基于模糊补偿神经网络辨识器的发动机转速控制系统

提出了一种带模糊补偿的神经网络辨识器,并应用在某型涡扇发动机转速控制系统中。一个动态神经网络用于被控装置的在线辨识,然后根据被控装置的输出和参考模型的响应迭代出控制信号,具有4条简单规则的模糊逻辑块用于提高整个系统的闭环特性。试验结果显示,对比传统的机械-液压式控制器和模拟式电子控制器,提出的控制策略具有更好的瞬变特性及抗干扰特性,同时提高了系统的过渡过程品质,保证了航空发动机对高性能指标和高控制精度的要求。      

基于机载模型的轴向柱塞泵动态特性参数辨识及影响分析

针对航空发动机柱塞泵动态特性解析模型复杂、阶次高、计算资源需求大、参数多且难以准确确定的问题，在忽略解析模型高阶特性得出简化的机载模型基础上，提出了基于典型环节特征参数的时域阶跃响应辨识方法，得到柱塞泵的动态参数。仿真分析和试验结果表明，简化模型精度可达95%，计算资源需求少，为柱塞泵机载模型应用奠定了基础。同时，基于动态模型分析了柱塞泵动态响应对伺服控制动态响应的影响，柱塞泵动态特性应在伺服回路动态特性4倍以上，国军标中规定的柱塞泵动态特性要求可满足航空发动机喷口控制要求。     

模型跟踪和涡流控制在飞翼布局飞机上的应用

为增加小展弦比飞翼类布局飞机的操纵特性,并满足其对隐身性能的要求,将模型跟踪控制器和涡流控制器进行综合使用.模型跟踪是一种提高系统闭环响应并跟踪驾驶员指令的方法,通过此方法可使动态特性较差的飞机对动态特性较好的飞机输出进行跟踪,由此来改善飞机的动态特性.增加涡流控制可以进一步扩展模型跟踪控制的作用效果,涡流控制器使用变步长神经网络进行训练.结果表明,两种方法的综合使用可以有效地提高飞机的动态特性,通过增加涡流控制后,进一步增加了模型跟踪控制的作用效果.     

铣削过程在线辨识与极点配置自适应控制

 研究了铣削加工过程的建模、参数在线辨识及自适应控制问题,为铣削过程建立了二阶离散传递函数模型,提出了一种修正的带遗忘因子递推最小二乘参数辨识算法,从而解决了普通递推最小二乘辨识算法中由于递推计算协方差矩阵衰退或膨胀引起辨识结果失真的问题,采用极点配置设计原理,为铣削过程推导了自适应控制的控制律。仿真和实验表明,修正的最小二乘辨识算法和极点配置自适应控制律是正确和可靠的,自适应控制器可获得所需的响应性能。     

LQR与Fuzzy控制在飞机俯仰运动中的对比仿真

目的为解决传统PID控制控制参数固定、控制响应速度慢、超调量大,难以完成飞机自动驾驶仪俯仰系统控制的问题;方法分别设计LQR最优控制器和模糊控制器,并建立对应的Matlab控制模型进行仿真研究;结果阶跃响应仿真实验结果表明,飞机俯仰系统LQR控制器与模糊控制器比飞机俯仰系统PID控制器更好地实现对飞机俯仰角的控制,具有响应快速,超调小,误差小的优点;飞机俯仰系统LQR控制器比模糊控制器响应更快,跟踪性能更好;结论飞机俯仰系统模糊控制器在抗干扰鲁棒性、跟踪性能和稳态性能指标综合考虑上优于LQR控制器,更适用于实际的飞行环境。     

测试转台宽频带系统的前馈控制器设计方法与仿真

分析了前馈控制器在提高系统跟踪性能中的作用并利用正弦信号幅相自适应控制原理提出了一种基于频域模型参数辨识的宽频带前馈控制器设计方法,系统仿真显示控制器设计能够使系统的频域和时域特性得到改善。前馈控制器特性参数可在线测试,从而减少了模型估计不确定性的影响。     

带有执行器约束条件的模糊自适应反步控制

针对高超声速飞行器在飞行控制过程中存在外界干扰以及考虑执行器的动态特性等问题,结合飞行器纵向模型的特点,考虑舵的动态特性,分别设计了基于动态逆的速度控制器和基于指令滤波器采用Backstepping控制方法的高度控制器。模糊自适应系统用来在线辨识飞行器模型由于气动参数的变化而引起的不确定性。运用Lyapunov理论分析闭环系统的稳定性,证明了包含跟踪误差在内的所有信号满足半全局一致稳定。最后通过仿真对控制器的控制效果进行验证,得到了较为满意的控制效果。     

