基于B-Splines网络的飞行姿态控制器设计

设计了一种自适应飞行姿态控制器,在某一飞行条件下,建立了某型飞机的滚转通道动态逆模型,针对动态逆控制需要获得飞机精确数学模型的难点,基于B-Splines函数,构建了B-Splines网络,在线逼近模型逆误差,并根据李亚普诺夫能量函数推导了B-Splines网络权值的更新算法,确保模型跟踪误差和网络权值的有界性。仿真结果表明,该控制器能够对模型逆误差快速自适应,系统对输入命令有较好的响应特性。     

基于深度信念网络的船用燃气轮机自适应控制

针对船用燃气轮机非线性强、惯性大和负载多变等特点,提出1种基于深度信念网络的自适应控制器。该控制器结合了深度信念网络和传统PID控制器,利用深度信念网络对燃气轮机的转速误差信息以及负载状态提取实时特征,在线调节PID参数,并将参数传递给PID控制器,由其输出控制量。通过数字仿真验证表明:该控制器满足燃气轮机转速控制的要求,并且具有良好的自适应性,在不同工况下,能够对燃气轮机转速进行准确控制,使得系统快速响应的同时无超调量。     

直流电机网络控制系统仿真

对直流电机网络闭环控制系统进行仿真分析,根据电机网络闭环控制系统原理建立仿真模型。对具有数据丢包的直流电机网络伺服控制系统输出响应特性进行仿真,比较系统分别采用PI控制及增益,可调PI控制方式时的输出特性。结果表明,相比常规PI控制增益可调PI控制方法在网络环境下具有更好的控制特性。该研究为网络伺服控制技术提供可靠的参考依据。     

控制图异常模式的识别技术研究

质量控制图中所呈现出的异常状态可揭示出加工过程潜在的质量问题。本文提出了一种基于SLFM网络的控制图模式识别模型 ,该模型不仅能够识别控制图的 6种基本模式 ,对混合型的异常模式也能够有效识别。数字仿真表明 ,该模型训练速度快 ,识别精度高 ,并且具有很强的可塑性 ,适用于质量控制图的在线实时模式识别     

航空发动机递归神经网络分路式解耦控制

针对航空发动机多变量控制中变量之间的耦合问题,提出了一种基于递归神经网络的分路式动态解耦控制方法,给出了发动机双路式解耦控制系统的结构及其解耦原理和算法。利用递归小波网络较强的动态非线性映射能力,在线完成发动机各控制通道的模型辨识,并回馈对应的灵敏度信息;神经网络PID控制器根据回馈的信息在线自适应调整参数,实现发动机各通道的准确跟踪和分路独立控制。仿真表明,该方法在保证控制系统良好的动态和稳态性能的同时,有效地减小了各回路之间的耦合影响,能够成功应用于发动机控制系统的解耦。     

控制图异常模式参数估计的神经网络方法

对质量控制图的异常模式进行参数估计可进一步揭示加工过程潜在的质量问题。本文提出了一种基于SLFM网络的参数估计方法 ,可对异常模式的参数进行有效估计。数字仿真表明 ,该网络训练速度快、估计的精度高 ,且有很强的可塑性 ,适用于控制图异常模式的在线实时参数估计。     

辅助动力装置控制系统传感器智能解析余度方法

针对辅助动力装置(APU)控制系统传感器故障,提出了一种基于协方差优化集成极限学习网络(COSELM)的传感器智能解析余度方法。该方法能够根据在线序列预测误差的最小方差来自适应更新单个在线序列极限学习机的权重系数,发挥和权衡各个学习模型的优势,通过提高模型算法的稳定性和泛化性,改善传感器智能解析余度的精度。通过在某辅助动力装置控制系统传感器解析余度的验证表明,提出的COSELM方法可以解决传感器在发生偏置故障时的信号重构问题,重构误差不超过1%,适用于不同辅助动力装置个体,为其提供可靠的解析余度。     

非线性系统的神经元自适应PID控制

针对一类具有时滞的非线性系统,提出了一种神经元自适应PID控制方法.根据被控对象响应的控制品质要求,利用神经元的权值在线调整功能,可以实时调整控制系统的PID参数,克服了经典PID控制算法中参数不易实时在线调整的缺点.仿真结果显示了该设计方法的有效性.     

