒温设备冷板入口温度的精确控制,以满足冷板上载荷的恒温工作需求;设计流体回路组成与控制方案,并通过仿真分析对方案进行了验证.结果表明,该流体回路系统可以满足对来流温度的高精度控制要求,且相比于PID控制算法,模糊PID的控制效果更好,具有响应快、超调量小、控制精度高等特点,应优先选择模糊PID作为控制算法.      

环境模拟舱体的建模仿真及控制方法

环境试验时需要精确控制环境模拟舱体内的温度以满足军标要求,同时为了解决环境模拟舱体内加热过程中升温速率与控制精度之间的矛盾,在对其温度变化进行动态特性分析与建模的基础上,提出采用专家控制策略控制环境模拟舱内的温度,并对其控制效果进行了仿真研究.仿真结果与现场运行调试结果均表明:专家控制方法具有无超调、响应速度快、稳态精度高、加温效率明显的优点,是可行和有效的;与试验数据相比,建立的传热模型和控制系统模型具有较高的准确性,符合实际情况.这种建模仿真及控制方法为实际过程中研究控制规律提供了有力的参考和帮助,对研究类似问题具有深远意义.      

数字式精密温控对FOG IMU性能的影响

以战术级光纤陀螺(FOG, Fiber-Optic Gyro)惯性测量组合(IMU, Inertial Measurement Unit)为研究对象,分析了环境温度与其测量精度的关系.为抑制外界温度对IMU的干扰,提出了一种实用的IMU温度控制方法,即根据IMU的热分析与仿真,优化温度控制方案和控制算法,并依此方法为IMU设计了基于模糊PID(Proportion Integration Differentiation)算法的数字式温控系统,研究了有温控和无温控对陀螺和加速度计测量精度的影响.试验表明,对IMU进行精密温控,改善了惯性器件的热环境,有助于提高IMU的综合性能.      

具有死区特性的空间机器人基于干扰观测器的L2反步控制

研究了载体位置及姿态均不受控时空间机器人在惯性空间中的轨迹跟踪问题.考虑到系统存在参数不确定及死区特性等情况,提出了一种基于干扰观测器的L₂反步控制方案.结合拉格朗日方程和系统Jacobi关系矩阵建立系统的动力学模型.利用干扰观测器对系统建模误差进行观测补偿,并通过L₂干扰抑制法对观测误差进行消除,同时采用死区模糊补偿器对系统死区特性造成的影响进行补偿.该控制方案不需要预知准确的惯性参数,不用对惯性参数进行线性化处理,并且不要求估计系统不确定项和死区参数的上界,从而简化了系统的控制.数值仿真证明了该控制方案的有效性.      

关于单元表面吸收率的系统温度误差计算

利用系统灵敏度理论和系统误差统计理论,通过引入辐射传递系数和角系数间的关系,针对漫发射、漫反射热系统,提出了关于单元表面吸收率的系统温度误差计算方法。以立方体内表面间的辐射换热为例,采用该计算方法对系统温度误差进行了计算。通过分析比较表明:采用该方法得到系统温度灵敏度具有较高计算精度,系统统计温度误差受实验次数影响,并且在均方差较小的情况下,系统统计温度误差之比等于系统温度灵敏度之比的绝对值。     

空间晶体生长炉综合控制方法

空间晶体生长炉控制对象复杂, 具有纯滞后、强耦合、非线性等不利于控制的特性. 为实现炉温的精确控制, 提出了一个空间晶体生长炉综合控制方法并通过软件来实现. 将相关系数法和增广递推最小二乘法相结合, 辨识系统模型, 使用Hooke-Jeeves模式搜索法进行PID参数的自整定, 采用PID加前馈控制的算法对系统进行仿真, 使用同样的算法和控制参数对空间晶体生长炉进行实时控制, 并在控制的过程中实时调整控制参数, 以达到最佳的控制结果. 实验结果表明, 当三个温区的温度均达到700oC时, 温度稳定度小于±0.3oC, 满足系统设计要求. 同时介绍了实现综合控制软件的基本原理、功能、特点及在实际中的应用. 实际工程的应用结果表明, 该软件可满足空间晶体生长炉对控制系统的要求.      

基于T-S模糊模型的模糊大系统的混合滤波

针对非线性大系统内部过程参数的检测估计,采用连续模糊大系统模型,利用lyapunov定理和分布式处理方法,给出了模糊大系统的H2/H∞混合滤波器设计方法。该方法在保证滤波误差系统全局稳定的同时,具备了H2/H∞性能。通过求解线性矩阵不等式,可以得到滤波器参数。最后,用一个数值例子验证了该方法的正确性和有效性。     

基于夏氏最小二乘的轨道控制力系数辨识

在航天器轨道捕获、轨道维持和空间目标碰撞规避中都需要进行航天器轨道机动。针对航天器轨道机动过程中推力器的推力系数为装订常数,没有根据在轨工作实际进行优化而导致出现较大误差的情况,对控制力拟合系数进行辨识,作为修正控制参数以补偿轨道控制误差的依据,提高轨道控制精度。统计分析在轨管理的典型航天器平台及其发动机的轨道控制历史数据,分析轨道控制理论和在轨控制数据拟合建立轨道控制经验模型,用当前可测量的系统输入和输出预测系统输出的未来演变,得到不同工作情况下实际轨道控制误差与控制参数及其他主要影响因素之间关系的经验公式,为轨道控制策略决策提供参考。选取轨道半长轴控制量300m以上和300m以下的两类近地卫星,对其轨道控制历史数据进行分析,经实际数据测试,采用夏氏法进行推力系数拟合后预测的速度变化量精度较高。该种计算方法利用了轨道控制历史数据,计算方法简单,提高了轨道控制速度增量的预测精度,对轨道控制实施具有参考意义。