基于磁流变气动伺服系统的数字PID控制器的设计

论文针对磁流变液体的气动位置伺服控制系统，介绍其PID控制器的设计。在介绍PID控制器的基本原理的基础上，结合系统被控对象的特性、控制器要求对传统算法进行改进，并采用系统性能指标法借助MATLAB软件对系统PID控制器的三参数进行整定。     

晶体生长炉神经元网络PID解耦控制系统

多温区晶体生长炉是一种多输入多输出、强耦合的被控对象。根据多温区晶体生长炉内温场分布的要求,提出一种神经元网络PID多变量强耦合系统控制器,通过在线学习自动调节控制器参数,同时实现解耦和控制作用。仿真结果验证了本方法对多变量强耦合时变对象具有良好的解耦性能和自学习控制特性,达到了系统所要求的控制指标。     

基于人工蜂群算法的直流双闭环PID电机调速系统研究

以直流双闭环模型为基础,针对现行直流双闭环PID控制器参数整定与优化的困难,通过将人工蜂群算法引入直流双闭环调速系统,实现直流电机调速及其PID控制器参数的自整定,采用系统的阶跃响应等对人工蜂群算法的优化结果进行对比分析,表明改进的人工蜂群算法比传统工程设计法能获得更好的动态性能指标,以及更快的跟随性与鲁棒性,为PID参数优化提供了一个综合性较好的实用方法。     

一种基于滑动库的多模自适应控制方法

针对系统参数跳变时常规自适应控制闭环系统暂态响应差的问题,论文提出了一种基于滑动库的多模自适应控制方法。该控制器由多个参数已知的固定模型,一个自适应模型和一个滑动模型库构成。固定模型由被控对象在特定环境下的特征模型直接映射获得,其参数和其邻域一起覆盖被控对象的参数集;自适应模型对被控对象进行在线参数辨识,其参数被用来动态更新固定模型库;滑动模型库根据当前的工作点从固定模型库中选择离工作点较近的部分模型参与控制,优化控制模型集,减少计算量。仿真实验的结果表明了该方法的有效性。     

基于干扰观测器的受扰卫星姿态控制器设计与优化

对复杂环境下的卫星姿态控制进行了研究,针对存在外界干扰和转动惯量不确定的卫星姿态控制,建立了基于误差四元数卫星姿态动力学与运动学方程,在此基础上设计了反演滑模控制器,构造Lyapunov函数并从理论上证明了闭环系统的稳定性;设计非线性干扰观测器(NDO)对等效干扰进行估计,使控制器输出力矩减小,有效降低了输出饱和的风险,同时抑制了滑模控制带来的抖振;为了获得更好的控制效果,以控制器参数为优化变量,综合考虑了控制器的动态性能和被控对象的输入受限条件,建立了评价函数,利用改进的粒子群算法对控制器参数进行优化。仿真结果表明设计的控制器可行且有效,得到了较好的控制效果。     

采用分布式压电驱动器的翼面热颤振主动抑制

高超声速气动加热会严重影响飞行器结构的颤振特性,本文开展了采用分布式压电驱动器的热颤振主动抑制方法研究。以某飞行器小展弦比翼面为研究对象,进行了常温和热载荷边界条件下的结构振动和颤振分析。在此基础上,对频域非定常气动力进行有理函数拟合,建立包含压电驱动器的翼面耦合结构系统状态空间形式的运动方程;对典型热载荷边界条件下的被控对象设计颤振主动抑制控制律,分别设计出LQG及PID控制器;对比分析了系统开、闭环颤振特性。结果表明,通过主动控制律的实施,达到了热颤振主动抑制的目的,验证了这种颤振主动抑制方法的有效性     

模糊自整定PID控制及其在航天产品 真空热试验中的应用分析

文章首先分析了航天产品热试验时被控对象的特点,并进行了建模分析,接着介绍了如何通过参数自整定技术获得PID的3个初始参数,并进行了模糊自校正PID控制器设计。为了检验该控制方法的控制效果,文章选取了3次有代表性的试验数据进行了仿真分析。结果表明,模糊自校正PID控制方法具有适应性强、控制精度高、抑制试验系统温度滞后明显的优点,该方法较原控制方法超调量有所减小,过渡过程有所加快,抗干扰能力显著增强,较好地解决了控制系统快速性和小超调量之间的矛盾。     

星间光通信精跟踪系统的模糊自整定PID控制及仿真实验

在星间光通信技术中,精跟踪系统对于整个光通信链路的建立和保持至关重要。本文针对精跟踪系统的被控对象——快速反射镜建模得出传递函数,在此基础上进行参数辨识而得出完整的数学模型。采用模糊自整定PID控制器来优化控制效果,提升对扰动的抑制能力。通过Simulink仿真实验对二者的控制性能进行了对比,并在仿真过程中加入扰动量以试验二者的鲁棒性。仿真实验结果表明：模糊自整定PID控制器在精跟踪系统的控制过程中有显著的扰动抑制能力。     

不确定混沌系统的变论域直接自适应模糊滑模控制

提出了一种用于不确定混沌系统的变论域自学习模糊滑模控制方法.引入变论域自适应模糊控制器逼近滑模控制的等效控制,消除因系统不确定性及干扰导致的等效控制无法准确确定,同时使控制器设计不依赖被控对象的精确数学模型.基于李雅普诺夫函数给出规则参数调整的自适应率,并确定滑模切换控制项以保证闭环控制系统的稳定性.根据滑模控制原理给出4条模糊规则以平滑不连续控制,实现高烦抖振削弱.某Lorenz混沌系统控制仿真结果表明:该法对系统参数突变和外部干扰具强鲁棒性,同时削弱了抖振.     

