新型小脑模型关联控制器复合控制在电动加载系统中的结构及算法

在电动加载系统中,多余力矩强扰动和其他非线性因素直接影响力矩跟踪精度,传统的控制方法很难得到满意的控制效果.本文分析了电动加载系统中多余力矩产生机理,提出了一种新型小脑模型关联控制器(CMAC)复合控制策略,并对其结构及算法进行了研究.在控制结构上以系统的指令输入和实际输出作为CMAC的激励信号,采用误差作为训练信号,并根据激励信号的特点,提出了非均匀量化的思想.不同于常规CMAC的误差平均分配,新型CMAC根据高斯权重系数来分配误差.动态仿真结果表明,该方法有效抑制了加载系统的多余力矩及摩擦等非线性因素干扰,提高了电动加载系统的控制精度,增强了系统的稳定性.     

舵机电动加载测试系统设计及数值仿真研究

舵机电动加载测试系统用来模拟铰链力矩对电动舵机进行加载。针对由于加载对象主动运动引起的多余力矩问题,影响系统稳定性和跟踪精度等性能。为提高系统设计性能,从舵机加载测试系统的硬件搭建和控制方式两个方面考虑,搭建了电动加载测试系统,并建立了系统的简化数学模型,采用BP神经网络算法控制系统的模型进行仿真与分析。仿真结果表明舵机加载测试系统的阶跃响应速度和对力矩指令的动态跟踪性能明显提高,从而为小功率的舵机电动加载测试系统的工程化提供一定的理论依据。     

大载荷液压加载系统控制器设计与仿真

以大载荷液压加载系统(HLSLS)为研究对象,目的在于寻求一种控制方法能够尽可能真实地模拟HLSLS在实际工作过程中所受到的力载荷。根据HLSLS的被动式力伺服控制结构及其工作原理,建立了执行机构的数学模型。设计了结合缓冲弹簧、舵机位移和速度前馈、输出力矩变化速度反馈的复合控制器结构,提高了系统的稳定性、加载精度和动态性能。提出了基于遗传算法的系统参数整定方法,克服了系统参数时变及非线性因素的影响。利用Matlab仿真环境和系统试验装置分别进行了系统动态特性实验。计算机仿真和实物测试结果表明:该控制器使HLSLS对于模拟飞行器舵机及其伺服系统所受到的惯性负载、摩擦负载和弹性负载具有很好的力矩动态跟踪能力,完全能够达到系统控制性能指标的要求,具有较高的工程实践价值。     

高精度伺服转台扰动力矩补偿的一种重复自适应控制方法

摩擦力矩是高精度伺服转台控制系统中最主要的扰动力矩,也是影响系统低速跟踪性能的最主要因素。针对系统中动态摩擦力矩的影响,并且为了进一步提高系统的位置跟踪性能,本文提出一种重复自适应控制方法,仿真研究验证了所提方法的有效性。     

无刷直流电机模糊伺服控制器设计

针对直流无刷电机(BLDC)的数学模型具有较强非线性的特点,文章基于三调节因子模糊控制算法建立了其伺服控制器.与传统伺服控制器相比,为增加控制的平滑性,在模糊伺服控制器的设计中引入了第三个调节因子.将位置误差及其变化量分别作为位置控制器的输入,当位置误差处于不同的等级时采用不同的调节因子.为了验证所设计伺服控制器的有效性,分别对BLDC系统的位置跟踪、转速以及a相电流特性进行了仿真研究.此外,通过与位置环采用普通PI控制器时的位置跟踪特性进行比较,表明所设计的模糊伺服控制器性能较好,从而为无刷电机伺服控制系统的设计、开发与调试提供了一种新途径.     

带有摩擦非线性的CMG框架伺服系统 有限时间自适应鲁棒控制

针对控制力矩陀螺框架伺服系统中存在的摩擦非线性及不确定性等问题,提出一种基于终端滑模的有限时间自适应鲁棒控制律,确保闭环控制系统跟踪误差能够在有限时间内快速收敛到包含原点在内的任意小邻域内.通过对不确定参数的在线估计提高系统对参数变化的鲁棒性,并抑制外部干扰及摩擦非线性带来的不利影响.采用Lyapunov稳定性理论对闭环控制系统的稳定性进行分析并证明.通过对陀螺框架伺服控制系统进行仿真来验证所提出的控制律的有效性.     