基于径向基神经网络的不确定非线性系统的鲁棒自适应控制

 针对能够采用仿射非线性表示的含有不确定动态的非线性系统 ,提出了一种鲁棒自适应控制方法 ,该方法根据离线辨识出的受控对象的已知部分 ,采用神经网络在线辨识其未知部分 ,并针对辨识得到神经网络模型采用反馈线性化方法设计出自适应控制器 ,同时引入滑模控制方法以增强控制系统的鲁棒性 ,从而实现鲁棒自适应控制。通过对具有未建模动态的非线性直升机空气动力学模型 ,设计了总距通道系统。仿真表明该方法是有效的。     

F/A-18E/F全自动着舰飞行特性分析

以F/A-18E/F舰载机为对象,针对航迹精确控制和安全性要求,分析了舰载机全自动着舰飞行特性。首先,基于自动着舰控制系统,建立了全自动着舰飞行控制系统的动力学模型;然后,对下滑轨迹纠偏与控制能力、控制器指令响应特性、变换下滑道机动特性进行了仿真分析。仿真结果表明,在全自动着舰安全边界范围内,舰载机能在较短时间内将航迹控制在理想下滑线附近;控制器具有良好的高度变化率、俯仰角、俯仰角速度等状态指令响应特性及控制面指令响应特性;F/A-18E/F变换下滑道机动则需要配合油门完成,说明仅通过平尾控制实现该机动并非安全着舰的必要条件。     

基于交互式多模型的飞控系统容错控制研究

针对飞控系统故障引起的参数跳变问题,提出一种基于交互式多模型飞控系统容错控制方法,该算法建立在多个辨识模型和最优二次型控制、特征值配置的基础上.首先,根据作动器故障参数模型设计一系列并行的辨识模型,每个模型对应一种故障;然后,分别采用最优二次型控制和特征值配置的方法设计对应于正常模型和故障模型的控制器;最后,基于交互式...     

永磁直线同步电机超短反馈滑模控制研究

永磁直线同步电机矢量控制的速度环常采用PI控制。传统PI控制器在速度追踪时存在起动过程超调大、受到负载扰动时调节时间长等不足之处。为提高伺服性能,滑模控制被应用到伺服系统中,但其缺点是存在抖振问题。因此,提出一种基于内分泌激素调节的滑模控制方法,可以有效降低速度的超调量,缩短受到外部扰动时的调节时间。在MATLAB中搭建了系统的仿真模型,仿真结果表明其对速度和推力的控制效果显著,优于传统的PI控制和常规的滑模控制。     

火箭弹电动舵机模糊单神经元PID控制算法

针对制导火箭弹电动式舵机,为提高其响应速度和精度,文章在模糊PID控制基础上,提出了模糊单神经元PID控制方法。首先,建立了火箭弹舵机系统模型;然后,将模糊推理、单神经元自学习算法和PID控制相结合,建立智能控制系统,以实现对舵机输入指令的精确、快速响应。经仿真实验表明:在此智能控制下,舵机位置在阶跃响应的调节时间、超调量以及正弦跟踪上相对于传统模糊PID控制均得到有效改进,具有良好的动静态性能、自适应性和稳定性。     

无人机微型舵机伺服控制器及其测试系统的设计

针对高性能的无人机微型舵机伺服控制系统,介绍了一种基于PIC单片机的高精度舵机伺服控制器及其测试系统.通过操纵测试软件,计算机发出模拟飞控计算机发送的位置信号,输入以单片机为主控制芯片的舵机控制器,控制功率驱动电路,驱动直流电机,实现伺服控制.控制器软件采用位置、速度和电流三闭环控制算法,利用模糊比例积分微分(PID)控制算法对位置环进行实时调整,同时在速度环与电流环引入积分分离PI控制算法.实验结果表明,控制器具有抗干扰性好、响应速度快、精度高和输出力矩大等特点.     

基于名义模型的飞行模拟转台反演滑模控制

针对飞行模拟转台这一实际的不确定伺服系统,提出一种新型控制策略,该控制策略是建立在名义模型基础上的一种新型全鲁棒滑模控制器.控制系统由两种控制器构成,一种是针对实际对象的全鲁棒滑模控制器,另一种是针对名义模型的积分反演滑模控制器.采用名义模型与实际对象之间的建模误差设计全鲁棒滑模控制器,采用积分反演滑模控制器来保证控制精度,全鲁棒性能由全局滑模控制器来保证.采用Lyapunov方法实现了两种控制器的稳定性分析.以飞行模拟转台伺服系统为被控对象,针对正弦和阶跃响应的仿真结果表明,采用所提出的控制方法,可实现全局鲁棒性并保证较高的位置跟踪精度.     

