无刷直流力矩电动机双闭环控制策略仿真分析

针对直接驱动阀(DDV,Direct Drive Valve)伺服系统存在负载扰动和经典的"三环"结构不能满足DDV伺服系统快速性要求的问题,采用双闭环控制系统.对位置环+速度环和位置环+电流环两种双闭环系统进行比较,在频域内设计和优化调节器的控制参数.仿真结果表明:双闭环系统均具有较好的稳定性和动态跟踪品质,能有效地克服负载扰动的影响.在系统阻尼系数很小的情况下,位置环+速度环系统的负载适应性更好,位置环+电流环系统快速性更好,与理论分析结果符合.      

环路参数对数字闭环加速度计动态特性影响

数字闭环石英挠性加速度计在纯积分控制器下带宽仅有10 Hz左右,需要通过调整伺服电路结构参数来改善系统动态性能.针对这一问题,且为保证系统的无差性,设计了位置式比例积分控制器.建立闭环系统数学模型,利用隐函数求解的方法,得到了环路参数（包括采样点数、比例系数及积分系数）与系统闭环带宽的关系,同时分析了环路参数对系统稳定性及静态精度的影响.搭建系统实验样机并进行闭环带宽及零偏稳定性测试.结果表明,闭环系统带宽与环路参数成正相关关系,其中改变比例系数对系统动态特性的影响最为显著.实验结果与理论分析一致,为数字闭环加速度计动态特性调整提供理论依据及实验指导.      

自适应模糊PID技术在发射场供气系统的应用

针对发射场加注供气系统压力控制非线性、大时滞、变参数问题,设计了一种基于自适应模糊PID技术的闭环压力控制系统。该系统通过对控制器的比例系数Kp、积分系数Ki和微分系数Kd的在线调整,实现了压力的高精度控制。依据试验现场数据采取曲线拟合方法建立系统二阶滞后惯性模型并进行了仿真。通过仿真验证了模型的有效性,效果优于常规PID控制,有效地改善了系统的动态性能和稳态精度,在以PLC控制为核心的发射场自动化控制系统中可推广使用。     

基于改进滑模自抗扰结构的永磁同步电机伺服控制

针对传统PID控制参数适应性差、响应慢等缺点,采用自抗扰控制算法与永磁同步电机一阶速度环模型相结合,设计了基于自抗扰的速度环数学模型,并在仿真软件验证了该算法对系统鲁棒性的提升。之后,针对自抗扰算法待整定参数多,参数没有明确物理意义的问题,采用了改进的滑模自抗扰控制器,使用新型滑模趋近律代替了传统最优控制函数,改善滑模趋近运动。通过建模和仿真实验,验证了改进的滑模自抗扰结构可以缩短系统进入稳态的时间,减小系统在平衡状态下转速和转矩的抖振幅度,改善了系统动态性能和控制精度。     

双小行星系统引力场建模方法研究

针对弱引力双小行星系统的引力场建模问题,本文采用复杂度和精度依次递增的球体–球体模型、椭球体–球体模型和改进的限制性椭球体–椭球体模型来进行引力场建模,并分别采用椭圆积分以及无积分环节、计算效率高的二阶二次球谐函数来表征引力势,从而比较精确地刻画双小行星系统和探测器构成的限制性全三体问题的动力学模型;针对双小行星系统1999KW4,对其不同的引力场模型进行了仿真研究,分别给出了不同模型下的等效势能函数曲面及零速度曲线,比较了不同模型下的平动点位置坐标偏差。结果表明,二阶二次球谐函数计算引力势的椭球体-椭球体模型计算精度高,复杂程度低,计算量更少,计算速度更快,能够较精确的对双小行星系统进行引力场建模。     

一种非线性鲁棒PID控制器设计方法

针对一类非线性不确定系统,提出了一种基于PID(比例-积分-微分)控制的鲁棒控制方法.整个控制器由PID控制器和一个鲁棒补偿器构成.首先,基于系统的标称模型设计PID控制器;然后在PID控制的基础上,设计一个辅助鲁棒补偿器,用于补偿系统非线性、参数摄动和外界扰动等对系统控制性能的影响.补偿器的设计基于李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论进行,从而保证了闭环系统的鲁棒稳定.采用该方法对倒立摆跟踪问题进行了仿真控制,仿真结果验证了设计方案的有效性.     

电动加载系统分数阶迭代学习复合控制

针对电动加载系统存在多余力矩扰动的问题,提出一种以位置闭环和力矩闭环为反馈控制、迭代学习控制为补偿控制的复合控制策略。为提高加载系统动态性能及降低建立模型的复杂性,驱动永磁同步电机采用直接转矩控制方式,建立加载系统频域模型。在位置闭环和力矩闭环采用分数阶PIλDμ控制器代替常规PID控制器,迭代学习补偿控制采用分数阶迭代学习控制器,利用分数阶微积分的信息记忆特性提高控制系统的动态性能和鲁棒性,通过理论分析给出分数阶PD型迭代学习控制器的收敛条件。对正弦和梯形波载荷进行力矩加载实验及多余力矩抑制实验,验证了该控制方法的有效性。      

新型直线振荡电机建模与动态特性实验

针对提出的直接驱动液压伺服泵新原理，设计了一种短行程永磁直流直线振荡电机，阐述了基于最小磁阻理论的电机工作原理，采用一种哈尔巴赫磁极阵列空心动子设计结构，用于提高电机动态响应能力，并利于谐振弹簧的安装.利用Matlab/Simulink建立了电机的集中参数数学模型并给出传递函数，通过正弦电压扫频激励，获取了电机空载下的电流频率特性以及恒定负载下的效率频率特性.基于电机模型设计了电流环与位置环双闭环控制结构，用于提高电流的频响与位置跟踪能力.最后对设计的电机进行了空载谐振与闭环动态实验研究，实验与分析仿真结果基本吻合，验证了电机模型与闭环控制结构的有效性.     

