基于交替联合迭代的关节电机滑模控制参数整定方法

机器人关节电机的控制器参数整定是实现系统良好控制性能的前提。提出了一种基于交替联合迭代的关节电机滑模控制器参数整定方法。设计了永磁同步关节电机的电磁参数,并设计了PID电流环控制器和滑模速度环控制器结合的滑模PID控制器。利用工程整定方法初步整定滑模速度环控制器的参数;增设冗余PID速度环控制器,对其参数进行整定,以冗余PID速度环控制器和滑模速度环控制器作用于系统时的输出转速为迭代变量,交替选择速度环控制器参数进行联合迭代,完成滑模速度环控制器参数的整定。利用MATLAB/Simulink软件对系统进行仿真,证明方法具有较高的整定效率,可使关节电机控制系统获得良好的控制性能。     

基于状态观测器的IMU旋转控制算法研究

本文研究了光纤陀螺罗经系统的精密转位控制技术。通过对无刷直流电机传递函数模型的推导,提出了电流环、速度环和位置环三闭环控制的精密旋转控制方案,采用模糊自整定PID参数的控制算法。利用状态观测器实时估计电机的速度信息,无需速度传感器,不仅节约成本,而且减小了系统体积。应用MATLAB/Simulink搭建了模糊自整定PID控制器和状态观测器的仿真模型,仿真结果表明,该旋转控制系统的稳态误差为5″,响应速度快,没有超调和震荡。     

迭代学习方法在PID控制器参数自动调节中的应用及收敛性分析

针对PID控制器参数在具有不确定项或输出干扰项的非线性时变系统中的调节困难,提出了应用迭代学习方法整定PID控制器参数的方法,利用系统的跟踪误差信息自动整定控制器参数,通过理论分析得到此设计方法收敛的充分条件。此方法设计简单且具有普遍性,仿真结果验证了此设计方法的有效性。     

基于ATL引擎的UML到Simulink模型转换方法研究

针对UML的半形式化的表达方式缺乏精确的语义,无法验证软件设计过程中正确性的问题,展开UML设计模型到Simulink仿真模型转换方法研究。提出了一种UML状态机到Simulink／Stateflow的模型转换方法,建立UML状态机元模型、Simulink／Stateflow元模型以及状态机元模型到Stateflow元模型的映射规则。选取自动飞控软件作为案例,验证该方法的正确性。方法实现UML设计模型和Simulink仿真模型的自动转换,提高嵌入式软件开发效率,丰富并且完善模型驱动开发,也为嵌入式软件开发提供了技术支持。     

涡喷发动机电子控制器研究

进行了某型涡喷发动机数字电子控制器系统设计 ,执行机构采用了步进电机细分的驱动方案。分析和给出了涡喷发动机转速、压力、温度信号的采集过程以及起动控制箱、机械供油装置的接口电路 ,基于ITAE准则设计了PID控制器 ,并在发动机控制系统动态模拟试验台上进行了仿真验证     

基于支持向量机回归和RBF神经网络的PID整定

针对工业控制领域中非线性系统控制,在基于梯度下降法的RBF网络PID整定的基础上,对整定算法作出改进,控制目标不再是使当前跟踪误差最小,而是使当前跟踪误差和下一时刻跟踪误差的平方和最小。实现过程为:先由RBF神经网络在线辨识被控对象离散模型,得到被控对象的Jacobian信息,采用梯度下降法对PID控制器参数进行初步整定;然后,将系统跟踪误差和PID参数输入支持向量机模型,通过回归预测系统下一时刻的误差,改进的整定算法利用预测误差信息对参数进行再整定。仿真结果表明,引入支持向量机回归优化的RBF神经网络PID整定收敛速度更快,精度更高,跟踪性能优于RBF神经网络PID整定。     

基于支持向量机的航空发动机PID解耦控制

针对航空发动机多变量控制系统中各回路之间存在的耦合现象,提出了一种基于支持向量机(support vector machines,SVM)的航空发动机PID(proportion integration differentiation)解耦控制方法.利用SVM辨识发动机非线性模型,并获得SVM瞬时线性化模型,在线性化模型的基础上完成了PID参数的在线自整定.利用Lyapunov稳定性定理对控制器的收敛性进行了分析.通过对某型航空发动机的仿真,验证了该方法的有效性和可行性.      

