SPMSM弱磁算法自适应调速仿真

摘要： 为提高弹用电动舵系统轻负载情况下的最大舵偏角速度,并抑制负载扰动,在表贴式永磁同步电机空间矢量控制算法的基础上提出弱磁自适应控制策略.采用基于电机物理功率限制的弱磁控制算法,实现调速系统在轻负载功率富余时的弱磁升速.设计基于Lyapunov稳定性的速度自适应控制器,克服速度环采用传统PI调节算法时随着负载变化时动态性能弱的缺点. 通过Simulink仿真证明该算法能够在实现弱磁升速的同时,具备良好的负载扰动抑制性能.     

无人机舵面负载模拟系统的小脑模型控制

为解决无人机舵面负载模拟系统中非线性和多余力矩扰动问题,利用小脑模型神经网络非线性逼近能力强、结构简单、适于实时控制等特点,采用小脑模型和传统PD(Proportional-Derivative)控制结合的复合控制策略,由小脑模型实现前馈控制,PD控制实现反馈控制,以保证在系统运行各阶段的控制精度.分析讨论了复合控制的不稳定性问题,研究了基于可信度分配和学习率自适应调整的改进型小脑模型的应用情况,提出一种适用于单输入单输出系统的简化小脑模型复合控制设计方法.仿真结果表明该方法有效地解决了小脑模型和PD复合控制的不稳定问题,改善了系统动态加载性能,并具有很好的抗干扰性能.     

用于GPS接收机的自适应算法抗干扰性能比较

为了比较功率反演、多信号归类和最小范数自适应算法的抗干扰性能,研究了各算法的基本原理,并在均匀线阵中采用各算法进行仿真,比较各算法在有用信号和干扰来向上得到的天线增益.仿真中有用信号为-160 dBW的GPS卫星信号,两个同频干扰来自不同方向,并在仿真中改变干扰功率.仿真结果表明这三种算法都可以用于GPS接收机抗干扰.其中,功率反演算法抑制弱干扰的性能较差;多信号归类算法抑制弱干扰的性能较好,但会引入错误零陷;最小范数算法既可以抑制弱干扰,也不会引入错误零陷.      

泵控并联变量马达速度系统复合控制策略

针对泵控并联变量马达速度系统中的流量自适应分配特性和相乘非线性环节,提出了分别通过变量泵实现系统压力控制和变量马达实现所驱动轴的转速控制的复合控制架构.针对泵控压力系统和变量马达调速系统分别推导了二阶线性化模型.为实现系统压力动态调节,提出了期望压力规划方法,并设计了滑模控制器.通过在变量马达调速PID(Proportion Integration Differentiation)控制器引入扰动观测器,抑制了非线性扰动和未知负载扰动,提高了波动压力下的稳态精度.结合双轴驱动车辆行走驱动转速系统设计了复合控制器,仿真结果确认了所提出的复合控制策略的有效性.     

基于动力吸振器的空间桁架多自由度振动抑制

为实现对大型空间柔性桁架结构的振动控制,提出了一种基于动力吸振器的桁架多自由度自适应振动控制方法.首先阐述了采用多个动力吸振器实现桁架多自由度振动抑制的SISO(Single Input Single Output)控制策略,然后仿真验证了单吸振器系统对多频扰动的自适应抑制能力.其中控制算法为多频ADC算法,该算法无需知道结构的精确模型,即能通过自适应控制律实现对多频振动的抑制.仿真结果显示,相对被动吸振器,各频率分量抑制效果分别提高了62.38 dB和42.51 dB.最后实验验证了多动力吸振器对三棱柱桁架多自由度振动的抑制效果,实验结果显示,动力吸振器对单频振动的各自由度抑制效果分别为95.13％,93.59％和95.01％,对多频振动的各自由度抑制效果分别为94.26％,91.55％和93.42％.     

柔性关节自由漂浮空间机械臂递推自适应控制

针对柔性关节自由漂浮空间机械臂,在存在动力学参数不确定性的情况下,通过增加相对阻尼项,提出基于无源性的柔性关节自由漂浮空间机械臂的关节空间自适应控制器,然后得到其递推实现.递推自适应算法由两部分组成:一部分实现所需的机械臂控制力矩的递推,另一部分实现航天器参考速度和参考加速度的递推更新.针对六自由度柔性关节自由漂浮空间机械臂进行了仿真,验证了所设计的递推自适应控制算法的性能.     

