控制力矩陀螺框架高精度周期随动控制

为实现控制力矩陀螺框架伺服系统的高精度周期随动控制,采用比例积分微分(PID,Proportion Integration Differentiation)控制器结合重复控制器的控制方式,PID控制器实现框架伺服系统静态和匀速运动的高精度控制,插入式重复控制器实现对周期性输入信号的精确跟踪.对控制力矩陀螺框架系统进行了建模,设计了PID控制器与插入式重复控制器,并分析了重复控制器的稳定性条件、稳态跟踪性能和对扰动的抑制能力.仿真结果和实验结果表明:采用插入式重复控制器使控制力矩陀螺跟踪1Hz给定速度信号时的稳态跟踪误差大幅减少.PID控制器结合插入式重复控制器结构简单,两者可分开独立设计,参数设计容易.     

预估Fuzzy-PID在中央空调控制系统中的应用

电加热常作为中央空调的末端设备置于被调节房间风道入口处,微调加热以提高温度控制精度,为此提出一种电加热温度控制方法,采用预估Fuzzy-PID复合控制算法,通过对加热功率的调节进行闭环控制,实现控制点温度的稳定控制.新的控制算法结合了smith预估控制、Fuzzy和PID控制器的优点.在MATLAB环境中仿真预估Fuzzy-PID控制中央空调末端电加热,结果表明该控制方法能提高温度稳定性并降低能耗,控制精度达到±0.1℃.该控制方法同样适用于其它含有电加热元件的场合.      

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.      

基于扩张状态观测器的泵控电液伺服系统滑模控制

以泵控电液伺服系统为研究对象,提出了一种基于扩张状态观测器的滑模位置跟踪控制策略。首先,利用奇异扰动理论对泵控电液伺服系统的数学模型进行降阶处理,得到降阶泵控电液位置伺服系统数学模型。其次,针对泵控电液伺服系统工况的复杂性及外负载干扰问题,设计了扩张状态观测器对系统干扰在线观测,同时该观测器还可以对活塞杆的位置和速度信号进行估计。然后,利用观测到的干扰信号及速度信号,基于滑模控制理论设计了滑模变结构控制算法,对所提出的控制策略的稳定性进行了理论分析。最后,利用MATLAB/Simulink和AMESim仿真平台,搭建了泵控电液伺服系统的联合仿真模型,对算法的可行性及有效性进行了仿真验证。仿真结果表明,所设计的扩张状态观测器能对干扰进行精确估计,基于扩张状态观测器的滑模控制策略的位置跟踪性能显著优于PID控制器和传统滑模控制器,且对外部干扰力具有较强的鲁棒性,提高了泵控电液伺服系统的控制性能。      

基于模糊PID控制的燃气调压系统设计

针对燃气管道压力难以控制的问题,将常规PID控制和模糊控制相结合,提出一种基于模糊PID控制器的燃气管道压力控制方案。通过与常规PID的压力仿真曲线相比较表明：模糊PID控制性能优越、超调量小、上升时间快、调整时间短。     

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.      

汽车DYC模糊PID控制方法

直接横摆力矩控制DYC(Direct Yaw-Moment Control)是提高汽车操纵稳定性特性的重要方法,其研究对于提高汽车的主动安全性具有重要意义.在深入研究汽车操纵动力学和先进控制理论的基础上,设计了具有智能积分模块的模糊PID(Proportion-Integral-Differential)控制器,将该控制方法应用于DYC控制.建立了能够反映车辆转向工况基本动力学性质的车辆动力学模型,在Simulink环境下对开发的智能积分模糊PID控制器进行了仿真测试与分析.仿真结果验证了算法的可行性和有效性,表明智能积分模糊PID控制方法可以实现较为理想的DYC控制效果,在该领域具有良好的应用前景.     

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。      

基于遗传算法的高速飞行器模糊飞控一体化

以高超声速飞行器通用模型的俯仰通道为控制对象,针对其6自由度非线性模型设计了一体化飞控系统.飞控系统由1个模糊控制器和2个PD控制器组成.基于遗传算法实现了模糊控制规则和PD反馈参数的自动优化,无需先验知识和训练数据.仿真表明,该方法可以同时满足飞行控制系统鲁棒性和优化过程收敛性的要求,特别是鲁棒性优于同样采用模糊控制的经典双回路飞控系统.     

基于迟滞鲁棒性的自动车队队列稳定性控制

基于车辆纵向迟滞动态模型,对自动车队队列稳定性以及控制方法进行分析研究.建立考虑迟滞因素的车辆纵向迟滞动态模型,在此模型的基础上建立基于固定时间间距策略的滑模控制器和比例积分微分(PID,Proportion Integration Differentiation)控制器,然后依据队列稳定性判断准则分别对两种控制器进行队列稳定性分析并分别得到相关的队列稳定性条件.定量比较分析和仿真比较分析结果显示,PID控制器具有更强的迟滞鲁棒性.     

专家-模糊PID在低速风洞风速控制系统中的应用

介绍北京航空航天大学D-4低速风洞风速控制系统的结构、控制原理和性能特点.为了解决低速风洞风速控制系统建模困难、控制系统复杂、易受外界影响,且自身参数时变不确定、控制难度大的特点,采用了模糊PID调节算法结合专家判断组成专家-模糊智能控制器的方法控制风速.现场调试运行结果表明:这种方法解决了常规PID不能在线进行参数自整定的问题,不仅具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速性、稳定性、鲁棒性高的特点,并且具有良好的动、稳态特性,可满足低速风洞风速控制要求.      

EHA反馈线性化最优滑模面双模糊滑模控制

为提高电静液作动器（EHA）控制性能,提出了一种反馈线性化最优滑模面的双模糊滑模控制方法。该方法在EHA的非线性模型上,利用反馈线性化方法将其线性化,在此基础上建立线性切换函数,并采用最优控制理论对切换函数进行设计。为削弱抖振将模糊控制算法引入滑模控制中,采用一个模糊控制器,根据最优滑模函数运动特性的数值对切换控制增益进行估计;采用另一个模糊控制器,根据滑模控制原理对切换控制项进行调整。仿真结果证明了该方法的有效性。      

液体火箭发动机推力自动校准系统仿真

针对液体火箭发动机原位校准高准确度的要求,介绍了一种以伺服电机为执行部件,基于液压传动力值自动加载装置,阐述了该系统的结构和工作原理。建立系统数学模型,通过Matlab和AMEsim搭建了系统的仿真模型,在分析影响模拟推力加载准确度和稳定性的基础上,设计了模糊PID控制器。仿真结果表明:所设计的力值加载系统能够完成力值精确加载,(0~6)kN力值加载时间小于30 s,加载力的示值最大误差为±0.05%,满足校准力值加载需求。证明了在力值加载系统中引入模糊PID控制算法,可以有效补偿系统中的不确定性扰动,增强系统的鲁棒性。     

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。     

闭环最优模糊推理方法及其应用

最优模糊推理的基本思想在于模糊推理引入优化机制.首先针对现有的一种最优模糊推理方法,证明其满足模糊推理的2个基本性质,即推理一致性和所构成模糊系统的通用逼近性;其次提出闭环最优模糊推理的基本思想,即模糊推理引入反馈和优化机制,并在此基础上提出一种闭环最优模糊推理方法;然后针对这种新方法,同理证明其满足上述2个基本性质;最后通过飞机高度控制系统的仿真平台,体现出由闭环最优模糊推理方法所构成的模糊PID控制器的控制效果和强鲁棒性.      

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.