飞机部件柔性装配多轴协同控制算法研究

根据飞机部件柔性装配多轴协同控制的需求,采用模糊自整定PID算法进行实时控制。依据模糊自整定PID控制策略和PID参数的整定原则,结合MATLAB软件,用MATLAB语言编程与SIMULINK相结合的方法实现了一种飞机部件柔性装配模糊自整定PID控制器的设计、分析与仿真。     

模糊复合控制在飞机除冰车加热系统中的应用研究

针对新型飞机除冰车加热系统的大惯性、纯滞后、非线性和模型不确定性等特点，提出了一种新的模糊复合控制方法。该方法将基于模糊规则切换的Fuzzy—PID双模控制与参数自整定模糊控制相结合，一方面利用基于模糊规则切换的Fuzzy—PID双模控制器增强系统的鲁棒性和抗干扰性，另一方面利用参数自整定模糊控制器加快系统的响应速度。理论分析和仿真结果表明，所设计的模糊复合控制方法能很好地适应飞机除冰车加热系统数学模型的大幅度变化，具有很大的实用价值。     

基于模糊LADRC的倾转四旋翼无人机纵向姿态控制

针对倾转四旋翼无人机存在控制冗余和模型具有时变性及不确定性的问题,进行了纵向姿态控制系统建模和仿真研究。运用牛顿运动定律和刚体转动定律建立无人机六自由度运动模型,并采用试验测量及数值仿真的方法获取模型参数。采用设计控制分配系数的方法解决控制冗余的问题。设计了基于线性自抗扰控制(LADRC)方法的姿态控制器并采用模糊控制对其参数进行在线整定,提高了控制系统的响应速度和鲁棒性。搭建了Simulink仿真模型,通过无人机纵向飞行控制仿真试验,验证了所设计的控制分配系数的合理性以及姿态控制器的有效性。     

基于动态补偿的多电机控制算法

多电机协调控制达到转速一致是电机控制中的一个关键难题，外加负载变动和电机参数变化时会引起电机性能的下降，达不到良好的控制效果。为使电机间保持转速同步，建立了永磁同步电机d-q坐标系下的矢量控制数学模型，基于转速跟随控制，提出一种基于单神经元PID的变增益速度补偿器进行偏差耦合控制。在MATLAB/Simulink建立了3台永磁同步电机的仿真模型。仿真结果表明，与传统PID固定增益速度补偿器算法相比，单神经元PID的变增益速度补偿器具有更强的鲁棒性以及更快的收敛性。     

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。     

基于积分分离+死区PID的逆变电路控制系统研究

为了提高逆变电路模块控制性能,在传统PID控制方法基础上提出了一种基于积分分离+死区PID控制的逆变电路控制方法,可有效解决传统PID控制引起的控制量超过被控对象而造成系统振荡的问题。积分分离+死区PID控制算法是在积分分离PID控制算法内引入死区PID控制算法,综合了两种控制算法的优点,既可延长控制系统使用寿命又可对系统偏差进行限制。最后通过MATLAB/Simulink建立具有逆变电路模块的高频电源仿真模型,将所提PID控制方法应用于其中,验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于GasTurb/MATLAB的航空发动机部件级模型研究

基于航空发动机总体性能分析软件GasTurb及其源代码,利用动态链接库技术实现在控制系统开发平台MATLAB下直接调用GasTurb部件级动态模型,并在Simulink下建立了包含涡喷、涡扇、涡轴、涡桨在内的22种发动机类型的部件级模型库,实现了两者之间的无缝衔接.应用实例与仿真结果验证了所建模型的有效性与高度可定制性.消除了从总体性能分析阶段过渡到控制系统开发阶段存在的交互障碍,为发动机控制和故障诊断研究提供了一种灵活的仿真平台.      