舵面电动加载系统的自适应CMAC复合控制

针对无人机舵面电动加载系统具有非线性及多余力矩的特点,提出了一种自适应CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神经网络与自适应神经元控制器并联构成复合控制结构.该控制策略以系统的指令输入和实际输出作为CMAC的激励信号,以系统的当前控制误差作为CMAC的训练信号.提出了利用误差在线自适应调整学习率的方法,消除了常规前馈型CMAC的过学习和不稳定现象.建立了无人机舵面电动加载系统的数学模型,给出了具体的控制结构和算法.仿真结果表明:该方法有效抑制了加载系统的多余力矩,增强了系统的稳定性,明显改善了舵面电动加载系统的动态性能.     

基于状态反馈的黄金分割控制器参数化方法及其在高超声速飞行器上的应用

研究气动参数摄动和外界扰动下高超声速飞行器姿态系统的鲁棒自适应控制问题.引入特征建模的思想对高超声速飞行器的姿态系统建立二阶差分方程模型.考虑到高超声速飞行器再入过程要经历飞行环境的剧烈变化的特点,为了提高闭环系统的瞬态响应性能和抗扰能力,设计了黄金分割鲁棒自适应控制器.该控制器具有与特征模型相似的结构,控制器参数通过在线辨识获得,并且按照黄金分割比生成控制信号,能够保证辨识参数收敛过程中系统的稳定性.基于混合H2和H∞控制思想对标准的黄金分割自适应控制器中的参数λ进行在线优化,从而保证了姿态回路对气动参数摄动和外界扰动具有满意的鲁棒性.所提出的λ(k)优化算法是通过对一组线性矩阵不等式求解得到的,因此易于工程实现.改进后的黄金分割鲁棒自适应控制算法在自适应性和鲁棒性的优越性使得该方法尤其适用于高超声速飞行器姿态控制系统.仿真结果验证了控制方法的有效性和实用性.     

液压放大式PZT-DDV建模与控制仿真

研制基于液压位移放大原理的压电陶瓷直接驱动伺服阀(PZT-DDV,Piezoelectric-Direct Drive Valve),实现大流量高频响的要求.分析其结构特点,建立系统数学模型,基于AMESim 和Simulink的协同仿真环境,对其进行仿真控制研究.采用AMESim建立了PZT-DDV的模型和虚拟液压测试系统,利用Simulink建立了数字控制器模型,通过接口组成协同仿真环境.针对PZT-DDV的迟滞、摩擦和液压位移放大结构的负载敏感特性,采用前馈控制改善迟滞,提高动态响应.基于LuGre摩擦力模型以及密闭腔压力监测,采用自适应backstepping方法实现摩擦及负载变化对放大机构输出位移的扰动补偿.仿真结果表明:前馈控制提高了系统的动态性能,自适应backstepping控制方法提高了系统的稳态控制精度.     

基于ADRC的涡轴发动机／直升机子系统抗扰控制

主要研究涡轴发动机转速抗扰控制问题,提出了一种基于自抗扰控制技术(ADRC,Adaptive Disturbance Rejection Control)的涡轴发动机增量型串级抗扰控制器设计方法.一方面,采用串级控制结构,内环控制块模态的燃气涡轮转速,外环控制功率涡轮转速,使得内环扰动得到快速抑制.另一方面,每个子回路中通过扩张状态量观测实时地对被控对象内环进行扰动补偿.最后,基于直升机/发动机非线性综合仿真模型的数字仿真表明该控制方法显著改善了涡轴发动机功率跟随特性,提升了直升机/涡轴发动机综合闭环系统的可操控极限.     