基于控制分配的恒压腔压力精准控制

针对采用双阀调节的恒压腔系统压力在空气流量大范围变化时的精确控制问题,提出了一种基于控制分配的恒压腔压力精准控制方法。首先,建立了虚拟放气流量的双阀控制分配算法,包括：建立满足虚拟放气流量要求且调节阀能耗最小的优化问题;通过线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality, LMI)求解该优化问题得到双阀实际流通面积值;考虑调节阀动态并计算调节阀控制信号指令值。其次,建立以虚拟放气流量为恒压腔控制输入的闭环负反馈回路,基于此,设计满足伺服性能和抗干扰性能要求的PI控制器,引入上述双阀控制分配算法,进而构建完整的基于控制分配的恒压腔压力控制系统。仿真结果表明,采用该方法的控制系统性能明显优于传统单阀PI控制系统性能,恒压腔压力动态相对误差小于0.07%;干扰流量最大变化率为77kg/s2时,压力最大偏差低于500Pa;此外,调节阀动态时间常数和流量系数的拉偏仿真结果进一步验证了该控制器的鲁棒性。     

MF型音圈电机驱动的微进给机构伺服方法研究

采用高频响、长行程MF(质量-阻尼)型音圈电机驱动的微进给机构,建立了非圆数控车削系统,分析了MF型音圈电机的数学模型,研究了该类电机的伺服控制方法。提出基于P-D控制的双闭环控制器,增强了系统的抗干扰能力,并采用幅相调整前馈控制及前馈误差补偿技术达到了高精度跟踪的要求。实验结果表明:该方法能够满足非圆数控车削系统高频响、高精度和强鲁棒性的要求。     

直线电机位置伺服系统的增强复合非线性控制

针对高性能机电系统中常用的直线伺服电机,设计了一个能实现快速与准确的定点运动的位置控制器。控制器采用线性控制律与平滑非线性控制律相结合的方案,并利用一个降阶线性状态观测器对电机运动速度(未量测)加以估计。为了消除未知扰动带来的稳态误差,控制律中嵌入了积分控制作用。整个控制律采用全参数化设计,可实现动态增益控制,方便了在线参数整定与性能优化。控制方案应用于一个实际的永磁直线电机位置伺服系统,基于TMS320F28335 DSC进行了试验测试,结果表明系统能对各目标位置进行准确的跟踪,且具有理想的瞬态性能。     

基于模糊神经网络的智能PID控制算法

舵机控制系统存在响应速度慢、抗干扰能力差、系统参数不易整定、现有控制技术与设计方法的局限性等问题,这些问题影响了舵机的性能。为了提高制导火箭弹舵机伺服控制系统的性能,文章从舵机智能控制技术出发,研究了舵机的智能控制算法和Simulink系统仿真模型,采用模糊神经网络PID控制器来提高舵机的稳定性。仿真结果表明,模糊神经网络相比其他控制器进一步提升了舵机控制系统的控制效果。     

基于FPGA和DSP的高性能伺服控制器设计

针对高性能伺服控制器对复杂的控制算法以及较小延时的需求,研究了一种基于FPGA和DSP的高性能伺服控制器设计方法。FPGA完成电流环、坐标变换、空间脉宽矢量调制、电流位置读取,DSP则负责速度环、位置环和上位机通信,使系统既能实现复杂的控制算法,又能将延时控制到最小,从而保证控制器的最佳性能。此外,详细介绍了两者之间的通信方式以及三环控制器设计。试验数据结果表明,伺服控制器速度环带宽能达到100 Hz,额定转速下稳速精度在1 r/min以内,定位精度能达到0.02°,证实了该控制器结构的实效性。     

基于数据驱动的变循环发动机多变量自适应控制算法研究

本文针对变循环发动机包线范围大,自适应控制需求高的问题,在增广线性二次型调节器(ALQR)基础上,提出一种基于数据驱动的自适应ALQR(DA-ALQR)控制算法。构建了多变量系统自适应控制准则函数,以梯度下降法对控制器参数进行调整,借助基于数据驱动的动态线性化建模方法,递推进行输出对输入梯度的近似计算,实现了对ALQR控制参数的自适应调整。仿真结果表明,所设计的DA-ALQR控制器参数随发动机状态变化得到了有效调整,相较于ALQR控制算法,闭环系统动态性能得到了大幅度提升,推力在单外涵模式表现出较快的响应速度,在双外涵模式表现出更小的超调,转速同样表现出了超调减小和响应速度加快特性,验证了所提出方法的有效性。