无刷直流电机网络伺服控制技术研究

针对直流电机网络控制的问题,考虑反馈通道和前向通道均存在延时的状况,设计了直流电机网络伺服控制器。该控制器采用基于模糊自适应调节的广义预测控制算法。模糊自适应调节方法对广义预测控制算法的输出进行调节,从而克服系统参数的不确定性对控制性能的影响。仿真实验结果表明该控制方案能够减小网络延时对系统控制特性的影响,改善系统的动态特性。     

基于自适应不对称高斯基函数网络的可靠飞行跟踪控制

 针对歼击机操纵面结构故障,提出了一种基于自适应不对称高斯基函数网络（AGBFN）的可靠跟踪控制方案。该方案的特点是在传统的线性控制器的基础上,引入基于自适应AGBFN的自适应控制器,用于在线补偿由于建模误差、外扰、以及操纵面卡死或损伤所造成的影响,并且采用控制隔离技术来处理执行机构的饱和问题。完全自适应AGBFN采用不对称高斯基函数,并且可以在线更新网络所有参数,克服了传统RBF网络对称性约束,提高了网络的适应性和学习能力,从而保证歼击机的操纵品质,且输出较好地跟踪参考模型输出。飞行仿真结果表明,文中采用的控制方法使飞机在正常状态和故障状态下均可获得满意的控制效果。     

基于RVM回归误差补偿的航空发动机分布式控制系统多步预测控制

针对具有随机有界双侧时延的航空发动机分布式控制系统,提出了一种基于多步预测和关联向量机(RVM)回归误差补偿的控制方案.首先建立航空发动机分布式控制系统(DCS)的神经网络非线性自回归滑动平均(NARMA)模型,利用当前的系统输出和控制量对N步之后的系统输出进行预测;其次用改进的RVM回归多步预测算法估计NARMA模型的的预测误差,并对预测结果进行误差补偿;最后利用补偿之后的预测值和设定值对控制参数进行滚动优化,设计系统的神经网络逆控制器实现系统的自适应控制.仿真结果证明该控制策略能够避免随机有界双侧时延对控制系统的影响,实现对设定值的稳定跟踪,且控制器具有较好的实时性和鲁棒性.低压转子转速阶跃响应的稳态绝对误差小于0.04%,响应时间小于0.3s.      

基于松弛约束Hammerstein非线性模型的增程式APU预测控制

针对增程式辅助动力单元（APU）工作点切换过程的转速控制,提出了一种基于Hammerstein非线性模型的预测控制策略。通过稀疏最小二乘支持向量机-自适应混沌粒子群优化（SLSSVM-ACPSO）算法辨识激励响应数据建立了发动机Hammerstein非线性模型,在模型预测控制求解最优控制序列时,采用松弛因子松弛约束边界,并设计了有效集（ASM）-ACPSO组合算法求解,在控制过程中应用了变预测时域策略。建立系统仿真模型,仿真结果显示:在热机点切换至低负荷点及低负荷点切换至中负荷点的过程中稳定时间分别为2.57 s和2.77 s,转速最大超调率分别为2%和1.6%,均优于两种对比策略;在中负荷点向高负荷点切换过程中,转速超调率较大,但控制过程转矩变化更平缓。仿真结果表明模型预测控制策略控制APU系统转速响应快、转速超调率小,发动机转矩超调量小,具有良好的动态控制效果。      

航空活塞式发动机瞬态空燃比控制仿真研究

针对航空活塞式直喷发动机瞬态空燃比难以精确控制、动态超调大等问题,采用基于改进的粒子群优化算法和Elman神经网络(VPSO-Elman网络)的模型预测控制算法对发动机过渡工况空燃比进行控制。在实验数据的基础上,利用发动机建模软件AMESim建立发动机模型,在MATLAB/Simulink中建立VPSO-Elman空燃比预测模型控制系统,通过联合仿真检验控制系统的性能。结果表明:瞬态工况下,相比于比例-积分-微分（PID）控制,VPSO-Elman网络模型预测控制下的空燃比超调量可以减小约20%,回调时间缩短约75%;针对不同的节气门开度变化速率,VPSO-Elman控制器同样具有良好的控制效果。      

