快速伺服刀架神经网络自适应PID控制

为了提高快速伺服刀架的控制性能,减小跟踪误差,实现正弦网格表面精密加工,提出了基于RBF和BP神经网络的自适应PID控制策略.由仿真结果可以看出,采用基于神经网络的自适应控制算法,使跟踪误差的最大值降低为1.37μm,跟踪误差的绝对均值降低为0.52μm.这两项指标相对与传统PID控制分别降低了28%和40%.     

微结构表面超精密加工中切削条件的影响分析

介绍了微结构功能表面加工中的问题,以同轴调制锯齿波微结构的金刚石超精密加工为例阐述了其加工原理,结合试验对刀具刀尖圆弧半径、被加工材料和切削液等切削条件与金刚石超精密切削加工后的微结构功能表面之间的关系进行了分析与讨论,并对主轴转速和刀具进给速度等切削用量与金刚石超精密切削出的微结构功能表面之间的关系进行了分析与讨论.     

飞行器伺服回路的变结构设计

 根据变结构系统（VSS）理论对某飞行器伺服回路进行了变结构设计,给出了控制器设计的详尽步骤,设计方法几何意义直观,在IBM4341机上通过了数字仿真,给出了仿真框图;与原伺服回路的控制性能进行了比较。仿真表明,VSS比传统普通控制系统具有以下几个突出的优点:（1）快速、无超调、无稳态误差;（2）对系统参数交化具有鲁棒性;（3）对外界干扰具有鲁棒性。     

快速光滑终端滑模在空天飞机姿态角控制器中的应用研究

针对空天飞机再入飞行阶段存在模型参数不确定和外部扰动情况下的姿态跟踪控制问题,分析、建立了考虑地球自转的空天飞机六自由度动力学模型;以此为基础,利用非线性三阶扩张状态观测器可实时在线估计姿态角速度和系统扰动的显著优点,导出了适用于控制系统设计的数学模型;利用该模型,设计了一种基于非线性三阶扩张状态观测器的快速光滑终端滑模控制算法。然后,基于李雅普诺夫理论,严格证明了系统的稳定性。控制算法利用快速光滑终端滑模控制无需惯常终端滑模控制所需的控制量系数矩阵的求逆计算,提高了控制算法的计算实时性;同时,采用光滑滑模趋近律能够在有限时间内收敛到滑模面且有效地消除抖振,对系统的参数摄动及扰动具有很强的自适应性。仿真结果表明,相比基于非线性三阶扩张状态观测器的传统非线性反馈控制算法,文中所提出的控制算法调整时间短,超调量小,并且具有良好的跟踪精度,具有一定的工程应用价值。     

用于精细微结构加工的快速刀具伺服系统设计

通过分析不同类型精细微结构的特点,设计了满足加工要求的快速刀具伺服系统,给出了不同形式柔性铰链刀架刚度的适用公式,并通过正交试验法对敏感结构参数进行了优化.实验结果表明,研制的快速刀具伺服系统刚度为328N/μm,固有频率大于3kHz,最大输出位移为38.1μm,能够实现精细微结构的高效高精度加工.     

基于UMAC的开放式超精密机床数控系统的开发设计

在介绍了基于UMAC搭建开放式数控系统的开发设计过程,阐述了数控系统具体的硬件和软件组成结构;系统采用PID+速度/加速度前馈的控制算法对X、Z轴直线电机伺服环进行了设置和调试,调试出了良好的动态性能。在大型非球面超精密车床的应用和实际加工试验表明:该数控系统功能完善,运行可靠,低速平稳性好,动态跟踪误差小,控制精度高,能够实现纳米级的系统分辨率和定位精度,满足设计要求。     

微结构表面超精密切削加工的关键技术

总结了微结构表面超精密切削加工技术相对于其他加工方法所不具备的关键技术,并指出了这一领域主要的研究方向及技术难点。     

陀螺加速度计伺服回路的滑模变结构控制方法研究

陀螺加速度计的正常工作需要相应的伺服回路来保证仪表具有足够的静态和动态性能,以陀螺加速度计伺服回路为研究对象,对其控制方法进行研究.基于已有的数字控制方案,针对陀螺加速度计伺服回路的参数摄动等不确定问题,设计了一种离散域内的滑模变结构控制器,并对其进行相关仿真和实验.仿真和实验结果表明,滑模变结构控制器的动态性能良好,具有较强的鲁棒性.     

超硬微结构光学功能表面的ELID磨削加工技术*

针对超硬微结构功能表面的ELID磨削技术研究现状进行综述,介绍了超精密磨削技术在超硬微结构光学功能表面加工方面的研究进展,同时也介绍了ELID磨削技术应用于微结构加工方面的研究现状,探讨了采用ELID对超硬微结构光学功能表面进行磨削加工的可行性及面临的问题,并对微结构光学功能表面的ELID加工技术的发展和应用进行预测和建议。     

高速热气流风洞供油系统的双路流量协调控制

针对高速热气流风洞供油系统双路流量的协调控制问题,在引入交叉耦合控制算法并汲取滑模控制与动态矩阵预测控制的优点的基础上设计了一种双路流量协调控制器.仿真结果表明:提出的单路流量控制算法能够实现流量的快速、无超调、精确控制,调节时间约为10s,控制精度可达0.1%,并且具有克服系统滞后的能力;提出的双路流量协调控制器提高了双路流量的动态跟随性,跟踪误差在±0.1L/min内.      

