方坯叶片电解加工过程的模糊控制方法

采集方料毛坯叶片电解加工整个过程的电流信号,用小波变换法对信号进行降噪处理,得到一条电流随间隙减小而呈增大趋势的光滑曲线。设计了一种二维M andan i型模糊控制器,以所得光滑电流曲线作为标准曲线,以加工电压的增量为模糊控制器输出,控制实际加工电流,使其在多种扰动下跟踪标准电流曲线。在M atlab的S im u link模块中,通过对由模糊控制器和电解加工系统组成的联合模型进行仿真试验,整定模糊控制器的3个增益参数。仿真试验表明,该方法可使电解加工系统较好地重现预设的加工过程,实现对电解加工全过程的控制。该方法也可以应用于其他类型的电解加工过程控制。     

钢塑复合板材专用组合焊机微机控制系统研制

为了提高钢－－塑复合板材焊接生产效率和质量，研制了一种微机控制的专用组合焊机控制顺。控制器具有动作位置、时间控制混合控制和单一时间控制方式，能对焊接电流实行闭环控制，提高了机组的可靠性。生产应用表明，工作效率和焊接质量显著提高。     

基于模糊神经网络的异步电机速度控制系统

针对矢量控制异步电动机，利用模糊神经网络控制理论．提出了一种教师值指导和隶属函数自调整的模糊神经网络控制器。详细描述了模糊神经网络控制器和教师值控制器的设计过程，采用了隶属函数参数在线调节的办法，推导了隶属函数参数调整的公式和算法，研究了以转矩电流Iqs为目标函数和系统输出转速ω为目标函数的情况下的系统转速响应，分析了系统转动惯量J、粘滞摩擦系数B和转矩系数Kt变化情况下系统的性能，仿真结果表明该控制器具有速度响应快、鲁棒性较强等优点。     

数字双闭环瞬时值控制逆变器外特性研究

数字双闭环控制通过电流环的无差拍控制实现对负载扰动的抑制,从而提高系统的动态响应速度,但由于没有实现电压的无差拍控制,稳态精度不够理想。本文在介绍电容电流瞬时值反馈控制逆变器数字双闭环控制模型的基础上,建立了系统的闭环传递函数,并从理论上分析了影响数字双环控制逆变器外特性的因素。滤波电感参数的实际偏差和直流电压的波动对逆变器的外特性有较大影响。通过适当的参数设计和在控制器中引入直流电压的解耦控制可以解决在实际参数与控制器参数不一致时输出电压精度不高的问题。仿真和试验结果证明了理论分析的正确性,尤其是加入直流电压解耦控制明显提高了逆变器的输出稳态精度。     

控制器参数对电磁轴承系统超谐共振区特性的影响

本文对PID控制的单自由度电磁轴承-转子系统由于力-电流／位移的非线性特性所引起的非线性振动进行了分析研究，并对控制器参数改变时，系统在三次超谐共振区的特性进行了分析。     

智能化交流磁化电流控制器设计中的若干问题

本文对设计智能化交流磁化电流控制器过程中所必须解决的非正弦交流磁化电流的测量、退磁速率的线性化等问题进行了讨论，详细分析了磁化回路中电流与触发角及负载功率因数角之间的关系，并在此基础上提出相应的解决方案，同时叙述了以单片机技术为核心的交流磁化电流控制器的组成及工作原理。对进一步提高我国磁粉探伤设备的技术水平具有一定的促进意义。     

基于SG的Buck变换器自适应反步滑模控制器

针对Buck变换器的非线性特性,考虑在电感电流连续导通模式下的数学模型,采用自适应反步滑模法设计其闭环控制器,同时基于系统生成器（System generator,SG）提出了数字控制器的实现方法,并分析了其负载扰动和电源扰动特性,将仿真结果与PI控制方式相比较,结果表明了自适应反步滑模控制的优越性和SG设计开发的有效性,为FPGA实现Buck变换器的数字控制器提供了新的设计流程。     

基于DSP电阻点焊模糊控制器

文章提出基于DSP电阻点焊模糊控制器的结构和设计思想.利用DSP运算速度快的特点,采用逐点积分法计算电流有效值,将电流有效值与设定电流值之间的偏差、偏差变化率作为输入量,输出量为可控硅控制角的变化量,通过模糊算法.最终达到恒流控制的目的.实验结果表明,该控制器对网压波动和回路阻抗变化有良好的补偿作用,恒流控制精度小于2%,能够满足工程需要.     

中央空调温度模糊控制器的设计

介绍中央空调房间温度控制器的温控原理,提出一种通过单片机89C52控制系统在空调温度控制中实现模糊PID控制器的设计,给出控制器的硬件设计方案和软件设计方案,详细介绍主控制器采用模糊控制的工作方式,通过仿真可以看出控制器有较好的控制效果。     

六维力/加工电流模糊控制电解加工间隙的方法

为了有效控制电解加工间隙,提高加工精度,以六维力和加工电流为模糊控制器输入的原始数据,结合在线检测加工间隙技术,得到测试间隙;设计控制加工间隙的二输入一输出的模糊控制器,把测试间隙与初始设定间隙形成偏差和偏差的变化量,作为模糊控制器的输入,机床主轴进给速度作为模糊控制器输出;在Matlab的Simulink模块中,通过对电解加工系统和模糊控制器组成的联合模型进行仿真试验,并调整加工间隙的初始设定值,得到结论:模糊控制电解加工过程稳定,鲁棒性好,加工过程很快达到平衡状态;在0.2～0.7 mm的加工间隙范围,随着加工间隙的增大,模糊控制器的超调量减小,控制效果好.     

