移动式机器人复合电源能量管理策略

为了在不增加移动式机器人重量的前提下提高动力性能并延长电源使用寿命,采用了蓄电池-超级电容器复合电源代替单一蓄电池电源,而能量管理策略在很大程度上决定着复合电源的性能.针对移动式机器人驱动电流兼有低频和高频波动的特点,研究了一种模糊控制与滤波算法相结合的能量管理策略,模糊控制算法在较大时间尺度上对驱动电流的低频变化进行分配,同时滤波算法能够分解出驱动电流在较小时间尺度上的高频脉动成分给超级电容器承担.能量管理系统中通过一个双向DC/DC变换器控制超级电容器电流,间接实现对蓄电池电流的控制.模型仿真和样机实验结果均验证了能量管理策略的有效性.     

挠性航天器多目标鲁棒姿态控制的DPSO算法实现

复杂航天器高性能姿态控制是完成现代新型空间任务的基础,需兼顾鲁棒性、快速性、精度和控制能量等多目标要求,但目前大多数控制系统只针对某单一目标设计.针对大型挠性航天器多目标姿态控制问题,提出一种基于差分粒子群优化算法和输出反馈的鲁棒控制方法.首先,推导了含参数不确定性的系统动力学模型;然后,给出了差分粒子群优化算法的定义...     

带VSCMGs的航天器姿态稳定及功率补偿控制

基于变速控制力矩陀螺群动力学模型建立其复合控制方程和分系统解耦约束方程,用矩阵投影方法同步设计得到航天器姿态与能量一体控制复合操纵律,利用Lyapunov方法分析了转子轴向惯量误差对姿态控制分系统的影响.根据飞轮转子轴向惯量与功率输出之间的误差关系设计出功率控制补偿器.复合操纵律中的力矩和功率两解形式相同,约束方程使得姿态与能量控制两分系统解耦,便于进行考虑执行机构特性的闭环控制系统性能分析.考虑飞轮转子轴向惯量误差时,姿态控制分系统的输出耗散特性使其能够保持稳定,而功率控制分系统输出误差与转子轴向惯量误差成比例关系,经过补偿后功率输出能满足控制要求.     

采用BP算法的模糊自适应控制

在对不熟悉的过程进行模糊控制时,由于对过程的不了解,很难得到合适的控制规则.基于模糊控制器的一种解析结构,提出了将模糊控制器与神经网络相结合的方法.由神经网络对系统进行辨识,并为学习系统提供必要的信息,将控制对象视为神经网络的输出部分,采用BP算法根据神经网络提供的信息对经验规则进行修改,从而改善模糊控制系统动态响应.仿真结果表明该控制器对模型参数变化具有较好的适应能力,能够较快地修改系统的原控制规则,使对象输出较快地跟踪系统的输入.     

一种实现太阳阵峰值功率跟踪的智能控制方法

首先讨论了峰值功率跟踪的一般概念及原理,然后提出了一种采用模糊自寻优智能控制原理实现太阳阵峰值功率跟踪的具体方法。该方法先根据模糊自寻优控制器的输出计算太阳阵电压的参考值,然后将此参考值与太阳阵的实际输出电压相比较,得出的误差信号去控制脉宽调制输出的占空比,以使太阳阵的输出电压达到此参考值。由于参考电压值的算法充分考虑了太阳阵峰值功率点的逼近问题,因此,上述过程多次进行,就能使得太阳阵的工作点最终到达峰值功率点。     

基于LADRC的无人机高精度定高控制

针对复杂气流扰动对无人机（UAV）航迹高度控制的影响,对存在复杂气流扰动下的定高控制策略、控制结构和控制器参数优化展开研究,实现高精度高度控制。基于线性自抗扰控制（LADRC）确定总体控制架构,设计扩张状态观测器（ESO）观测估计纵向高度通道和速度通道中存在的总扰动,在控制中引入扰动补偿,减小扰动对系统输出造成的影响。对UAV在飞行过程中存在的大气紊流扰动或离散突风等风干扰分析其功率谱密度,构造考虑风扰动对高度影响、时域响应特性和稳定裕度的综合目标函数,通过粒子群优化算法得到具有高精度、高抗干扰性能的控制器参数,优化中考虑风干扰的功率谱密度分布,减小了控制器参数设计的保守性。通过与常规比例-积分-微分（PID）控制器控制效果进行对比,说明基于线性自抗扰控制器的纵向高度控制的优异性能。      

