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531.
为了克服异步电动机直接转矩控制中转矩和电流脉动大等缺点,设计改进的自抗扰速度控制器取代传统的比例积分(PI)控制器。根据异步电动机的数学模型以及滑模变结构控制理论设计了一种基于转矩误差和磁链平方误差的新型滑模控制器。考虑电机运行过程中负载转矩未知问题,设计了一种基于Supertwisting算法的负载转矩观测器。Supertwisting定子磁链观测器的应用提高了观测精确度。通过效率优化计算得出稳态时最优定子磁链,并将其引入调速系统。仿真试验结果表明,该控制策略有效地减小了转矩和电流脉动,并且对外部扰动具有较强抑制作用,同时能够降低电机运行损耗,具有良好的动态和稳态性能。 相似文献
532.
航空遥感稳定平台可被应用于资源勘查、地理测绘等领域,可用于隔离载体飞行过程中相机的视轴抖动。由于装配等原因,稳定平台自身也会存在不平衡力矩、摩擦等干扰,这些干扰将影响稳定平台的视轴稳定精度。介绍了上述扰动对稳定平台的影响,并分析了这些扰动的形成原因。为了抑制这些扰动对稳定平台控制精度的影响,在基于传统干扰观测器的基础上,设计了改进型干扰观测器并将其加入到了稳定控制回路中,以形成扰动补偿控制,并对改进干扰观测器的扰动抑制效果进行了仿真分析。仿真结果表明,应用改进干扰观测器的稳定平台的扰动抑制效果明显优于传统PID控制算法,平台的稳定精度得到了进一步提高。 相似文献
533.
实际工程中的许多被控系统(如航天器,机器人,飞机等)几乎都处在一种变化的环境中,用精确的数学模型描述这类系统是不现实的。因此,研究考虑了这种不确定性的系统控制问题,在理论和应用中都有重要意义。 考虑用下述状态方程描述的不确定系统 (?)=(A0+△A(r,s))X+(B0+△B(r,s)u) (1)其中,X∈Rn,系统状态,n为系统阶数,u∈Rm,控制信号,A0,B0是适当维数的常值阵,r,s分别为p维和q维未知参数矢量,△A(r,s),△B(r,s)分别是与A0,B0同维的不确定矩阵。 相似文献
534.
535.
536.
主要研究了涡轴发动机控制问题。涡轴发动机由于直接与旋翼相连,因此直升机与涡轴发动机的动力学耦合十分明显,从涡轴发动机子系统角度讲,直升机传递来的扭矩可认为是对该系统强的扰动,如何提高涡轴发动机闭环系统的抗扰性能,提高涡轴发动机对直升机操纵的跟随品质就显得非常重要。自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control)是近年来新兴的一种的控制方法,它具有模型依赖程度低,抗扰能力强,设计简单且易于实现的特点.在不改变原有发动机串级PID控制结构的基础上,提出并构建了一种串级PID+扭矩ADRC补偿的控制结构, 该结构充分利用了ADRC控制强的干扰补偿能力。最后,在直升机/发动机综合模型仿真环境下,通D庵鄙蠓彼偕挡僮?验证了该算法具有比较理想的抗扰控制效果,能够较好地抑制直升机操控过程中大的扭矩扰动对涡轴发动机造成的不利影响. 相似文献
537.
538.
特征轴旋转表征了两个方位之间的最短角路径,通常被看做是一种拟最小时间的快速姿态机动策略。本文在动力学方程中考虑了外部扰动和系统参数不确定性,基于时变滑模控制技术(TVSMC)研究了刚体航天器特征轴旋转的鲁棒控制问题。首先,通过一个TVSMC算法揭示了所提出鲁棒特征轴旋转策略的主要特点,并且证明了全局滑模的特点和闭环系统的稳定性,给出了特征轴旋转的必要条件。然后,为了抑制全局抖振,提高控制精度,提出了一种基于扰动观测器的时变滑模控制(DOTVSMC)算法。其中,采用边界层方法来削弱抖振并设计了扰动观测器来补偿不期望的影响。在航天器的姿态表征参数选择上,采用了没有冗余性的修正罗德里格斯参数(MRP)。最后,采用数值仿真来验证提出方法的有效性,并采用调宽调频(PWPF)技术来调制开关推力器。 相似文献
539.
GAO Sheshenga GAO Yia ZHONG Yongminb WEI Wenhuia aSchool of Automation Northwestern Polytechnical University Xi’an China bDepartment of Mechanical Engineering Curtin University WA Australia 《中国航空学报》2011,(3):318-323
This paper presents a new random weighting estimation method for dynamic navigation positioning.This method adopts the concept of random weighting estimation to estimate the covariance matrices of system state noises and observation noises for controlling the disturbances of singular observations and the kinematic model errors.It satisfies the practical requirements of the residual vector and innovation vector to sufficiently utilize observation information,thus weakening the disturbing effect of the kinematic model error and observation model error on the state parameter estimation.Theories and algorithms of random weighting estimation are established for estimating the covariance matrices of observation residual vectors and innovation vectors.This random weighting estimation method provides an effective solution for improving the positioning accuracy in dynamic navigation.Experimental results show that compared with the Kalman filtering,the extended Kalman filtering and the adaptive windowing filtering,the proposed method can adaptively determine the covariance matrices of observation error and state error,effectively resist the disturbances caused by system error and observation error,and significantly improve the positioning accuracy for dynamic navigation. 相似文献
540.