基于结构奇异值理论的压电柔性结构振动鲁棒控制

基于结构奇异值μ理论,针对含压电作动器和传感器的柔性结构,提出了不确定性振动控制系统的一般分析框架和鲁棒控制器设计方法.考虑了结构的模态参数不确定性和高阶未建模动态,通过引入适当的虚拟输入、输出和相应的加权函数分离出系统的不确定部分,建立适合于鲁棒μ控制器设计的增广系统,用D_K迭代算法求解控制器,以使闭环系统同时满足鲁棒稳定性和鲁棒性能要求.以含一个压电作动器和传感器的悬臂梁为例设计了鲁棒控制器,仿真结果表明对结构振动具有很好的抑制效果.     

应用幂变换法构造低周疲劳寿命预测的幂指函数模型

以GH4049合金低周疲劳数据分析为例,以数据残差检验为基础,说明应用Manson-Coffin方程时普遍存在的问题.从塑性应变幅与疲劳失效反向数在双对数坐标系下的二次曲线特征及残差稳定化角度考虑,基于幂变换方法构造了低周疲劳寿命预测的幂指函数模型,来改善残差图性态及模型预测精度.给出了13种材料的幂变换指数p值及模型寿命预测能力对比结果.分析表明:幂指函数模型对低周疲劳寿命预测结果分散带均在2倍因子以内,具有良好的精度.Manson-Coffin方程实际是幂指函数模型在双对数坐标系下的一阶线性近似,这是幂指函数模型寿命预测精度较高的原因.     

基于多模型方法的全包络鲁棒飞行控制器设计

利用新一代歼击机不同平衡点的多个非线性子模型对其机动飞行的全包络模型进行逼近。对于每一个子模型,设计相应的动态逆控制器,应用模糊神经网络产生控制器切换决策,实现不同飞行状态下不同模型控制器之间的相互切换。同时为了提高多模型飞行控制效果,对各模型控制器的输入及输出采样并作为神经网络的学习样本,形成一个全包络内的多模型统一神经网络控制器。最后通过歼击机的大迎角机动仿真来验证所设计的基于多模型的统一神经网络控制器的有效性,仿真结果表明所设计的统一神经网络控制器是有效的。     

模糊分层模型参考自适应控制方法在机器人视觉伺服中的应用

研究了基于图像的视觉伺服机器人系统的控制问题。首先建立了视觉伺服GRB-400机器人的图像雅可比矩阵,然后针对该动态LookandMove系统提出了一种带有模糊自调整能力的分层模型参考自适应控制的设计方法,其特点是设计方法简单并可以在线调节相关参数,给出了闭环系统的阶跃响应实验结果,并与原分层模型参考自适应控制闭环系统的动态性能做了比较,实验证明了改进后的闭环系统具有更好的动态性能。     

整体加筋壁板的破损安全特性与断裂控制分析

用有限元和断裂力学方法分析大型整体机翼下壁板的破损安全特性。对一个九桁条铝合金整体加筋板,裂纹从断裂筋条下向两侧均匀扩展的开裂形式,进行了应力强度因子和剩余强度计算,并和另一个具有相同构形的铆接加筋板的结果进行对比。当裂纹长度在两倍桁条间距以内时两种加筋板的剩余强度水平相当。但是当整体壁板中的裂纹穿过外侧相邻桁条时,整体桁条的止裂能力逐渐减弱。研究对整体壁板蒙皮胶接止裂条的断裂控制措施及有限元建模分析方法,描述止裂条胶层局部脱粘的处理方法和迭代过程。止裂条材料分别选用了钛合金和单向层压复合材料。计算结果说明胶接止裂措施能显著提高整体加筋板的破损安全性能。     

基于模糊变结构的空间飞行器姿态控制

根据空间飞行器姿态系统具有非线性、强耦合、多输入多输出的特点,对飞行器姿态模型的非线性和不确定性,提出分散模糊变结构控制方法。利用模糊系统对不确定性函数进行逼近,将获得的模糊系统函数作为系统不确定性界函数,对模糊逼近所带来的误差以及外部干扰项,采用控制补偿方法。理论分析和仿真研究表明,提出的控制方法具有姿态跟踪精度高,实时计算量小,便于工程实现等优点。     

基于Bang-Bang控制思想的迭代学习控制算法研究

根据迭代学习控制基本原理,吸取了Bang-Bang控制的思想,提出了新的迭代学习控制算法。与常用的利用迭代误差或误差变化率进行控制率计算的算法相比,该算法只需根据迭代误差的符号即可计算控制率,不仅大大减小了计算工作量,而且增强了系统的抗干扰能力。给出了算法表达式和控制结构图,进行算法收敛性分析。仿真结果表明该算法的有效性和收敛性。     

大功率拖动及控制在旋翼试验塔中的应用

介绍了大功率变频拖动系统在旋翼试验塔中的设计方案,它采用s7-300plc的控制,使其具有优越控制性能和良好的动特性,经过试验证明能很好的达到各项技术性能指标。     

三轴飞行模拟转台控制系统设计

本文简要介绍了三轴飞行模拟转台在直升机飞行控制系统地面模拟试验中的作用,重点阐述了三轴飞行模拟转台控制系统的基本原理、结构框图和系统设计要求,以及该转台控制软件的设计方法。     

基于约简遗传规划的线参数模型及在航空发动机起动建模中的应用

提出了一种新的约简遗传规划(PGP)算法和一种新的基于约简遗传规划的航空发动机起动动态线参数模型.这种模型采用遗传规划产生航空发动机起动模型的输入输出非线性模型集,并以二叉树结构表征函数项,运用正交最小二乘算法(OLS)估计二叉树分支(基本函数项)对于模型精度的贡献并去除复杂、冗余的函数项,从而加快遗传规划的收敛速度,最后通过GP进化可获得简单、可靠、准确的线参数非线性模型.发动机起动过程试车数据建模和与支持向量机的比较证明,这种方法可以产生适用性好、解析性强的线参数非线性模型,产生的模型可获得与支持向量机相当甚至更优的结果.