飞机部件柔性装配多轴协同控制算法研究

根据飞机部件柔性装配多轴协同控制的需求,采用模糊自整定PID算法进行实时控制。依据模糊自整定PID控制策略和PID参数的整定原则,结合MATLAB软件,用MATLAB语言编程与SIMULINK相结合的方法实现了一种飞机部件柔性装配模糊自整定PID控制器的设计、分析与仿真。     

电动舵机模糊自整定PID控制仿真研究

针对传统PID控制器参数不易整定的缺点,将模糊控制和PID控制结合在一起,构造了模糊自整定PID控制器,并将其应用于电动舵机伺服控制系统,仿真和实验结果表明:此方法稳态精度高,动静态性能好,提高了系统的控制性能,具有较好的控制效果。     

模糊复合控制在飞机除冰车加热系统中的应用研究

针对新型飞机除冰车加热系统的大惯性、纯滞后、非线性和模型不确定性等特点，提出了一种新的模糊复合控制方法。该方法将基于模糊规则切换的Fuzzy—PID双模控制与参数自整定模糊控制相结合，一方面利用基于模糊规则切换的Fuzzy—PID双模控制器增强系统的鲁棒性和抗干扰性，另一方面利用参数自整定模糊控制器加快系统的响应速度。理论分析和仿真结果表明，所设计的模糊复合控制方法能很好地适应飞机除冰车加热系统数学模型的大幅度变化，具有很大的实用价值。     

基于交替联合迭代的关节电机滑模控制参数整定方法

机器人关节电机的控制器参数整定是实现系统良好控制性能的前提。提出了一种基于交替联合迭代的关节电机滑模控制器参数整定方法。设计了永磁同步关节电机的电磁参数,并设计了PID电流环控制器和滑模速度环控制器结合的滑模PID控制器。利用工程整定方法初步整定滑模速度环控制器的参数；增设冗余PID速度环控制器,对其参数进行整定,以冗余PID速度环控制器和滑模速度环控制器作用于系统时的输出转速为迭代变量,交替选择速度环控制器参数进行联合迭代,完成滑模速度环控制器参数的整定。利用MATLAB/Simulink软件对系统进行仿真,证明方法具有较高的整定效率,可使关节电机控制系统获得良好的控制性能。     

FUZZY-PID在激光陀螺稳频控制中的应用研究

在分析环形激光陀螺光强控制系统原理的基础上 ,针对自行研制的激光陀螺 ( RLG)计算机稳频控制系统的情况 ,研究了 FUZZY- PID与常规 PID控制算法 ;介绍了一种应用模糊推理功能实现 PID参数自整定的控制器 ,它是在常规 PID调节器的基础上 ,采用模糊推理思想 ,根据不同的 E和 EC,对 PID参数 KP、KI、KD 进行在线自整定的模糊控制器。仿真结果表明 :系统的动、静态性能都符合指标 ,该算法是实现激光光强控制进而完成激光频率控制较理想的控制算法。     

神经网络PID在电机调速中的应用

针对传统PID控制器参数不能随直流电机转速变化而适时整定的缺点,将常规PID控制器与具有自学习功能的神经网络相结合,提出了基于BP神经网络的PID控制算法。通过工控机与PLC之间的通信,实现用户自行开发的神经网络对PID参数的适时整定,其控制效果已经通过实验进行了充分验证,较传统参数固定式PID调速器具有更快的调节速度和更高的调节精度。     

基于DSP的模糊PID舵机控制算法设计与实现

针对导弹舵机驱动控制系统,设计了一套基于DSP 2812的数字单闭环模糊PID舵机控制系统,同时分析了控制算法、控制器软件设计等问题.并对采用模糊PID参数自整定算法和传统PID算法所得的结果进行了对比分析.试验结果表明:采用基于DSP 2812的数字单闭环模糊PID舵机控制系统后,不仅简化了系统外围设备,而且舵机控制...     