A novel intelligent adaptive control of laser-based ground thermal test

Laser heating technology is a type of potential and attractive space heat flux simulation technology, which is characterized by high heating rate, controlled spatial intensity distribution and rapid response. However, the controlled plant is nonlinear, time-varying and uncertainty when implementing the laser-based heat flux simulation. In this paper, a novel intelligent adaptive controller based on proportion–integration–differentiation(PID) type fuzzy logic is proposed to improve the performance of laser-based ground thermal test. The temperature range of thermal cycles is more than 200 K in many instances. In order to improve the adaptability of controller,output scaling factors are real time adjusted while the thermal test is underway. The initial values of scaling factors are optimized using a stochastic hybrid particle swarm optimization(H-PSO)algorithm. A validating system has been established in the laboratory. The performance of the proposed controller is evaluated through extensive experiments under different operating conditions(reference and load disturbance). The results show that the proposed adaptive controller performs remarkably better compared to the conventional PID(PID) controller and the conventional PID type fuzzy(F-PID) controller considering performance indicators of overshoot, settling time and steady state error for laser-based ground thermal test. It is a reliable tool for effective temperature control of laser-based ground thermal test.     

免疫反馈算法及其在航空发动机控制中的应用

基于生物免疫系统的反馈机理,针对现有免疫反馈算法在系统超调后性能恶化的不足,提出了一种新型的免疫反馈算法。该算法考虑了系统超调后的免疫响应过程,补充给出了系统超调初期、中期及后期的免疫规则。仿真结果表明,基于新型免疫规则的PID控制器超调更小、响应更快,抗干扰能力强,十分适用于大惯性对象和超调量大的系统。     

一种新型的智能非线性PID控制器

在分析总结标准PID控制器、各种变形PID控制器、非线性PID控制器特点的基础上，提出了一种智能非线性PID(INPID)型变结构控制器。将该INPID控制器应用于典型带延迟一阶对象和二阶对象控制，并与传统PID进行了对比，证明该控制器具有良好的控制效果、广泛的对象适应性和很强的鲁棒性。仿真结果表明．在控制量受限越强和系统参数变化范围越大的情况下，其优势越突出。     

Variable structure and adaptive control of a synchronous generator

Damping of synchronous generator oscillations has been investigated by using three types of controllers, i.e., the PI (proportional-integral) controller, the model reference adaptive controller (MRAC) and the variable-structure model-following controller (VSMFC). It was found that the PI controller fails to accommodate itself to the situation where there is a significant change in generator loading conditions. The MRAC greatly improves the dynamic responses of the generator over a wide range of operating conditions by minimizing the error in the responses obtained from the plant with a specified reference model. The damping of the generator is further improved by the VSMFC, which reduces the sensitivity of generator responses relative to plant parameter variations by providing sliding-mode operations     

冲压发动机连续可调喷管模糊控制研究

为了提高几何可调冲压发动机尾喷管控制性能,针对具有静差与动态不对称特性的连续可调喷管作动系统,采用模糊控制算法进行控制器设计,并利用自适应遗传算法进行控制器参数优化,最后将模糊控制系统与PID控制系统进行性能对比。结果表明,相较于常规模糊控制系统,优化后的模糊控制系统消除了稳态误差,减小了大小喉径在调节时间上的差异,鲁棒性较强。相较于优化后的PID控制系统,优化后的模糊控制系统在保证无稳态误差的基础上,具有更短的调节时间与更小的超调量,跟踪信号时具有更小的误差包络,优化后的模糊比PID控制系统性能提高2.6倍。总之,基于自适应遗传算法优化的连续可调喷管模糊控制系统比PID控制系统性能更高,能够满足高动态几何可调冲压发动机提出的响应快、调节精准、超调小的要求。     

航空发动机虚拟自学习控制方法研究

随着人工智能技术的发展，智能航空发动机逐渐成为当今航空领域研究的热点。传统的航空发动机控制对发动机模型的依赖性过强，而基于发动机气热动力学公式的机理建模会引入较大的建模误差，给控制器设计带来困难。对此，提出一种基于强化学习的航空发动机控制虚拟自学习方法，首先利用航空发动机的试验数据通过LSTM 神经网络建立虚拟学习环境，然后采用深度强化学习TD3 算法，在虚拟环境中训练智能控制器，最后采用JT9D 发动机模型验证智能控制器的性能。结果表明：相比于传统PID 控制，智能控制器产生的超调量更小，调节时间更短。     

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。     

复合材料布带缠绕成型压力控制技术

复合材料布带缠绕成型过程中的压力波动会影响制品的致密度和均匀度,同时会造成缠绕制品的界面强度及纤维体积分数不一致。芯模的圆度误差和安装误差会导致压力波动,气体的可压缩性、比例阀的死区效应、阀的流量非线性、气缸摩擦力及测量噪声会对缠绕压力控制造成非线性干扰。因此,设计了自适应灰色预测模糊PID控制器,通过对气缸输出缠绕压力的灰色预测,正确反映了压力信号的变化趋势,为模糊PID控制的推理提供了可靠依据。同时,采用两个独立的模糊推理系统来调节预测控制的步长和步长自整定算法的比例因子。仿真分析和实验结果表明：相比于传统PID控制,采用自适应灰色预测模糊PID控制使缠绕压力的稳态误差减小了62%,超调量减小了80%,有效提高了复合材料缠绕成型压力控制系统的稳定性。     

基于多目标遗传算法的航空发动机PID控制器参数优化

提出了1种基于多目标遗传算法以及多属性决策的PID参数设计方法,综合考虑了系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用改进非支配解排序的多目标遗传算法（NSGAII）求出了Paret0最优解;用这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行了权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法（TOPSIS）进行了多属性决策（MADM）研究,对Pareto最优解给出了排序;计算了某型航空发动机PID控制的数值算例,结果表明所提出的联合方法通用性好,所设计的PID性能优异,适合工程实际应用。