基于光电编码器的电机变周期速度观测器设计

针对光电编码器在伺服系统应用中速度估计易受系统振动干扰和存在量化误差的问题,设计了一种基于变采样周期观测器的速度估计算法.通过观测器的积分运算抑制振动干扰;通过采样周期和光电编码器脉冲的同步,使量化误差最小;为了减小观测器离散域极点变化对算法性能的影响,保证变周期观测器在较大速度范围保持较高精度,给出了一种观测器增益系数的计算方法.实验表明该算法可以在保证动态性能的同时,有效抑制振动和量化误差引起的估计误差,提高速度估计精度.      

基于零速修正与姿态自观测的惯性行人导航算法

针对惯性行人导航中航向角发散致使导航精度降低的问题,提出了一种基于零速修正与姿态自观测的惯性行人导航算法。通过四条件零速检测算法对行走步态中的零速区间进行检测。在检测得到的零速区间内,利用零速修正算法原理构造速度误差的观测量;利用零速区间内行人脚部与地面保持静止、只受到重力加速度及姿态角不变的特性,构造姿态角误差的观测量。应用卡尔曼滤波对零速区间内的姿态角、速度及位置的误差进行估计。利用得到的误差状态估计结果对行人导航进行误差校正,提高惯性行人导航的精度。实验表明:小范围矩形路径中,所提算法的导航轨迹相对误差平均值仅占总路程的0.98%,比零速修正算法减小了78.11%;导航轨迹误差标准差仅为0.14 m,比零速修正算法减小了88.62%;400 m标准操场闭合路径中解算终点相对位置误差仅为1.18%。解算轨迹与实际轨迹匹配度较高,具有良好的应用价值。      

空间磁场环境模拟线圈驱动恒流源设计

针对空间磁场环境模拟线圈磁感应强度0~20 Gs连续可调,磁场稳定度优于1%的要求,采用前级电压源与后级电流源串联的主电路拓扑结构,结合电压双闭环控制和电流闭环负反馈控制的方法,实现了稳定的电流输出,减小了功率金属-氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET)的功耗,提高了恒流源的效率.测试结果表明:恒流源输出电流0~10 A连续可调,霍姆赫兹线圈中心磁感应强度能达到20 Gs的设计要求,电流稳定度优于0.1%,磁场稳定度优于1%.      

盘旋跟踪地面目标小型无人机控制系统设计

针对一种大展弦比、V形尾翼常规布局小型无人机盘旋跟踪地面目标飞行的飞行控制策略进行了研究.采用了一种单轴光电探测系统修正视场纵向误差,无人机航向控制修正视场横向误差的控制方法.设计了一种自适应PID(Proportion Integration Differention)控制器,并通过对无人机六自由度非线性运动模型的建模分析,进行了控制律的仿真验证,并将算法融合在盘旋跟踪飞行实验中.仿真及实际飞行实验结果表明:该控制系统在突风等大扰动的影响下获得了良好的动态性能指标,并有效地抑制了飞机姿态通道对视轴通道的耦合影响,满足了飞行任务的需求.     

基于内模PID鲁棒控制的飞行仿真伺服系统设计

针对飞行仿真伺服系统高频响、宽调速、高精度、超低速和鲁棒性要求，提出了内模PID鲁棒控制的有效方法。在探讨伺服系统数学模型的基础上，推导出一种飞行仿真伺服系统的内模PID鲁棒控制律，并将其应用于某型飞行仿真伺服系统，该伺服系统采用了电流、速度和位置三闭环控制结构。仿真试验表明：文中提出的内模PID鲁棒控制律使飞行仿真伺服系统获得了优良的跟踪性能，具有很强的抗干扰性和鲁棒性，可以很好地满足飞行仿真伺服系统的各项性能指标要求。     

变PID参数控制在电动齿轮燃油泵中的应用CSCD

为实现电动齿轮燃油泵系统的精确供油控制,建立了电动齿轮燃油泵流量特性模型,设计了数字式PID参数控制,并在此基础上以参数切换为原则设计了变PID参数控制,以满足不同情况下航空发动机对供油量的需求。通过试验,变参数PID控制实现了对电动齿轮燃油泵的精确控制,说明设计的PID控制规律能够应用于电动齿轮燃油泵系统供油量的闭环控制。     

电液伺服加载系统数字控制的研究

 以电液施力系统为对象,讨论了数字控制在电液伺服系统中的应用.将开闭环控制优化设计方法应用到该系统中,通过微机,A/D,D/A板来实现对电液伺服系统的控制,同时对PID(比例积分微分)算法也进行了一定的研究.阐述了该系统的硬件、软件及实验.对这两种算法的实验的结果进行了对比分析,它们均能实现电液伺服控制,但是从效果来看,开闭环算法的控制指标高于PID算法的指标.最后对多余力的消除进行了研究,实验结果表明消除多余力的方法是成功的,行之有效的.