自整定PI型模糊控制器设计方法

提出了一种新的自整定PI型模糊控制器,该控制器可实现PI型模糊控制器的控制参数的自整定,使模糊控制器的设计和使用简化,保证模糊控制器的性能。理论分析和仿真结果证明了自整定模糊控制器的控制性能。     

迭代学习方法在PID控制器参数自动调节中的应用及收敛性分析

针对PID控制器参数在具有不确定项或输出干扰项的非线性时变系统中的调节困难,提出了应用迭代学习方法整定PID控制器参数的方法,利用系统的跟踪误差信息自动整定控制器参数,通过理论分析得到此设计方法收敛的充分条件。此方法设计简单且具有普遍性,仿真结果验证了此设计方法的有效性。     

基于状态观测器的IMU旋转控制算法研究

本文研究了光纤陀螺罗经系统的精密转位控制技术。通过对无刷直流电机传递函数模型的推导，提出了电流环、速度环和位置环三闭环控制的精密旋转控制方案，采用模糊自整定PID参数的控制算法。利用状态观测器实时估计电机的速度信息，无需速度传感器，不仅节约成本，而且减小了系统体积。应用MATLAB/Simulink搭建了模糊自整定PID控制器和状态观测器的仿真模型，仿真结果表明，该旋转控制系统的稳态误差为5″，响应速度快，没有超调和震荡。     

航空发动机多变量模糊PID控制

普通PID控制器以其简单、实用、易于实现,在经典控制中倍受青睐。但是,对于像航空发动机这样复杂的非线性系统,这种控制器的控制效果就不够理想了。模糊控制理论的建立为这种问题的解决奠定了基础。本文针对航空发动机难于建立精确数学模型的特点,提出了发动机模糊PID参数自适应控制方案,并且对某型航空发动机进行了全包线内的数字仿真。仿真结果表明发动机模糊PID控制不仅不依赖于精确的对象模型,而且具有满意的动、静态性能。     

LQR与Fuzzy控制在飞机俯仰运动中的对比仿真

目的为解决传统PID控制控制参数固定、控制响应速度慢、超调量大,难以完成飞机自动驾驶仪俯仰系统控制的问题;方法分别设计LQR最优控制器和模糊控制器,并建立对应的Matlab控制模型进行仿真研究;结果阶跃响应仿真实验结果表明,飞机俯仰系统LQR控制器与模糊控制器比飞机俯仰系统PID控制器更好地实现对飞机俯仰角的控制,具有响应快速,超调小,误差小的优点;飞机俯仰系统LQR控制器比模糊控制器响应更快,跟踪性能更好;结论飞机俯仰系统模糊控制器在抗干扰鲁棒性、跟踪性能和稳态性能指标综合考虑上优于LQR控制器,更适用于实际的飞行环境。     

基于模糊PID算法的六自由度并联机构控制研究

针对六自由度并联机构难以实现高精度及快速响应的问题,分析六自由度并联机构模型,提出基于模糊PID的六自由度并联机构的控制算法.介绍了六自由度并联机构的运动学反解模型及机械系统模型;在此基础上确定模糊算法的模糊语言变量、隶属函数和模糊规则,完成了六自由度并联机构模糊PID控制器的设计.针对一组PID控制参数进行了仿真和实验,结果表明,加入模糊算法的PID控制提高了系统的动态响应特性及运动精度.     

