基于DeviceNet的电机变频调速控制

在工业自动化控制领域,现场总线的研究和应用已成为热点。罗克韦尔的Device Net总线是一种柔性开放透明的数据传输网络。电机控制系统基于这种新型总线网络,采用生产者/消费者模式的通讯方式,利用Control Logix5561控制器实现对电机的远程变频调速控制。     

群模糊层次分析法的改进及应用

为了解决层次分析法（AHP,Analytic Hierarchy Process）中基于专家主观评价来构造的两两判断矩阵的一致性问题,提出了一种改进的群模糊层次分析法（IGFAHP,Improved Group Fuzzy Analytic Hierarchy Process）.IGFAHP引入了专家的权重系数和三角模糊数,将AHP扩展到群决策和模糊决策领域,设计了一种基于直接模糊判断矩阵的权重计算方法,通过各指标间可能度矩阵转化为实数值求解权重来改进一致性.定义了在模糊集上的一致性函数,并与AHP分别在3~9层指标上进行了对比测试.通过飞行器总体方案风险评价的实例对IGFAHP进行了应用验证.结果表明,IGFAHP相比AHP降低了使用复杂度并提高了一 致性.      

飞机-驾驶员闭环系统模糊预见控制器设计

针对驾驶员操纵延迟和飞机不确定性所导致的人-机系统跟踪性能降低的问题,提出一种基于T-S模糊模型的鲁棒预见辅助驾驶方法。建立驾驶员-飞机时滞不确定T-S模糊模型,引入预见控制思想补偿驾驶员延迟,以跟踪误差和驾驶员操纵负担为性能指标,将存在模型不确定性的人-机指令跟踪问题转化为模糊最优保性能控制问题,并推导了该凸优化所应满足的线性矩阵不等式。为克服预见步数增多引起增广系统维数较大、进而导致线性矩阵不等式不易求解的缺陷,设计了一种次优的预见控制器。最后,分别通过驾驶员模型仿真和飞行模拟器实验,验证了所设计的模糊预见控制器的有效性。     

挠性航天器姿态机动的变论域自整定模糊PID控制

建立了带有太阳翼的挠性航天器的姿态动力学模型,应用改进的罗德里格参数来描述姿态运动学模型。针对挠性航天器模型参数不确定性和环境干扰等问题,提出了变论域自整定模糊比例积分微分(PID)控制方案,构建了计算简单并且可以达到控制精度的伸缩因子。基于Matlab/Simulink进行了仿真验证,结果表明,变论域自整定模糊PID 控制响应速度比传统PID控制、模糊PID控制快350s,且无超调,不仅能够使航天器完成对目标姿态的机动,而且能够有效地抑制挠性太阳翼的振动。     

基于模糊PID控制的燃气调压系统设计

针对燃气管道压力难以控制的问题,将常规PID控制和模糊控制相结合,提出一种基于模糊PID控制器的燃气管道压力控制方案。通过与常规PID的压力仿真曲线相比较表明：模糊PID控制性能优越、超调量小、上升时间快、调整时间短。     

一种适合单频GPS动态求解整周模糊度的方法

对于高精度测量和导航,GPS载波相位整周模糊度的快速求解仍然是一个难点,尤其对于单频接收机。本文提出一种动态快速求解整周模糊度的方法,其基本思想先对系数阵进行QR分解,然后通过矩阵变换使模糊度参数和位置参数分离,从而降低矩阵的维数,满足实时动态求解的要求,最后应用LAMBDA方法搜索模糊度。为验证该算法,我们用单频GPS接收机进行了两种实验(静态和动态),利用本文方法解算,静态误差小于1．5cm,动态误差小于4cm。实验结果表明：对于动态用户,该方法是快速和有效的。该方法可应用于高精度的导航和定位。     

基于FPGA的永磁同步电机电流环带宽拓展的比较研究

分析了电流环的数学模型,导出了电流环闭环传递函数,得出带宽的大小与系统延时的大小成反比。传统基于数字信号处理器的PMSM电流环的延时比较大,转速变化越大,带宽的影响越明显,而采用现场可编程门阵列FPGA控制的PMSM,可以将电流环的延时缩小一倍,进而改善速度环的响应能力并试验验证理论分析。     

基于模糊神经网络的纯电动车永磁同步电机矢量控制

纯电动车控制系统对电机控制性能要求较高。提供了一种基于模糊神经网络的永磁同步电机矢量控制方案。以模糊神经网络控制器作为电流调节器,并在速度环引入模糊控制器,将其输出作为电流环的限幅,达到限速的目的。仿真和试验结果表明:对于电动车运行的复杂情况,该方法具有良好的转矩跟踪和电机限速性能。     

带弹支干摩擦阻尼器的转子振动控制 策略和方法

根据弹支干摩擦阻尼器的特点,提出弹支干摩擦阻尼器控制转子振动的方案,建立了基于主动弹支干摩擦阻尼器的比例积分控制(PI控制)和连续增益调度比例积分控制(连续GSPI控制)方法,对两种控制方法控制转子通过临界转速的振动进行了理论分析、数值仿真和试验验证,并分析了其特点.      

M-FSVM在可靠性寿命分布模式识别中的应用CSCD

在产品的可靠性研究中,准确、有效地识别产品所属的寿命分布,是可靠性建模成败的关键。针对传统支持向量机(SVM)在解决多分类问题时存在不可分区域等缺陷,提出了一种基于多分类模糊支持向量机(M-FSVM)的可靠性寿命分布模式识别方法,建立了包括指数分布、正态分布、对数正态分布和威布尔分布四种常用寿命分布模式识别的模糊支持向量机模型,并进行了仿真试验研究。仿真试验结果表明,该模型能够克服传统支持向量机中存在的不足,能够对常用的寿命分布模式进行智能识别,识别率高,便于工程应用。