离心-温度复合试验箱温度场模拟分析

对离心-温度复合试验箱中离心环境对温度场均匀性影响进行了模拟研究,并分析了结构条件对温度均匀性的改善效果。研究了离心-温度复合条件下的控制方程,以此为基础采用有限元分析的方法,对不同结构条件的温度场分析了温度均匀性差异,并提出了进一步改善温度均匀性的方法。结果表明,离心环境下的科氏力对空气流场轴向运动的影响会导致试验箱内温度均匀性差异,试验箱中加入风扇和导流装置能够有效改善内部温度均匀性。     

基于在线滚动LS-SVR的涡轴发动机混合预测控制

提出了一种串级PID+非线性模型预测控制(NMPC)的混合控制方案,用于涡轴发动机控制系统中。其中:主控制回路采用串级PID控制器以消除静差保证系统稳定;带约束优化的预测控制器则用于实时燃油补偿,以增强发动机系统对直升机功率需求的快速跟随能力。该预测控制器是基于在线预测模型实现,首先在VC环境下设计在线滚动最小二乘支持向量回归机(OSLS-SVR),在线训练高精度、实时性好的内嵌式预测模型,其测试精度可达3‰;而后利用该模型与序列二次规划(SQP)算法完成滚动优化,建立预测控制器;最后,在UH-60A直升机/T700涡轴发动机综合模型仿真环境下,通过模拟直升机大幅急速升降操作,验证了该混合预测控制方案对大扰动具有较强的抑制能力及鲁棒性,从而使直升机获得更好的机动性能。     

液压仿真转台的PFC-PID串级控制

 针对三轴液压仿真转台系统难以获得精确数学模型,存在较大参数变化和各种干扰,常规控制方法难以获得良好控制效果的特点,找到一种适合三轴液压转台的预测函数控制(PFC)策略,并与PID控制相结合,提出PFC PID串级控制并应用于液压仿真转台系统。系统内回路采用PID控制克服各种干扰,内回路和液压仿真转台对象构成PFC的广义被控对象,对广义被控对象采用PFC控制拓展系统频宽,改善系统性能。对三轴液压仿真转台的仿真研究结果表明了该方法的有效性和优越性。     

基于模糊PID的飞机机轮静态性能测试装置

机轮是飞机的重要组成部分,其安全性能直接影响飞机的安全起飞和着陆.机轮的性能指标包括动态性能指标和静态性能指标.静态性能指标主要包括机轮的静强度和刚度,一般采用传统PID控制算法实现飞机机轮静态性能指标的测试,但由于传统PID控制算法鲁棒性差,对非线形、时变等系统难以获得满意的控制效果,本文基于S7-300PLC,将先进智能控制方法与传统PID控制相结合,提出了模糊PID自整定算法在PLC上的实现方法,并完成对飞机机轮静态性能测试装置的有效控制,试验结果显示该控制系统在控制性能上明显优于传统PID控制算法.     

飞机除冰车加热系统应用神经元PID控制仿真研究

针对飞机除冰车加热系统的大滞后和模型不确定性,设计了基于神经元自适应PID控制的飞机除冰车温度控制系统.仿真结果表明,神经元自适应PID控制较常规PID控制具有更好的控制品质和鲁棒性,更适用于飞机除冰车加热系统的温度控制.     

一种基于串级线性自抗扰控制的四旋翼无人机控制方法

提出了一种基于串级线性自抗扰控制器的四旋翼无人机控制方法。根据建立的紊流模型形成了干扰风,在干扰风的环境下建立了四旋翼的运动学模型,并设计了一个串级的线性自抗扰控制器,其中外环采用位置控制,内环采用姿态控制。对比了该控制器与非线性自抗扰控制器和经典PID控制器在无风干扰和有风干扰下无人机的定点悬停的性能。仿真试验结果表明,无论是在无风干扰下还是在有风干扰下,该控制器的性能均好于非线性自抗扰控制器和PID控制器,具有较好的鲁棒性,能够运用到各种类型的旋翼无人机的工程控制中。     

