基于模糊自适应PID的开关磁阻电机滞环脉宽调制直接瞬时转矩控制

开关磁阻电机(SRM)具有转矩脉动较大的特点。提出一种结合滞环控制和脉宽调制(PWM)的直接瞬时转矩控制策略解决此类问题。分析了转矩在控制过程中出现大波动的机理,制订了单相区和换相区不同控制方法。考虑到转矩在不同条件下输出特性,将PWM等效策略引入滞环限间,优化了转矩控制效果。加入了模糊自适应PID控制器,提高系统响应性能。仿真结果表明该控制策略响应速度快,能有效地抑制SRM的转矩脉动。     

考虑测量噪声的朗道自适应惯量辨识方法

传统朗道自适应惯量辨识方法只有一个自适应系数可以调节,难以同时兼顾辨识速度和辨识精度,导致速度自适应控制系统在测量噪声较大的情况下容易不稳定。为解决这一问题,提出了一种考虑测量噪声的朗道自适应惯量辨识方法。该方法采用相同的低通滤波器对速度和电磁转矩同时进行滤波,保证了辨识模型与无滤波时的相同。在此基础上综合调节自适应系数和滤波器时间常数,在保证辨识速度的前提下减小辨识系统的噪声,提高辨识精度,从而提高了速度自适应控制系统的稳定性。仿真和试验验证了所提方法的正确性和有效性。     

复杂叶片机器人磨抛加工工艺技术研究进展

针对航空、航天、能源等国家战略领域复杂叶片高效高品质加工重大需求,对近年来以工业机器人为装备执行体的机器人磨抛加工技术的研究进展进行了综述。具体围绕叶片机器人磨抛中涉及的加工系统精确标定、测量点云高效匹配、加工轨迹自适应规划,以及柔顺力精密控制等关键工艺技术,系统而全面地分析了国内外已公开发表的相关文献,并以典型的汽轮机叶片和发动机叶片为例,阐述了叶片机器人磨抛工程应用效果。最后从叶片特殊部位一体化加工、磨抛加工颤振抑制、磨抛表面完整性控制、叶片增减材混合加工等方面对该领域未来研究方向进行了展望。     

基于自适应PID的异步电机电流控制

在异步电机矢量控制电流环中采用参数自适应PID算法。该算法采用带遗忘因子的递推最小二乘算法对PID参数进行在线估计,能够根据不同情况实时调整PID参数。试验结果表明,该算法鲁棒性强、稳定性好、自适应性强、计算量小,能够满足对电流控制的要求,并且提高了速度的抗干扰能力。     

基于数据驱动的弹性高超声速飞行器控制方法

高超声速飞行器存在气动非线性强、复杂振动干扰等特点,参数不确定性大条件下传统依赖于精确模型的控制方法品质下降明显,需要进一步提高控制系统在线适应能力。针对弹性高超声速飞行器过载跟踪性能在线优化和弹性振动影响下的控制参数优化问题,提出了一种基于数据驱动的自学习控制方法,首先将高超声速飞行器输出反馈控制问题转化为状态反馈形式,采用鲁棒自适应动态规划算法设计了适用于过载跟踪问题的无模型控制参数在线优化方法,然后针对飞行器复杂弹性振动干扰的问题,提出了基于陷波滤波器的自适应动态规划控制方法,从而保证了振动影响下的控制参数在线优化效果。仿真结果表明,在不依赖于准确模型参数的条件下,所提的方法能够有效实现弹性振动干扰下的控制参数在线优化,并提高过载跟踪控制品质。     

统一混沌系统的指数型超曲面terminal滑模同步控制

讨论了一类统一混沌系统的指数型超曲面terminal滑模控制同步问题,并且针对初始状态离原点的不同,设计了3种超曲面,使得在系统初始状态远离平衡点和接近平衡点的情况下,均能较快地实现同步,从而弥补了接近平衡点收敛速度慢的不足。而且由于指数自适应环节的引入,使得滑模面的形式得到统一与简化,收敛性能得到进一步优化。最后仿真结果表明了该方案的有效性。     

月球上升段PEG参数自适应估计

针对月球上升器主动段制导中面临的上升器实际参数与制导计算机中存储参数不一致的问题,研究并提出PEG参数自适应估计的方法.通过分析,将对PEG制导有影响的参数如质量、质量流量、比冲、推力等转化为两个参数vex和τ,并利用加速度计输出对其进行估计.最后通过对使用参数自适应估计的PEG和未使用参数自适应估计的PEG的对比仿真,验证了PEG参数自适应估计的必要性和有效性.     

基于速度滤波的杂波抑制步进频率波形设计研究

杂波是影响高分辨雷达宽带一维距离像成像性能的重要因素。强杂波可能会造成目标点遮盖和虚假目标点,影响雷达的检测性能。针对步进频率成像杂波抑制问题开展波形研究,提出了一种抑制杂波的步进频率(CS-SF)新波形。CS-SF发射波形为组内同频、组间步进的脉冲串,利用目标与杂波的速度差异,通过组内加权抑制杂波,组间离散傅里叶逆变换(IDFT)提高距离分辨率。详细分析了该波形抑制杂波的原理和信杂比改善理论值,给出了CS-SF波形信号处理流程,建立了单目标杂波模型和扩展目标杂波模型。通过仿真验证了CS-SF抑制杂波的有效性,信杂比改善实际值符合理论值。     

基于自适应神经网络的飞行器主动容错控制

针对飞行器非线性系统执行器故障,利用RBF神经网络和自适应控制律,提出了基于自适应神经网络的故障重构和容错控制方法。设计了自适应神经网络观测器,利用神经网络逼近故障,引入调节因子,设计自适应律以在线调整神经网络权重向量和中心向量。构造自适应神经网络控制器,结合神经网络设计补偿控制输入。利用Lyapunov稳定性定理证明了所提方法可以实现系统渐近稳定。仿真实验结果验证了所提的方法对故障系统具有良好的观测性能、控制精度和响应速度。     

基于遗传算法的柔性机构形状变化综合优化研究

 实现机翼在不同的飞行状态下的最优气动外形是变弯度自适应机翼的一项关键技术。针对传统铰链机构会使机翼表面产生不连续变化而导致气流提早分离的问题,从全柔性机构实现连续平滑的形状变化的技术出发,以目标形状与实际形状的边界曲线之差最小为优化目标,采用遗传算法(GA)对柔性机构的拓扑、尺寸、形状进行了综合优化。在优化方法上,以二进制编码技术和实数编码技术为基础建立初始离散柔性机构的混合变量遗传算法模型,将其映射为有限元模型并进行了结构分析。在优化过程中引入了渐进结构优化(ESO)算法的思想,消除GA优化过程中产生的自由单元,改善了优化效率和分析结果。结合机翼前缘形状变化实例,基于MATLAB进行优化设计,并用ANSYS10.0对优化结果进行了机构的仿真分析。分析结果表明,所提出的方法合理、有效。