基于非线性规划的室内TOA测距值优化方法

在室内环境中,无线信道中的非视距和多径传输等效应严重影响了到达时间（TOA）定位系统的测距值精度,从而导致较大的测量误差和定位误差。将测距值优化抽象为非线性规划问题,在实现视距/非视距（LOS/NLOS）场景识别的基础上,利用TOA测距误差模型和“目标-基站”间的几何约束为序列二阶非线性规划方法设置合理的初始值,建立了目标函数和约束条件,对定位测距值进行了有效校正。利用典型的TOA测距误差模型进行了仿真验证,利用具有TOA测距功能的无线定位节点在办公环境中进行了实测验证。结果表明,该方法优化后的测距值精度明显优于原始测距值和传统的测距值修正方法,从而验证了该方法的有效性。      

双独立闭环复合液压伺服控制体系的分析

针对现有几种液压伺服控制系统的优缺点,基于高性能和节能这一发展趋势,提出基于伺服电机、定量泵、蓄能器和伺服阀的双独立闭环的新型复合控制体系.分析了其结构特点,建立了数学模型并进行了仿真分析和实验验证,证明新型控制体系充分发挥了各个控制环节的效能,实现了流量适应,较现有的控制方案简单可靠,在综合指标方面有了很大的提高,适合机载液压系统和弹载液压系统.      

一体化数字液压作动系统的建模仿真和控制

随着机电液控集成一体化技术和数字液压技术的发展,基于数字缸和电液泵提出了一种新型的一体化数字液压作动系统,阐述了其系统组成和工作原理.基于AMESim建立了电液泵、数字缸及整个系统的数学模型,分别从系统的位移响应、溢流流量、电机转速和控制阀开口等方面,与传统的采用集中液压源供油和伺服阀控制伺服油缸的作动系统进行了仿真对比分析,指出了一体化数字液压作动系统的优缺点.      

大温升速率加热器的全补偿复合控制

开发了接触式电加热器,用于对高温材料同时加热和加压的性能实验,重点研究大温升速率加热工况下的温度控制问题.分析了该工况下加热器数学模型的特殊性,据此开发了基于给定值的近似全补偿顺馈-反馈复合控制方法（简称全补偿复合控制）.通过相应的实验验证了数学模型的正确性,进而对这种全补偿复合控制与经典PID方法进行了温控性能对比实验,结果表明全补偿复合控制具有更好的温度曲线跟踪性能和加热平稳性,并且能有效地抑制加热电源的死区效应.由于所推导的数学模型适用于一般加热器,因而这种全补偿复合控制方法对一般加热器的大温升速率工况具有通用性.     

伺服机构负载模拟系统设计与动态特性分析

针对火箭发动机喷管伺服机构的负载模拟问题,采用机械的方式,设计了一种可对伺服机构的惯性负载、摩擦力矩负载、弹性力矩负载、安装刚度以及发动机喷管柔性特征进行模拟的负载模拟器,并建立了模拟器和伺服机构数学模型。仿真分析了惯性负载、弹性力矩以及喷管柔性对伺服机构负载多自由度特性的影响。通过对伺服机构扫频实验,负载模拟器中的负载在一定范围内调节,可复现伺服机构实际工作中的动态特性。说明该负载模拟器结构设计合理,从而为具有多自由度特性的火箭伺服机构的负载模拟系统设计提供参考。该系统已经得到实际应用。     

基于Bang-Bang控制思想的迭代学习控制算法研究

根据迭代学习控制基本原理,吸取了Bang-Bang控制的思想,提出了新的迭代学习控制算法。与常用的利用迭代误差或误差变化率进行控制率计算的算法相比,该算法只需根据迭代误差的符号即可计算控制率,不仅大大减小了计算工作量,而且增强了系统的抗干扰能力。给出了算法表达式和控制结构图,进行算法收敛性分析。仿真结果表明该算法的有效性和收敛性。     

模糊滑模迭代学习控制算法在液压系统中应用

普通比例(P, Proportion)和比例微分(PD, Proportion and Differential)迭 代学习控制(ILC, Iterative Learning Control)算法在液压位置伺服系统中收敛速度比较 慢,很难在实际中应用.为了提高ILC算法的收敛速度,将滑模控制算法引入ILC,提出模糊 滑模迭代学习控制(FSMILC, Fuzzy Sliding Mode Iterative Learning Control)算法,利 用滑模控制响应快的优点来加速ILC的收敛速度,利用模糊控制来减小滑模控制所引起的抖 动问题.FSMILC算法的实质是以系统的滑模函数作为模糊控制器的输入,以模糊控制器的输 出作为ILC的控制增量.通过仿真可以看出,FSMILC算法能够实现系统快速收敛,相对于P型 和PD型具有明显优势.      

基于不稳定度的仿人型机器人步态规划方法

为了保证机器人能够在人类的生活环境中安全地工作,应该选择最稳定的运动轨迹.提出了一种能够评价不同的运动步态之间稳定性好坏的稳定性评价准则.将零力矩点(ZMP,Zero Moment Point)与机器人支撑区域的形心之间的距离定义为不稳定度,分析了仿人型机器人行走过程中几种典型步态的不稳定度,同时提出了基于不稳定度的仿人型机器人步态规划的方法.当采用多种运动步态都能完成同一种任务时,用所提出的不稳定度评价方法可以在不同步长的步态中选择出稳定性最好的运动步态来执行.仿真及实验结果验证了该方法的有效性.      

一种消除钢坯闪光焊同步误差的控制方法

针对于大截面钢坯闪光焊顶锻阶段的特点和同步要求,提出了一种基于单神经元的同步误差预测控制方案,用于消除闪光焊顶锻过程中的系统之间顶锻力的同步误差;方案中采用液压系统压力反馈的方法解决了闪光焊中不方便安装里传感器的问题.考虑到液压系统的特点,使用AMESim液压仿真软件中的控制库和机械库建立了钢坯闪光焊的非线性液压系统模型、机械耦合系统模型,在Simulink中建立了控制系统的模型;为了验证控制器的性能,液压系统在建模过程中使各个分支的参数略有差异.仿真模型中建立了AMESim软件和Simulink软件的通信接口,通过这个接口实现了基于AMESim/Simulink的电液联合仿真;仿真结果表明基于单神经元预测控制的同步误差调节器在消除顶锻阶段同步误差上具有明显的作用.      

非对称液压缸对称性控制

阀控非对称缸两个运动方向上系统的开环增益及某些参数的不同,使得两个方向上的动态特性不对称,这种本质上的非线性和非对称性给系统控制带来困难.PБ-211机器人后3个关节是对称阀控制非对称液压缸伺服系统,为了使机器人运行平稳和提高控制精度,在控制中必须加以适当补偿.在分析非对称液压缸工作原理基础上,考虑液压缸伸出和缩回性能不同,提出了模型参考变增益自适应控制算法对非对称液压缸进行补偿.该算法包括单神经元自适应PID控制、模型参考自适应控制和输出增益的自动调节3个部分.仿真分析和实验表明该算法可以基本实现非对称液压缸的对称性控制,较普通PID控制算法具有明显优势.