超磁致伸缩作动器小回线动态J-A模型

超磁致伸缩作动器（GMA）输入输出之间存在着磁滞非线性关系,当研究其中高频输出特性时,为了降低材料自身迟滞非线性特性的影响,往往选用零点与饱和状态之间线性度较好的不饱和小回线,因此很有必要开展动态不饱和小回线数学模型的研究。首先在综合研究磁致伸缩材料（GMM）和GMA结构动力学特性的基础上结合安培环路定理提出以励磁电流为输入、应变为输出的动态Jiles-Atherton（J-A）模型,然后在引入磁滞回线特性变量的基础上得出J-A模型关键模型参数对其特性的影响规律,根据不饱和小回线仿真与实验波形的偏离特性提出模型参数的修正方法得到不饱和小回线动态J-A模型。最后,在不同频率和不同饱和幅值下通过实验验证该数学模型的正确性。      

电液负载仿真台的理论分析

对电液负载仿真台进行了深入的理论分析,建立了电液负载仿真台的数学模型,揭示了影响负载仿真台的各种因素,仿真分析了结构参数对电液负载仿真台频率特性的影响.结果表明:加载系统负载刚度和泄漏系数的提高,以及马达排量和有效容积的减小都有利于加载系统快速性的提高.加载系统结构参数的合理选择是实现电液负载仿真台高性能的关键,因此对高性能负载仿真台的研制具有理论指导意义.     

双变量一体化电动静液作动系统研究

分析了变排量变转速型一体化电动静液作动系统,通过同时控制直流无刷伺服电机转速和伺服泵排量达到改变作动器输出的目的,并建立了其基于状态空间描述的数学模型,根据其双变量相乘的特点对其系统特性进行研究,提出了双变量一体化电动静液作动系统的基本控制方法.     

改进型自抗扰四旋翼无人机控制系统设计与实现

针对提高四旋翼无人机姿态控制抗干扰能力的目标，设计了一种内外环嵌套结构的改进型自抗扰控制（ADRC）器。根据所搭建四旋翼无人机的实际参数，构建了四旋翼无人机姿态控制系统的数值仿真模型。通过与传统双闭环PID控制器进行对比，证明所设计的自抗扰控制系统在快速响应、无超调的前提下，具有很强的抗干扰能力以及较高的控制效率。将所设计的控制系统，应用于四旋翼无人机之上，在具有大偏载以及方向不确定的强干扰的飞行试验中，取得了良好的控制效果。      

基于神经网络的仿真转台控制系统

在转台存在偏载、摩擦等不确定负载干扰的情况下,用神经网络与PID(Proportional-Integral-Differential)控制相结合的方法,设计了适应负载变化的转台控制系统.分析了基于BP(Back Propagation)神经网络的自适应PID控制器的基本原理,建立了转台位置控制系统的数学模型,并对控制系统进行仿真分析和实验验证,通过与传统PID控制的对比实验与仿真表明:所设计系统由于有自学习能力,能动态调整PID参数,使系统表现出良好的抗干扰能力和跟踪性能,证明了所设计系统的有效性.该算法结构简单,PID初始参数调整方便,易于在转台实时控制系统中应用.     

基于导纳原理的下肢外骨骼摆动控制

针对下肢外骨骼摆动过程中对操作者运动意图的识别和跟踪问题,首先提出了一种基于导纳原理的控制算法.该方法借鉴了物体运动过程中力和速度所具有的导纳特性,通过合理设计导纳参数将操作者与下肢外骨骼之间的交互力转化为外骨骼的期望运动轨迹.然后利用传统控制方法驱动外骨骼准确跟踪期望运动轨迹,最终实现操作者和外骨骼的协调运动.构建了包含交互力信息的人机系统模型,并在此基础上进行了仿真验证试验.仿真结果表明:相比于未驱动的外骨骼,正常摆动频率下操作者与外骨骼之间的交互力降低了约85%,并成功实现了对操作者运动的准确跟踪,误差在±0.3°以内.      

6-3 Stewart平台位置正解的机构简化数值方法

针对提高Stewart平台运动学位置正解速度的问题,分析了传统基于速度雅可比的数值迭代方法,并对6-3 Stewart平台结构提出了一种基于机构简化的位置正解数值方法.将6-3 Stewart平台等效为虚拟3-RPS并联机构,通过牛顿-拉夫逊方法对其进行位置正解,并将结果解算为实际机构上平台位姿.设计了一套液压6-3 Stewart平台实验系统,并通过实验证明,与传统方法相比,该方法能减少近50%的迭代次数和约85%的解算时间.该方法概念清晰,机构等效计算简单,对3-RPS并联机构的位置正解计算量明显减少,在目前主流工控机处理器上可满足控制周期0.1 ms实时控制的位置解算需求.     

伺服作动系统的余度控制

为了提高伺服作动系统的可靠性,设计了一种三余度的电液伺服作动系统,将伺服阀的力矩马达、喷嘴挡板阀、系统的反馈元件等做成一式三份.并对该结构伺服作动系统进行了深入的理论分析,建立了三余度伺服控制系统的数学模型,分析了余度控制对伺服作动系统动态品质的影响,以及系统出现故障后余度伺服作动系统的动态品质.分析结果表明:伺服作动系统采用余度控制后,系统的动态品质基本不变.但系统在伺服阀线圈一路断开的情况下,余度伺服作动系统仍能正常工作.结果表明:伺服作动系统采用余度技术后,系统性能基本不变,而大大提高了伺服作动系统的可靠性,为高性能伺服作动系统的研制提供理论依据.      

四旋翼的改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制

针对非线性、强耦合并带有不确定性干扰的四旋翼无人机模型，提出了一种改进粒子群算法-径向基(PSO-RBF)神经网络自适应滑模控制器。在对RBF神经网络自适应滑模控制器进行控制量平滑改进的基础上，利用改进的具有全局寻优能力的PSO算法来调整RBF神经网络的拟合参数，从而进一步提升网络的拟合能力。根据实际四旋翼的模型参数，搭建四旋翼的动力学模型，通过Lyapunov理论验证了系统的稳定性。仿真结果表明：与RBF神经网络自适应滑模控制器和双闭环PID控制器相比，改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器可以在一个控制周期内寻找到合适的控制量，其调节时间分别提升约50%和75%；改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器具有轨迹跟踪速度快且准、抗干扰能力强和鲁棒性好的特点。