嵌入式分布式架构下航空发动机模型预测控制方法研究

传统集中式架构和离线设计控制器的方法已经很难满足航空发动机复杂多变、全生命周期控制需求。本文提出了一种部分分布式架构的涡喷发动机模型预测控制方法，并进行了鲁棒性分析：采用改进的组合线性模型求解方法，在保证精度的前提下大幅缩短求解时间，解决了发动机多变量线性状态空间模型求解问题；设计了基于线性模型预测控制的涡喷发动机控制器，解决了含有约束条件下发动机动态性能优化问题；考虑到分布式控制系统具有总线网络通信特性，建立了以网络工具箱模拟总线网络的分布式控制系统仿真平台，解决了存在总线网络丢包情况下的分布式控制系统鲁棒性分析问题；采用多节点模块化设计方法，设计并搭建了分布式控制系统硬件在环仿真平台并采用嵌入式矩阵运算优化方法，解决了模型预测控制算法在嵌入式平台上的应用问题。试验表明：模型预测控制的效果优于传统PID控制效果，有效地提高了发动机的动态响应；同时，在存在网络丢包情况下，本文所设计的基于模型预测控制的分布式控制系统依然具有稳定的控制效果和鲁棒性。     

冲压发动机连续可调喷管模糊控制研究

为了提高几何可调冲压发动机尾喷管控制性能,针对具有静差与动态不对称特性的连续可调喷管作动系统,采用模糊控制算法进行控制器设计,并利用自适应遗传算法进行控制器参数优化,最后将模糊控制系统与PID控制系统进行性能对比。结果表明,相较于常规模糊控制系统,优化后的模糊控制系统消除了稳态误差,减小了大小喉径在调节时间上的差异,鲁棒性较强。相较于优化后的PID控制系统,优化后的模糊控制系统在保证无稳态误差的基础上,具有更短的调节时间与更小的超调量,跟踪信号时具有更小的误差包络,优化后的模糊比PID控制系统性能提高2.6倍。总之,基于自适应遗传算法优化的连续可调喷管模糊控制系统比PID控制系统性能更高,能够满足高动态几何可调冲压发动机提出的响应快、调节精准、超调小的要求。     

大型飞机座舱温度控制系统仿真

大型飞机座舱温度控制系统是一个时变、非线性、大时间常数的复杂控制系统,采用传统的控制方法难以获得满意的控制效果.根据系统控制要求,提出了一种新的座舱温度控制方案,系统分为组件温度控制和区域温度控制两级控制.区域温度控制器计算出各区域供气温度的目标值,并选择各区域供气目标温度中最低值作为组件温度控制的目标温度.使用专家比...     

涡轴发动机动力涡轮转速控制回路方案研究

比较分析了航空涡轴发动机动力涡轮转速回路的2种控制方案(单回路控制方案和串级控制方案)。针对单回路控制方案控制性能差、串级控制方案参数整定繁琐的缺点,提出了一种新的串级控制方案。试验结果表明,新的串级控制方案性能优于原来的2种控制方案的。     

微小型飞行器的神经网络动态逆控制方法

微小型飞行器(MAV)精确的数学模型很难得到,限制了单纯动态逆控制方法的使用,比例-积分-微分(PID)等传统的控制方法已不能满足要求。针对这一问题,研究了应用动态逆控制方法的新途径──神经网络动态逆。选取串接积分器的多层前向神经网络训练飞行控制系统的动态逆模型,并自适应补偿逆误差。用MATLAB的NNCTRL20工具箱并结合NNSYSID20工具箱建立了仿真系统。升降舵和方向舵联合控制转弯。用PID控制器、近似神经网络动态逆模块、在线神经网络补偿器构建了飞行控制系统。仿真结果表明,神经网络动态逆有较强的鲁棒性、稳定性和指令跟随能力,比PID更适合于微小型飞行器的姿态控制。     

基于RBF网络辨识的涡扇发动机双变量神经网络PID解耦控制

根据神经网络与PID算法相结合的思想, 针对涡扇发动机双变量控制中变量之间的耦合问题, 提出基于径向基函数神经网络(RBF)辨识的发动机双变量神经网络PID解耦控制, 并给出控制系统的控制结构及原理.仿真结果表明, 该方法控制精度高、跟踪性能强、鲁棒性良好, 能够有效地减小各回路之间的耦合影响, 并保证控制系统具有良好的稳态和动态性能, 适合航空发动机控制.      