一种功率因数校正电路的分析与实现

介绍了一种用普通开关电源专用集成电路控制块作为控制电路，以升压式变换器作为功率电路的功率因数校正电路。该电路的输出直流电压经采样、误差放大作为电流基准，将Ｂｏｏｓｔ功率开关电流与电流基准比较，当功率开关电流瞬时值小于电流基准时，用专用ＩＣ发出的给定宽度脉冲驱动功率开关；反之，将提前关断功率开关。当负载变化时，电流基准也变化，从而保证了输入电流波形跟踪输入电压波形和输出电压的稳定。本文提出了该电路输入电流的计算方法，编制了分析程序，分析了输入电流的谐波含量，并计算了电路的输入功率因数。得出了在占空度为０．５时获得最大功率因数的条件，提出了获得最大功率因数时电路参数选择的一般原则。同时指出了该电路符合ＩＥＣ５５５－２标准的功率范围。     

5自由度机器人手臂模糊自适应控制

为了在一定的跟踪精度范围内且存在不确定性因素的情况下控制机器人跟踪设定的轨迹,给出了一种基于控制器输出误差法的自适应模糊控制法来控制机器人手臂.采用梯度下降法调节部分或全部参数以减小输出误差.该方法被应用于5自由度机器人控制系统中,仿真结果显示模糊逻辑控制器参数得到了实时调整,该方法有效.     

一种基于动态逆的控制方案在无人机中的应用研究

动态逆技术通过成功的实际飞行测试而获得广泛认同,目前该研究热点在于对象模型的不确定性的抑制及鲁棒性的研究。文中提出一种基于在线神经网络的新型动态逆控制器,其主要思想是通过在线迭代的神经网络最大程度地挖无人机非线性不确定模型及其逆模型,同时通过一个梯度修正环节来补偿误差的影响。仿真验证包括三部分：对极快变量回路的仿真、航迹角跟随的仿真以及三维空间中对给定轨迹的跟踪。仿真结果表明,该方案能够解决精确的     

基于神经网络的一类非线性关联大系统鲁棒滑模分散控制

针对一类具有未知界扰动和子系统部分已知的非线性大系统,结合神经网络逼近方法、滑模控制研究了一种新的分散鲁棒自适应控制方法。所设计的分散控制器分为两部分,一是等效控制器,二是滑模控制器。滑模控制器用来减小系统的跟踪误差,起鲁棒控制作用。文中用神经网络逼近非线性未知函数,将网络权值误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。仿真算例证明了所设计的鲁棒分散控制器是有效的。     

基于GA-PID参数优化的网络拥塞控制

推导了基于流体流理论的网络简化模型。基于该模型将P ID控制器应用于网络主动队列管理系统中,将遗传算法应用于P ID控制器参数优化,定义了一种新的综合调节时间、上升时间、超调量、系统误差等动静态性能指标的时域标准函数,克服了IAE,ISE标准函数中减小超调与缩短调节时间的矛盾,弥补了ISTE标准函数计算复杂的缺陷。在给定的参数空间进行组合优化搜索,迅速求得获取使性能指标优化代价函数极小化的一组P ID控制器参数。仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于RED,P I算法。     

电阻缝焊逐点电流调幅及其实现

本文针对生产实际问题，提出了电阻缝焊逐点电流调幅的概念及其实现方法。在分析可控硅控制角、导通角和缝焊机功率因数角三者关系的基础上提出了独特的线性控制方程。从硬件和软件两个方面说明了具有逐点电流调幅功能的缝焊控制箱设计思想。以８０３１为核心，简述了系统结构和工作原理，详细讨论了逐点电流调幅的软件流程。试验和生产线考核证明，所研制的控制箱性能达到了预期效果。     

基于Backstepping方法的一类混沌系统的同步自适应控制

将Backstepping方法用于混沌系统的同步自适应控制。利用递归思想选择一系列的Lyapunov函数．设计同步控制器。该方法是一种系统化的方法．能够处理一系列的混沌同步问题．这在混沌通讯安全方面具有重要意义。最后，以Lorenz系统同步为例，进行了数值仿真，仿真结果说明该方法的有效性，并与线性反馈控制器作了比较．仿真结果表明．Backstepping方法设计的控制器性能优于线性反馈控制器。     

基于神经网络的非线性自适应输出反馈控制

针对能够采用仿射非线性表示的含有未建模动态的SISO非线性系统，讨论了一种基于神经网络的自适应控制方法，该方法对受控对象的已知部分，有用反馈线性化方法设计控制器，用神经网络在线补偿未建模动态及外部干扰等引起的误差，从而实现自适应控制。对具有未建模动态的双车倒立摆设计了输出反馈自适应控制系统，仿真表明该方法是有效的。     

近空间飞行器泛函连接网络自适应预测控制

针对存在强烈不确定和干扰的近空间高超声速飞行器（NHV）,提出了一种新的非线性自适应控制方法。控制律由最优广义预测控制（OGPC）算法和泛函连接网络（FLN）直接自适应律组成。OGPC是一种连续时间的非线性预测控制算法。FLN则通过在线学习来抵消飞行中的未知不确定和干扰的影响。学习过程不需要任何离线训练过程。文中提供了NHV的闭环系统稳定性分析,经过证明系统误差和权值学习误差一致最终有界。对于姿态跟踪系统,仿真结果显示了控制器的良好性能。