基于特征建模的模型恢复抗饱和控制

针对基于特征模型的黄金分割控制器所控制的对象模型执行器存在饱和约束的情况,提出将模型恢复抗饱和(Model Recovery Anti-Windup,MRAW)策略和基于特征建模的黄金分割控制相结合的抗饱和控制方法.首先根据特征建模理论建立被控对象特征模型,设计可使闭环系统稳定且满足控制要求的自适应黄金分割控制器;然后...     

热真空试验中的自校正PID控制策略

通过引入自校正PID控制策略解决热真空试验温度调节过程中存在的长滞后问题。首先,采用带遗忘因子的递推最小二乘法对未知模型的特征参数进行在线辨识;然后,进行自校正PID的控制律设计。仿真结果表明:该方法可以比较准确地辨识出模型特征参数;与传统的PID控制方法相比,具有响应速度较快、超调量较小等优点。     

小卫星动量轮非线性特性建模与仿真方法

动量轮是三轴稳定卫星姿态控制的关键执行部件。由于小卫星本身的转动惯量较小，微弱的干扰力矩有可能导致整个卫星控制系统性能下降。因此，建立一个基于动量轮实际物理特性的理论仿真模型对小卫星姿态控制系统设计至关重要。本文提出了一种多输入多输出非线性建模方法，并给出了基于SIMULINK的动量轮物理特性仿真模型。该模型可以同时输出动量轮所有特征参数的实时值。最后，通过开环和闭环控制数值仿真，对模型进行了验证。数值实验结果与实际物理部件的测试结果一致。本方法可以为小卫星姿控系统的仿真提供一个有效的、精确的、可以直接应用的部件级模型。     

模糊神经网络控制器在卫星姿态控制系统中的应用

现代卫星的姿轨控制面临着挠性附件对本体姿态的耦合作用。本文将卫星太阳帆板挠性结构对本体姿态的影响增广进系统方程 ,在PID控制器控制刚体卫星的基础上 ,设计了模糊神经网络控制器 ,采用反向传播和最小方差估计的学习方法进行模糊规则的学习 ,仿真表明 ,模糊神经网络特有的学习和处理定性与定量知识的优点 ,将使卫星姿态在参数变化与外部干扰情况下具有较好的姿态稳定度与精度。     

基于参数自整定模糊PID控制的大型液压源温控系统设计

根据液压源温度控制系统的非线性、时变的大滞后特性,采用参数自整定模糊比例积分微分(PID)控制算法,通过模糊推理在线调整PID的3个参数,给出了PID参数在线整定原则和模糊控制器设计。仿真结果表明:用该法设计的控制器较传统PID控制器有更好的动态性能和鲁棒性。不同工况的实验验证其液压源油温控制精度达到文献[1]的B级要求(±2℃)。     

气动薄膜调节阀控制系统工作过程的动态仿真

借鉴气体减压器动态仿真的有限体积模型发展了一种可仿真气动薄膜调节阀动态流场的有限体积模型,并结合简单的比例-积分-微分(PID)控制算法,发展了一种可仿真气动薄膜调节阀控制系统工作过程的动态仿真模型。采用此模型,运用模块化建模与仿真方法对气动薄膜调节阀控制液体火箭发动机贮箱压强的简化系统进行了动态工作过程仿真,比较了不同PID参数和初始参数设置情况下的控制品质。数学模型和建模方法显示出较好的有效性和通用性。     

舵机伺服系统位置反馈校正方法研究

以传统的舵机伺服系统动压反馈回路为基础,介绍了一种新的伺服系 统动态校正方法。首先给出了现有舵机的简化模型,深入分析了原有动压反馈 回路对系统的作用影响。在此基础上,通过频率域响应设计方法,进行位置反馈 校正网络的设计。同时重点考察所设计系统的相角裕度、幅值裕度、谐振峰值、 闭环带宽等频率特性量。最后,从时域、频域两个方面比较两种校正方法对系统 的影响,验证设计方法的可行性。     

伺服阀试验系统自动控制

详细介绍了伺服阀试验测控系统实现试验参量自动控制的措施和方法,阐述了利用Labview 6.0作为软件开发平台,运用数字PID控制技术,同时添加在线整定PID系数、前馈控制、自适应控制等针对性的控制方案,解决了试验参量在伺服阀稳态和动态试验中的自动控制问题。     

基于椭圆轨道的空间交会停靠全系数自适应控制方法研究

本文针对线性时变对象，用差分的方法对其离散化，证明了离散化后的对象的系数之和等于1，并利用离散化对象的系数和微分方程的系数之间的关系，计算出离散化后对象的系数收敛值，这也是在时变对象和非线性领域内应用全系数自适应控制理论必须要解决的问题。并基于随圆轨道的空间交会停靠的动力学方程为实际背景，用此方法和PID方法进行了仿真比较，从仿真结果可以看出全系数控制方法的优越性。     

基于反馈线性化的动能拦截器姿态控制研究

动能拦截器进入末制导阶段时经常需要进行大角度姿态机动,这时拦截器姿态控制系统具有非线性、强耦合、多输入多数出(MIMO)的特点。现针对动能拦截器模型的非线性和不确定性,提出PID神经网络自适应逆控制方法对拦截器飞行姿态进行控制。首先基于精确反馈线性化方法将系统解耦成三个独立的子系统,然后应用基于PID神经网络的自适应逆控制方法分别设计每个子系统的姿态控制器。该方法将PID神经网络控制与自适应逆控制相结合,对于拦截器姿态控制系统中的建模误差以及外部干扰具有较强的适应能力。仿真结果证明了该方法的有效性。