多输入模糊控制器及其在飞行控制中的应用

针对输入量之间具有导数关系的三输入模糊控制器进行了理论分析。通过输入空间分区和非线性反模糊算法的引入,推导出了三输入模糊控制器的有关算法,并且总结出它与传统ＰＩＤ控制器之间的等价性及等价条件。飞机纵向运动仿真计算结果表明：三输入模糊控制器与二输入模糊控制器相比较,当初始状态变化较大时,对高度和速度的控制更有效。     

角伺服系统模糊自适应PID控制研究

将模糊控制和PID控制相结合，提出了一种智能复合控制策略，并将其应用于某型导弹系统角伺服系统的控制。利用模糊控制在线自适应调整PID控制器的参数，从而使系统的静态和动态性能指标较为理想。在Simulink中的仿真结果表明，这种模糊PID控制器的控制效果优于单纯的PID控制，超调量小，抗干扰性能强，对变参数系统的鲁棒性强，满足在线实时自适应控制的要求。     

基于变论域模糊控制的无刷直流电机转速问题

无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量、强耦合、非线性、时变的复杂控制系统。由于其采用传统的PID控制时很难满足需要,所以针对BLDCM精确调速的控制问题,在基于传统PID控制上引入模糊控制设计了模糊PID控制,并在此基础上应用变论域的方法,设计了变论域模糊PID控制器。以BLDCM为模型,通过MATLAB建立其仿真模型。仿真和试验结果表明,采用变论域模糊PID控制的BLDCM与传统控制的BLDCM相比,具有响应速度快、超调小、控制精度高等优点。     

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。     

陀螺稳定平台视轴稳定系统自适应模糊PID控制

 在运动载体上的光电跟踪系统中，需要采用建立在陀螺稳定平台上的视轴稳定控制。分析了平台结构和惯性稳定隔离原理。针对系统机械谐振、力矩耦合及电气参数波动等非线性不确定因素的影响，设计了复合自适应模糊PID控制器。引入自适应调整因子进行控制规则和参数的在线修正，采用复合控制克服模糊控制固有的盲区，实现无差调节。在光电跟踪转台上的实验结果显示该方法能够有效地隔离载体扰动，减小扰动造成的误差，保证视轴对目标的准确瞄准，具有快速的动态响应和较强的抗干扰性。     

A novel intelligent adaptive control of laser-based ground thermal test

Laser heating technology is a type of potential and attractive space heat flux simulation technology, which is characterized by high heating rate, controlled spatial intensity distribution and rapid response. However, the controlled plant is nonlinear, time-varying and uncertainty when implementing the laser-based heat flux simulation. In this paper, a novel intelligent adaptive controller based on proportion–integration–differentiation(PID) type fuzzy logic is proposed to improve the performance of laser-based ground thermal test. The temperature range of thermal cycles is more than 200 K in many instances. In order to improve the adaptability of controller,output scaling factors are real time adjusted while the thermal test is underway. The initial values of scaling factors are optimized using a stochastic hybrid particle swarm optimization(H-PSO)algorithm. A validating system has been established in the laboratory. The performance of the proposed controller is evaluated through extensive experiments under different operating conditions(reference and load disturbance). The results show that the proposed adaptive controller performs remarkably better compared to the conventional PID(PID) controller and the conventional PID type fuzzy(F-PID) controller considering performance indicators of overshoot, settling time and steady state error for laser-based ground thermal test. It is a reliable tool for effective temperature control of laser-based ground thermal test.     

Two-stage open-loop velocity compensating method applied to multi-mass elastic transmission system

In this paper, a novel vibration-suppression open-loop control method for multi-mass system is proposed, which uses two-stage velocity compensating algorithm and fuzzy I ＋ P control- ler. This compensating method is based on model-based control theory in order to provide a damp- ing effect on the system mechanical part. The mathematical model of multi-mass system is built and reduced to estimate the velocities of masses. The velocity difference between adjacent masses is cal- culated dynamically. A 3-mass system is regarded as the composition of two 2-mass systems in order to realize the two-stage compensating algorithm. Instead of using a typical PI controller in the velocity compensating loop, a fuzzy I ＋ P controller is designed and its input variables are decided according to their impact on the system, which is different from the conventional fuzzy PID controller designing rules. Simulations and experimental results show that the proposed veloc- ity compensating method is effective in suppressing vibration on a 3-mass system and it has a better performance when the designed fuzzy I ＋ P controller is utilized in the control system.