无人机电静液起落架收放及刹车系统仿真研究

无人机起落架收放及刹车系统在无人机的起飞、降落和刹车的过程中发挥着至关重要的作用,随着无人机飞行条件和要求的日益严苛,传统的液压系统已经无法满足需要。电静液系统既保留了传统液压系统的优点,又兼备电作动的优势。根据电静液作动器的工作原理,设计一款无人机起落架收放和刹车功能一体化的电静液系统,将改进型的PID 控制方式运用到起落架收放的控制中,并且设计两种模糊PID 控制方式运用于防滑刹车功能中,在此基础上进行基于AMESim 和MATLAB/Simulink 的联合仿真用于验证系统性能,并对仿真结果进行对比分析。结果表明：模糊PID 的控制方式控制效果良好,可以有效地改善无人机起落架收放和刹车过程的稳定性,使得起落架收放更安全,刹车效率更高。     

基于RT—LAB的半实物仿真系统研究

半实物仿真是导弹研制过程中的一个重要环节,仿真实验可以最小的成本检验导弹各个部件的性能及工作的协调性。本文基于某型红外导引头半实物仿真系统,详细介绍了QNX下自制板卡驱动程序的开发方法、编程要点以及可能遇到的问题,给出了RT～LAB软件的使用方法以及仿真模型的搭建方法。研究表明,RT—LAB可以方便快捷地将Simulink模型应用于半实物仿真系统,使用QNX系统作为目标节点,提高了仿真系统的实时性、稳定性和可靠性。某型红外导引头的半实物仿真系统中的运行结果表明该系统运行稳定、可靠。     

四旋翼飞行器姿态控制建模与仿真

四旋翼飞行器是典型的欠驱动、非线性、强耦合系统。其姿态控制精度和抗干扰问题一直是研究热点之一。为了实现小型低成本四旋翼飞行器姿态准确控制,详细分析了四旋翼飞行器受力情况,利用牛顿-欧拉方程建立了四旋翼飞行器非线性动力学模型,针对四旋翼飞行器在实际飞行过程中经常会遇到阵风、气流等不确定外界干扰,设计了基于小扰动的PID控制器,并通过对俯仰通道、横滚通道、偏航通道MATLAB/Simulink仿真模型进行仿真测试和结果分析。结果表明:所设计控制算法能够满足四旋翼飞行器姿态控制要求,并具有较好的抗干扰性能。     

液体火箭发动机试验台贮箱增压系统数值仿真

在不考虑传热传质的情况下建立了一种简化的贮箱模型, 并采用液体火箭发动机试验台气路系统通用模块化建模与仿真软件对容腔放气过程和某试验台贮箱增压系统在发动机点火工作段的增压过程进行了仿真, 计算结果与分析解和试验结果获得了较好的一致, 验证了软件的有效性和通用性.对两个系统的建模过程表明软件所采用的模块化建模与仿真方法适用于对复杂管网的建模, 在液体火箭发动机系统仿真上具有较好的应用前景.对贮箱增压系统的仿真表明, 合理设计PID控制参数并根据经验预置与额定流量相近的调节阀初始开度, 对于提高增压系统起动过程的平稳性有利.      

基于多并联支路的双余度永磁同步电机伺服系统分析

为了提高永磁同步电机(PMSM)伺服系统的可靠性,提出了一种基于多并联支路的双余度PMSM伺服系统。阐述了其基本的冗余设计原理和控制驱动原理。依据电机的具体结构和控制驱动方式,建立了基于多并联支路的双余度PMSM的数学模型及其控制系统模型,包括磁链平衡方程、电压平衡方程、转矩方程、机械运动方程和电流控制系统框图及其稳定性分析。并依据建立的模型,基于MATLAB/Simulink仿真其发生故障时的工作状态,得到整个伺服系统的响应数据,从理论上验证了该伺服系统的容错性能。     

基于RBF网络辨识的涡扇发动机双变量神经网络PID解耦控制

根据神经网络与PID算法相结合的思想, 针对涡扇发动机双变量控制中变量之间的耦合问题, 提出基于径向基函数神经网络(RBF)辨识的发动机双变量神经网络PID解耦控制, 并给出控制系统的控制结构及原理.仿真结果表明, 该方法控制精度高、跟踪性能强、鲁棒性良好, 能够有效地减小各回路之间的耦合影响, 并保证控制系统具有良好的稳态和动态性能, 适合航空发动机控制.