网联混合动力汽车能量优化控制

能量管理策略是混合动力汽车的核心技术之一,决定了车辆的燃油经济性和排放性能。针对现有混合动力汽车的能量管理都是基于固定工况开发而没有考虑实际道路工况的问题,基于智能交通系统（ITS）和专用短程通信技术（DSRC）获取的道路交通信息和周边车辆信息,提出了一种网联混合动力汽车分层能量控制方法。其中,上层控制器利用道路交通信息和模型预测控制算法预测车辆的最优目标速度并计算出需求转矩;下层控制器利用上层控制器获得的目标车速信息,实现最优车速跟随,并使用模糊神经网络控制算法优化发动机和电动机之间的转矩分配以降低燃油消耗。仿真结果表明:与传统的能量管理策略相比,所提方法可以有效避免车辆在红灯时停车,车辆的燃油消耗率降低了34.88%,HC、CO和NO_x的排放分别降低10.59%、66.19%和1.05%,提升了混合动力汽车的燃油经济性和排放性能。      

大型挠性结构基于独立模态空间的模糊PID控制

模糊控制器对于复杂不确定系统的控制具有很强的适应性,将模糊逻辑和PID控制器结合起来用于解决一类大型挠性结构空间桁架这一复杂系统的振动控制问题;并结合结构振动常用的独立模态空间控制方法,克服大型空间桁架不能建立精确的数学模型所带来的弊端,有效地抑制了由于模态溢出或耦合产生的差拍现象。仿真结果表明这一模糊PID控制器对于高阶、非线性的大型空间桁架振动控制是有效的。     

基于模糊控制的纳卫星热控系统仿真

建立了球状纳卫星温度系统动态特性方程组,确定系统稳态温度值后搭建温度系统模型;设计合理的模糊逻辑控制器,与温度系统模型部分相结合,完成整个热控系统模型;分别采用±50%的阶跃信号模拟纳卫星温度系统在空间运行时受舱内仪器热源改变和外壳、辐射器所接受的太阳辐射加热量改变的影响,执行热控系统仿真,绘制仿真曲线与不加控制前的结果相比较.仿真结果表明,将模糊控制系统运用于纳卫星热控系统中能够准确、快速地对其系统温度进行合理控制,具有鲁棒性好、对参数变换不敏感、适应性强以及过渡过程时间短等优点.      

多轴车辆动力传动系统建模与仿真

为了研究多轴车辆动力传动系统动态载荷特性,开发了多轴车辆动力传动系统动力学仿真模型。根据柴油发动机负荷特性试验数据构建循环供油量-转速-扭矩MAP图,通过模糊PI控制器对发动机循环供油量进行调节,建立了发动机动态特性模型;建立了液力变矩器模型、换挡离合器模型以及分动箱、过桥齿轮箱、主减速器、轮边减速器等传动部件模型。利用MATLAB/Simulink建立了多轴车辆动力传动系统动力学仿真模型,并进行了仿真分析,实车试验结果表明,仿真模型可有效模拟车辆动力传动系统的速度特性和动态载荷特性。     

基于模糊逻辑的再入RCS控制方法

针对 RLV (Reusable Launch Vehicle)的再入控制提出了一种基于模糊逻辑的RCS(Reaction Control System).详细分析了RCS控制特性,建立了基于效率系数以及继电特性的RCS模型,提出了一种基于Mamdani模型的模糊逻辑三通道RCS控制器,该控制器利用专家控制经验,根据姿态角及角速率的偏差,产生不同的RCS控制指令输出给三通道对飞行器进行姿态控制.通过六自由度非线性仿真,验证了该控制系统与PID(Proportional-Integral-Differential)控制器相比具有更好的跟踪性能,且RCS的控制输出效率也更高.      

高速热气流模拟风洞的供油流量控制

根据高速热气流风洞模拟实验系统对供油系统的要求,设计了基于变频调速加旁路比例节流阀调节的燃油供给系统.通过分析系统各个环节的特点,建立了系统的数学模型.针对燃油供给系统流量反馈的大纯滞后特性,提出了模糊PID(Proportion Integration Differentiation)加预测控制的控制策略.仿真和实验表明:所提出的控制策略满足了高速热气流模拟实验系统对燃油流量控制品质的要求,控制效果优于普通的PID和模糊PID控制策略.     

