航天器壳体压力自动加载系统的研究

航天器壳体的压力加载实验对于航天器的安全飞行具有十分重要的意义。研究并建立了航天器壳体水压自动加载系统的数学模型,针对该系统的高度非线性以及高低压特性显著不同的特点,利用误差及误差导数构造了一种变比例因子的模糊PD控制器。采用一种新型的遗传算法对控制器系统参数进行寻优。针对模糊控制器控制规则表与量化比例因子的不同特点,分别采用两种不同的编码方法,进而采用两种不同的遗传操作算子与遗传操作概率。通过MATLAB与C 语言接口编程实现对系统的仿真设计。实验表明该方法取得了良好的压力加载效果。     

飞机失速自动改出装置的设计

采用机械操纵系统的飞机相对电传控制飞机不具备飞行包线保护功能,驾驶员可能在误操作情况下使飞机进入失速状态,特别是新机研制试飞和失速飞行试验。失速自动改出装置通过控制反驱作动器带动操纵系统,抑制驾驶员将飞机操作进入失速,并在飞机进入失速后帮助驾驶员改出失速。模糊控制理论具备常规控制理论所不具备的很多优势,可以使控制律更简单、直观和有效,用于失速改出控制将使系统更加简单易行。     

变论域模糊控制在无人飞行器马赫数控制中的应用研究

针对无人飞行器的控制要求,提出了一种增量式变论域模糊智能控制算法。该算法具有调节裕度大、鲁棒性强的特点,适用于非线性控制系统,解决了无人飞行器巡航马赫数缓慢升高不能稳定跟踪目标值的问题。通过模拟飞行轨迹的半实物仿真试验,验证了模糊智能控制算法的控制效果,试验结果表明,通过采用模糊控制方法大大提高飞行马赫数控制的动态性能,满足无人飞行器控制系统设计要求,取得了较好的控制效果。      

基于飞行包线划分的航空发动机T-S模糊模型辨识

针对航空发动机在建立Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型时运算耗时长和过分依赖学习数据的问题,提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机T-S建模方法.通过飞行包线划分和标称点求取确定T-S模型的前件结构;计算各标称点的状态空间模型,将其作为T-S模型的后件;最后通过对航空发动机发参数据的机器学习完成对模型前件参数的辨识.仿真对比结果表明:该方法缩短了航空发动机T-S模糊模型的建模时间,并使得高压转子和低压转子转速的绝对误差分别小于0.25%,0.10%,保持了辨识精度.      

基于T-S模糊模型的航空发动机非线性分布式控制系统故障诊断

针对航空发动机非线性分布式控制系统的故障诊断问题,首先提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机非线性Takagi-Sugeno(T-S)建模方法,建立了具有网络诱导时延的航空发动机非线性分布式控制系统模型,然后将该系统视为离散切换系统,为其建立了具有时延补偿功能的故障观测器,给出了使得观测器误差系统渐近稳定的充分条件.故障检测仿真时间为20s,当第12s时,设定系统发生幅值为0.0025的阶跃型突变故障,仿真结果表明:12s之前,故障观测器保持渐近稳定,当第12s时,残差迅速增大并超过所设定阈值,从而检测到故障的发生.      

基于模糊控制的惯性测量单元温控系统数值分析

针对捷联惯性测量单元(IMU)温控系统的高精度、高滞后性和时变性,提出一种基于CFD技术的捷联IMU模糊PID控制器设计方法.首先,对某型号IMU的热量传递机理进行分析,建立IMU传热特性三维数值计算模型,借助CFD软件Fluent的UDF功能实现对IMU数学模型温控系统的模糊PID控制.最后,通过改变环境温度获得IMU数学模型在瞬态计算条件下的温度分布规律,并将IMU不同部位的温升值与试验结果进行对比,分析温度分布对惯性仪表的影响.研究结果能为IMU温控系统的改进和优化提供依据.     

复合材料布带缠绕成型压力控制技术

复合材料布带缠绕成型过程中的压力波动会影响制品的致密度和均匀度,同时会造成缠绕制品的界面强度及纤维体积分数不一致。芯模的圆度误差和安装误差会导致压力波动,气体的可压缩性、比例阀的死区效应、阀的流量非线性、气缸摩擦力及测量噪声会对缠绕压力控制造成非线性干扰。因此,设计了自适应灰色预测模糊PID控制器,通过对气缸输出缠绕压力的灰色预测,正确反映了压力信号的变化趋势,为模糊PID控制的推理提供了可靠依据。同时,采用两个独立的模糊推理系统来调节预测控制的步长和步长自整定算法的比例因子。仿真分析和实验结果表明：相比于传统PID控制,采用自适应灰色预测模糊PID控制使缠绕压力的稳态误差减小了62%,超调量减小了80%,有效提高了复合材料缠绕成型压力控制系统的稳定性。     

汽车ABS模糊控制方法的研究

对模糊控制理论在汽车防抱制动系统(ABS)中的应用进行了研究。在建立了汽车系统模型的基础上,设计了查询表在线插值的模糊控制器。该模糊控制器克服了直接模糊合成和查询表控制的缺点。仿真结果表明,该模糊控制方法能够达到理想的制动效果,并对不同的路面具有较强的适应能力。     

Fuzzy自整定PID控制器设计及其MATLAB仿真

针对常规PID控制器不能在线进行参数自整定的问题,结合模糊控制技术,提出了一种模糊自整定PID参数的方法,运用MATLAB进行仿真研究表明,该模糊自整定PID控制器既具有PID控制器高精度的优点,又具有模糊控制器快速、适应性强的特点,使被控对象具有良好的动、稳态特性。     

基于模糊模型的鲁棒自适应重构飞行控制

提出了一种基于模糊模型的歼击机鲁棒自适应重构控制方案。整个控制方案基于T S模糊模型,将歼击机各飞行状态的局部线性调节器与鲁棒自适应神经网络重构控制器相结合,避免了传统的增益预置方法中控制律在不同工作点之间切换造成的参数突变对系统性能的影响,可以保证系统在全局上拥有局部工作点具有的期望性能,证明了重构系统的全局闭环渐近稳定性。所提出的带有补偿项的完全自适应RBF神经网络,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,提高了神经网络的学习能力,同时通过自适应补偿项来在线估计神经网络的近似误差边界,可以有效地在线修正建模误差、外扰及操纵面故障等因素的影响,保证系统的操纵品质。仿真结果表明了所提出方法的有效性。