模型预测控制在永磁同步电机系统中的应用发展综述

随着数字技术的发展,模型预测控制(MPC)已经广泛应用于交流传动系统。首先介绍了经典MPC策略——有限控制集MPC和连续控制集MPC的原理。其次综述了多步预测控制、多矢量预测控制、具有参数鲁棒性的预测控制、广义模型预测、显式模型预测这些常见的改进MPC的研究现状,并提出相关研究思路。最后,根据MPC的应用需求和研究现状,展望了未来需要进一步深入和拓展的研究方向。     

准Z源逆变器驱动永磁同步电机的有限集模型预测控制

针对准Z源逆变器(qZSI)驱动永磁同步电机(PMSM)系统的特点,在两相静止坐标系下,提出一种有限集模型预测控制策略。由准Z源网络电容电压闭环与PMSM电磁功率前馈生成电感电流参考值,通过预测电感电流值并引入子代价函数来确定是否选择直通(ST)状态,以实现qZSI的升压控制。在非直通(NST)状态下,分别对8种开关状态下的PMSM定子电流进行预测,并与转速闭环控制生成的参考电流进行比较,选择最优的开关状态,以实现对PMSM的控制。仿真结果表明,所提控制策略可实现对qZSI的升压及PMSM转速的控制,系统具有良好的稳态及动态性能。     

基于小波神经网络PID的永磁同步电机转速控制

提出了基于小波神经网络PID的永磁同步电机(PMSM)转速控制策略。根据系统运行参数的变化,采用三层前馈式人工神经网络,基于梯度下降纠正误差法在线训练实时更新PID参数值。采用小波神经网络和增量式PID共同构成转速环控制器。建立PMSM数学模型,设计PMSM速度环控制器,构建S函数,对控制算法进行仿真试验,验证了该控制算法的先进性。试验结果表明,所提控制策略比传统PID转速控制具有更好的动态性能和抗干扰能力。     

基于模糊在线调整权重因子的三相六开关容错逆变器驱动异步电机FCSMPTC

为了进一步提高异步电机的控制性能,减小磁链和电流脉动,针对传统异步电机有限控制集模型预测转矩控制(FCSMPTC)中目标代价函数权重因子的配置问题,提出一种模糊在线调整权重因子的异步电机FCSMPTC方法。通过判断转矩和磁链误差,采用TakagiSugeno模糊控制方法实现对权重因子的动态调整,并给出了模糊论域和相应的模糊规则设计。同时考虑到三相异步电机驱动系统中逆变器开关故障给控制系统带来的影响,采用三相六开关容错控制策略对系统进行容错控制。仿真结果表明:该控制方法能够平滑磁链和电流输出,减小电流谐波。     

基于最大转矩电流比控制的永磁同步电机模型预测控制

由于永磁同步电机(PMSM)具有诸多优点,提出了一种基于最大转矩电流比(MTPA)控制的永磁同步电机模型预测控制方法,使磁阻转矩利用率最大化。利用离散化的数字处理技术,深入研究了多个优化目标的典型问题,其中包括:开关状态约束、MTPA优化、最大电流限制及延时补偿策略等。MATLAB/Simulink仿真数据证明:该控制系统实现了MTPA控制并且动态响应过程十分迅速,而且显著提升了PMSM模型预测控制系统的工作效率,对电机参数产生的波动显示出较强的鲁棒性。     

动力短舱校准装置的供气流量控制策略

为了降低动力短舱校准装置的马赫数波动，提高校准数据的准确性，需要对供气流量控制策略进行研究。对系统整体特性进行了分析，对高压供气控制系统采用广义预测控制算法实现在一定时域内的最优控制，针对气源压力扰动导致的流量稳定性较差的问题，采用带遗忘因子的递推最小二乘法在线辨识扰动模型，通过扰动前馈的控制结构实现对于扰动的有效抑制。针对数字阀切换过程不同步导致的流量冲击现象，设计了一种针对数字阀的异步切换控制器来抑制该扰动。开展了某型号短舱的校准试验，结果表明：供气流量控制精度优于±0.001 kg/s，马赫数控制精度优于0.000 5，控制效率提升了40%，证明所提出的控制策略是有效的。