飞机电静液作动器滑模 PID控制器设计

在多电飞机应用环境中,由于电静液作动器（Electro Hydrostatic Actuator,以下简称EHA）系统本身的强非线性与承载交变动载荷的不确定性,简单PID控制无法达到理想控制效果。提出了滑模 PID复合控制,电机电流环和转速环构成控制系统内环,以PI控制器实现电机调速;作动筒位置环为外环,以滑模控制提升系统的快速性和鲁棒性。建立了EHA数学模型,并设计了滑模控制器结构。仿真结果表明,滑模 PID复合控制方法能有效地消除超调和减小跟随误差,实现对EHA位置的精确控制。     

基于智能神经元PID的异步电机直接转矩控制

针对异步电机直接转矩控制系统PID转速调节器的适应性、鲁棒性及抗干扰性较差的问题,提出了基于智能神经元PID转速调节器的异步电机直接转矩控制方法。智能神经元PID转速调节器采用2个神经元控制器进行设计,同时实现了控制器参数的在线调整,磁链调节器和转矩调节器分别采用滞环调节器进行设计。仿真结果表明,基于智能神经元PID的异步电机直接转矩控制系统能快速跟踪参考转速变化,具有很强的抗干扰能力、自适应能力和较强的鲁棒性。     

空面导弹模型参考自适应控制设计与仿真

为提高空面导弹控制系统的性能,解决传统PID控制在导弹大空域飞行、系统参数大范围变化时控制能力欠缺的问题,以法向过载作为被控量代替对迎角、侧滑角的控制,基于波波夫超稳定性理论设计了模型参考自适应控制器。六自由度仿真结果表明,所设计的自适应控制器具有良好的控制性能和鲁棒性。     

基于迭代学习的PID控制器研究

将目前对u(t)的记忆与修正改成对期望控制ud(t)的记忆与修正,提出两种新的拟合控制系统的PID控制器参数的方法。这两种方法实现的PID控制器较常规的PID控制器结构简单,作用于系统可获得较佳的动态特性和较强的鲁棒性。研究目的是为迭代学习控制理论在设计性能优良的控制器方面扩大应用领域。     

广义预测自适应控制器在导弹控制系统设计中应用

将一种新的广义预测自适应控制算法应用于快速时变的导弹控制系统设计中。讨论了设计参数对控制系统性能的影响;针对自适应控制信号过大,提出了改进方案,增强了系统的鲁棒性和抗干扰能力。大量的数字仿真结果表明:运用该方案设计的导弹控制系统具有很好的跟踪性能和强的抗干扰能力;对系统阶次、参数、时延和采样周期的变化具有很强的鲁棒性;自适应算法中,对验前知识要求少,实现起来也比较简单。     

一种涡轴发动机转速抗扰控制器设计及应用

主要研究了涡轴发动机控制问题.自抗扰控制(ADRC)是近年来新兴的控制方法,在不改变原有发动机串级比例积分微分(PID)控制结构的基础上,提出并构建了一种串级PID+扭矩ADRC补偿的控制结构,该结构充分利用了ADRC控制强的干扰补偿能力.最后,在直升机/发动机综合模型仿真环境下,通过模拟直升机大幅急速升降操作,验证了该算法具有比较理想的抗扰控制效果,能够较好地抑制直升机操控过程中大的扭矩扰动对涡轴发动机造成的不利影响.      

温度试验箱温度过冲问题探讨

探讨了GB／T5170．2—2008《电工电子产品环境试验设备检验方法温度试验设备》中给出的“温度过冲量”、“温度过冲恢复时间”两个检测参数在具体使用中存在的问题,并就克服温度过冲提出了几点建议。     

基于过程神经网络的航空发动机排气温度预测

从泛函分析的角度出发,将航空发动机排气温度预测问题转换为一种泛函逼近问题.利用过程神经网络对任意连续泛函的逼近能力,提出了一种基于过程神经网络的航空发动机排气温度预测方法.为克服过程神经网络学习速度慢的问题,为其开发了一种基于正交基函数展开的Levenberg-Marquardt学习算法.将所提出的预测方法应用到某型航空发动机的排气温度预测中,取得了满意的结果.