使用SGCMGs航天器滑模姿态容错控制

基于滑模控制与自适应理论,对使用单框架控制力矩陀螺群(SGCMGs)的刚性航天器的被动姿态容错控制问题进行了研究。首先建立了含有陀螺框架转速故障的系统数学模型。然后将框架转速直接作为控制量并应用滑模控制理论设计了容错控制器,同时控制器中还设计了自适应律对故障信息和干扰进行估计。由此,可在故障和干扰的先验信息未知的情况下,实现对航天器无故障和有故障情况下的姿态稳定控制,且具有较强的鲁棒性。最后,对2种构型单框架控制力矩陀螺群的不同故障模式进行数学仿真,验证了该控制方法的有效性和可行性。     

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AVSIMM算法的高超声速再入滑翔目标跟踪

针对跟踪高超声速目标的交互式多模型（IMM）算法中存在模型数量过多,模型之间竞争导致滤波精度降低的问题,在自适应网格交互式多模型（AGIMM）算法的基础上,提出了一种自适应变结构交互式多模型（AVSIMM）算法跟踪高超声速再入滑翔目标。根据高超声速无动力再入滑翔目标当前机动状态的角速度参数,在自适应调整当前时刻模型集中参数的同时,针对AGIMM算法运动学模型的单一性,设计了具有多种跟踪滤波运动学模型的AVSIMM算法,通过模型集参数与算法结构的双重自适应调整实现了对目标高精度的跟踪。仿真结果表明,与AGIMM算法相比,所设计的AVSIMM算法不仅对结构和参数都具有更强的自适应性,同时提高了高超目标的跟踪精度和跟踪效率。      

基于ADRC的MSCMG框架系统高精度控制

针对非线性摩擦和外部随机扰动影响磁悬浮控制力矩陀螺(MSCMG, Magnetically Suspended Control Moment Gyroscope)框架系统角速率精度的问题,提出了一种基于自抗扰控制器(ADRC, Active Disturbance Rejection Controller)的高精度转速控制方法.通过三阶扩张状态观测器将框架系统负载力矩、非线性摩擦力矩及外部随机扰动力矩作为"总扰动"进行估计,并对该扰动力矩进行补偿.仿真及实验结果表明:基于自抗扰控制器的框架系统控制方法使框架转速精度和稳定度提高了50%以上,且具有抗干扰能力强和动态特性好的特点.     

基于自适应反步的DGMSCMG框架伺服系统控制方法

针对双框架磁悬浮控制力矩陀螺(DGMSCMG)内、外框架伺服系统耦合力矩及传动机构的非线性传动特性影响框架角速率精度的问题,提出一种基于自适应反步的非线性鲁棒控制器的设计方法。首先分别就双框架伺服系统耦合力矩及框架传动机构的非线性传动特性对系统稳定性和角速率精度的影响进行分析;其次利用反步理论,通过构造适当的Lyapunov函数并逐级反推得到控制律,保证参数估值的收敛性和系统的全局稳定性;最后通过仿真分析并以小型DGMSCMG系统为对象进行实验,结果表明:与电流前馈控制比较,所提出的自适应反步控制方法,既增强双框架伺服系统的扰动抑制能力,又提高框架角速率精度。      

基于在线频率估计的自适应反馈主动隔振技术

针对自适应前馈控制方法的缺点,提出一种周期性振动主动控制的自适应反馈控制方法.利用误差信号恢复振动干扰信号,采用级联陷波器估计信号中周期性分量的频率,并在估计频率处为控制器构造参考信号;控制器的参数则根据Lyapunov稳定性原理进行调整.仿真和主动隔振试验结果表明:频率估计方法在不同信噪比情况下均具有较好的估计精度;主动控制方法在振动频率处的隔振效果明显,隔振量可达16?dB以上,且控制器的参数收敛速度较快.     

基于轨迹线性化方法的近空间飞行器鲁棒自适应控制

研究一种新的近空间飞行器鲁棒自适应飞行控制系统设计方案。利用单隐层神经网络的函数逼近能力和被控对象分析模型的有用信息构建一种单隐层神经网络干扰观测器,用以在线估计系统中存在的不确定性,具有自适应调节能力的鲁棒控制器用以克服估计误差。将所得单隐层神经网络干扰观测器与轨迹线性化方法结合形成新的非线性系统鲁棒自适应控制方案,严格的理论证明在给定的自适应调节律作用下闭环系统所有误差最终有界。该控制方案被用于近空间飞行器飞行控制系统设计,高超声速飞行条件下的仿真结果表明该方法不仅有效,而且能够提供高精度、高稳定度的控制性能。