无人直升机自主着舰系统设计及仿真试验

设计了一套包含视觉目标识别单元、目标跟踪器、甲板状态跟踪器和模糊逻辑控制的无人直升机自主着舰系统.视觉系统通过对采集的图像预处理提取出可能的甲板标识区域,然后对此区域计算其仿射不变矩特征集合,对得到的特征集经过模糊识别技术实现对甲板降落区域的识别,并根据矩特征集计算出甲板运动状态信息.目标跟踪器采用了卡尔曼滤波技术,在目标二阶运动方程的基础上设计了跟踪算法.甲板运动状态跟踪器用于在无人直升机的降落期间实现对甲板尤其是触舰瞬间甲板的纵摇、横摇及浮沉状态的预测,该跟踪器采用了改进的卡尔曼多步预测算法.设计了基于模糊逻辑的比例积分控制器,由多个并行的对特定任务实施控制的子控制行为构成.仿真试验结果验证了所提出的算法.在仿真试验中,无人直升机能够正确的识别甲板目标区域,实现了对运动舰船在二维水平面内的跟踪,甲板状态跟踪器能够预测未来1~5个周期内甲板状态,控制器基于目标信息和甲板状态能够正确地引导无人直升机实现安全着舰.     

基于正负极动力学特性的锂离子电池优化充电方法

针对电动汽车快速充电存在的问题,分别对锂离子电池正、负极充放电特性进行研究,提出了优化充电方案。以负极析锂抑制为边界条件,获得正、负极在不同状态(SOC)下的最大允许充放电电流,建立了充电过程能耗和充电时间目标函数,以最大允许充电电流为约束条件,利用粒子群算法得到最优多阶段恒流充电电流序列。结果表明:与1 C恒流充电相比,电池充入相同容量时,优化充电时间减少约26.5%,34 min即可充电至80%SOC;与优化充电电流序列的平均电流恒流充电相比,优化充电能耗降低约1.5%。      

液压飞行仿真转台外框FNN控制器设计及仿真

以液压转台外框为控制对象,根据模糊控制理论,设计出直接自适应模糊控制器(DAFC,Direct Adaptive Fuzzy Controller)和同步模糊控制器(SFC,Synchronizing Fuzzy Controller)来解决外框负载干扰和双液压马达同步驱动这2个影响转台控制性能的主要问题;其中直接自适应模糊控制器还与PID控制器一起组成并行控制系统来抑制系统静态误差和动态干扰.针对模糊控制器自学习能力较差等缺陷,在模糊控制的基础上,根据模糊神经网络(FNN,Fuzzy Neural Net)模型设计出多输入多输出(MIMO,Multi-Input Multi-Output)的FNN控制器.软件仿真结果表明,当转台外框负载发生变化或外框两马达转速相差较大时,使用FNN模型的智能控制系统仍具有较高的位置跟踪精度和动态性能.      

时间与燃料约束的参数自主寻优变轨滑模控制

航天器相对运动轨控采用滑模控制具有较好的抗扰能力,但参数设置复杂.为贴近工程实际,引入燃料最优约束和寻优算法,提出一种综合考虑时间、燃耗以及误差的参数自主寻优滑模控制.首先,基于线性相对运动方程与指数趋近的滑模控制,建立相对运动滑模控制器模型,并由能量最优的轨迹规划器给出收敛约束时间,实现高效机动;然后,分析滑模控制器...     

飞机电源系统整流装置故障诊断方法

某型号飞机电源系统现有的机上自检测装置由传统的硬件逻辑电路构成,存在功能扩展性差、可靠性低等缺点.为符合新一代机上自检测装置微机化、智能化的特点,在对其进行故障模式分析的基础上,采用基于小波神经网络的故障诊断方法,通过对整流装置输出电压的实测信号样本的频谱分析,获得对故障敏感的特征频率点,根据小波变换的多分辨率分析理论,确定了与特征频率点相对应的小波母函数和变换尺度.在此基础上,通过定义频带能量特征向量,将小波变换得到的小波系数转换为一组特征向量.将特征向量作为BP神经网络的前端输入,由神经网络完成故障的识别与分类.经验证,故障特征得到了有效地提取,使神经网络可在各种工况下对故障进行故障诊断,符合灵敏性、鲁棒性的要求.