直升机舱室噪声自适应内模控制模拟试验研究

为消减直升机舱室噪声 ,对有源消声技术进行了研究。本文采用一封闭空间 ( 72 0 mm× 3 40 mm× 3 40mm)模拟直升机舱室。运用自适应 FIR滤波器来设计内模控制的控制器 ,采用 IIR滤波器模拟误差通道。从而在实验室构造了一套基于自适应内模控制技术的主动消声系统 ( ANC)。实验结果表明 ,对单频及宽带随机信号均有较大的消声量。说明控制系统对舱室噪声有很好的控制效果 ,由于控制器权值在线调整 ,控制系统不仅更有效 ,而且有较好的稳定性和鲁棒性。     

舵机加载系统的鲁棒力矩渐近跟踪控制

针对舵机加载系统中存在未建模部分、时变、非线性等因素,设计了鲁棒力矩渐近跟踪控制器。分析了系统结构,并建立系统简化模型。为了抑制舵机运动扰动对加载系统的影响,提高系统跟踪性能,将舵机运动作为外干扰进行处理。根据系统输入信号的特点,基于内模原理,分别利用系统的传递函数和状态空间模型设计鲁棒渐近跟踪与干扰抑制控制器。针对期望极点难以选取的问题,利用最优化方法设计系统控制律,并引入期望衰减度调节系统力矩跟踪和扰动抑制性能。仿真结果表明,所设计的控制器能使系统获得较理想的跟踪性能,基于状态空间的最优化方法方便了系统设计。     

有扰情况下欠驱动刚性航天器旋转轴稳定研究

研究欠驱动刚性航天器受到正弦干扰力矩作用时的旋转轴指向稳定控制问题。采用欧拉-泊松形式描述航天器的运动方程,然后分别针对轴对称情况和非轴对称情况设计控制律,并结合Lyapunov直接法和LaSalle不变性定理证明控制律的全局渐近稳定性。理论分析和仿真结果都表明新的控制律能够实现旋转轴指向全局渐近稳定。     

基于神经网络时延预测的航空发动机内模控制器设计（英文）

针对航空发动机分布式控制系统中时延不确定问题,提出了一种基于神经网络时延预测的航空发动机内模多变量控制设计方法。首先分析了分布式控制架构下网络时延产生的原因及影响因素。然后设计了内模控制器,包括基于神经网络的时延预测模块、内模主控制器模块、执行机构小闭环控制模块以及与发动机起动过程开环控制计划相结合的切换控制模块。在理想和扰动条件下,从理论上分析了基于预测时延的内模控制系统的稳定性能,并对所提控制策略下允许的最大时延进行了说明。最后进行了全数字仿真和硬件在环仿真试验。结果表明,所设计的神经网络时延预测模块具备高精度预测能力,内模控制器的稳态误差不超过0.5%,具有良好的抗干扰能力、并满足实时性要求,具有一定的工程应用价值。     

永磁同步曳引机变频调速系统的内模控制

永磁同步曳引机是典型的非线性多变量强耦合系统,在同步旋转坐标系下dq轴电流存在耦合,传统的PI控制器无法实现解耦,提出一种基于内模控制原理和空间矢量算法相结合的高性能永磁同步曳引机解耦控制方法,用内模控制策略控制理想电机模型,对定子电流交叉耦合电势动态解耦,提高系统的动态响应性能,同时在整个电流闭环过程中对参数摄动和外扰动具有良好的鲁棒性,这种方法不需要额外的电机参数和检测硬件,试验结果验证了这种方法有效可行。     

模糊内模控制的永磁无刷直流电机控制研究

永磁无刷直流电机在日常生活和工业领域中有着广泛的应用。随着控制要求的不断提升,传统双闭环永磁无刷电机控制系统已逐渐无法满足实际需求。针对控制要求,提出了内模控制与模糊控制相结合的驱动方式。在内模控制与双闭环控制相结合的基础上加入了模糊控制,电流环采用内模PI控制,转速环采用内模PI与模糊的共同控制。试验结果表明:基于模糊内模控制的驱动系统在响应速度、超调量、转矩波动等性能方面与传统双闭环控制系统相比,都有明显优势。     

非线性系统的神经网络控制器设计

神经网络是解决非线性系统控制问题的一种新颖而有效的方法。文中主要讨论了神经网络在非线性控制中的应用,针对一个典型的非线性系统,采用不同的神经网络控制结构,设计了不同的控制器,并进行了数字仿真。比较了它们的优缺点。作者的研究对神经网络在控制领域当中的应用具有一定的理论指导作用。     

空间站姿态控制和动量管理研究

空间站在利用控制力矩陀螺 (CMG)进行姿态控制的过程中 ,由CMG产生的内力矩使空间站角动量重新调整分配 ,会引起控制力矩陀螺角动量随时间的累积 ,从而导致角动量的饱和。本文在空间站姿态控制与动量管理 (ACMM )线性化模型基础上 ,首先建立了不考虑扰动抑制下的控制系统稳定模型 ,其次分析了考虑扰动抑制下的控制器设计 ,引入线性系统有关理论 ,利用内模原理实现对扰动抑制的鲁棒控制 ,最后通过仿真验证了系统的有效性     

基于导引头伺服回路的跟踪系统设计

基于现代控制理论提出一种新颖的设计方法,采用内模原理设计伺服补偿器,可实现无静差跟踪和扰动抑制;利用状态反馈进行系统极点配置,使得系统具有良好的渐近稳定性和动态特性;用卡尔曼滤波技术可有效降低系统噪声和量测噪声对系统控制精度的影响,使得系统整体性能得到优化.