气动加载系统的建模及非线性自抗扰控制

针对电气比例阀控气动加载系统压力跟踪控制存在系统参数不确定性、时滞性、强耦合等非线性问题,提出一种非线性自抗扰控制(ADRC)方法.首先建立电气比例阀控气动加载系统的动态机理模型;然后,在考虑外部存在未知扰动及负载波动等情况下,设计扩张状态观测器以对系统的耦合项及外部扰动等不确定项进行估计,并采用非线性误差反馈律给予实时主动补偿,从而实现系统加载压力的实时控制.仿真和实验结果表明,在ADRC控制下系统不仅具有良好的跟踪性能,响应速度快,抗干扰能力强,而且在工程上易于实现.     

基于力矩补偿与分配的多操纵面飞机飞行控制设计

针对多操纵面飞机舵面冗余和强非线性气动特征, 提出了一种基于力矩补偿与分配的非线性飞行控制系统设计方法, 采用指令－力矩－舵面的间接形式, 外环采用模型跟踪方法生成满足飞行品质要求的力矩指令, 内环采用力矩补偿结合控制分配的设计方法, 控制各舵面实现期望控制力矩. 以革新性操作效率器(ICE)飞机为对象进行了仿真验证, 结果表明力矩补偿与分配系统可实现准确的力矩跟踪, 系统对参数的变化有较强适应能力, 所设计的飞行控制系统能够依据参考模型对控制指令进行跟踪, 各控制通道间耦合被有效抑制.     

基于反步积分滑模摩擦补偿的光电伺服转台控制

针对光电伺服转台在目标搜索、瞄准时出现角度跟踪误差较大、爬行、抖振等问题,本文结合反步法、自适应滑模、LuGre模型的优势,提出了一种反步自适应积分滑模摩擦补偿控制策略。首先根据光电伺服转台工作环境复杂多变的特点,引入环境因子,建立了改进的LuGre模型,然后在李雅普诺夫框架下分步设计子系统与控制律。引入多个自适应律消除参数不确定对系统的影响,采用双非线性摩擦观测器进行摩擦扰动补偿,采用积分滑模增强系统鲁棒性并减小系统稳态误差。由李雅普诺夫定理证明可知系统全局稳定。仿真结果表明,这种新型控制策略能有效抑制摩擦扰动,提高系统角度跟踪精度,可以满足光电伺服转台的高精度跟踪控制的要求。     

基于图像视觉伺服的AGV动力学控制

针对具有非完整约束AGV点镇定控制问题,提出一种新的基于图像视觉伺服控制算法.采用眼在手上视觉伺服模型,利用图像视觉伺服原理,基于图像误差设计了AGV视觉控制器,求得AGV广义控制速度;然后根据非完整约束特点的AGV运动学和动力学模型,利用计算力矩法设计了AGV动力学控制器,由广义控制速度计算出AGV控制力矩;从而实现了基于图像误差AGV力矩控制.并利用Matlab和Simulink进行了仿真,仿真结果表明了控制方法的有效性和可行性.最后利用Reinovo型AGV进行了实验,表明该方法具有很好的实用性.     

基于DSP的液压伺服系统H∞控制研究

以高速开关阀控液压缸的液压伺服系统为基础,分析和建立了复杂的非线性液压伺服系统数学模型,采用TMS320LF2407A DSP芯片为主处理器,提出了一种智能鲁棒H∞控制方法。仿真结果表明,该控制策略与常规的PID控制比较,能很好地跟踪期望输出,响应速度更快,过渡时间更短,基本上能实现系统的无差控制。     

电液伺服系统多项式非线性建模与控制一体化设计

常规电液伺服系统PID控制无法克服非线性因素影响,存在跟踪准确性和鲁棒性问题.因此,本文提出电液伺服系统多项式非线性H_∞控制律设计方法,改进电液伺服系统的控制性能与鲁棒性.首先利用多项式非线性模型对电液伺服系统进行系统辨识,得到以误差作为状态变量的多项式非线性模型;然后设计多项式非线性控制律,证明所提出控制律可以保证系统从干扰至控制输出L₂增益小于等于设定值,并且在系统干扰为零时保证误差全局渐进收敛,同时给出了控制律的求解方法.最后对提出的控制律进行实验验证.实验结果表明:相较于常规PID控制,多项式非线性控制律能够改善实验台伺服缸控制过程的瞬态响应,具有更好的抗干扰能力.本文提出的设计方法为非线性H_∞控制在电液伺服系统控制领域的实际应用提供了可行方案.     

电液伺服试验机力控系统负载刚度自适应控制

负载刚度的变化会导致电液伺服力控系统的控制特性发生改变,从而降低系统的稳定性与控制精度.本文以电液伺服万能试验机为研究对象,首先建立了考虑负载刚度的力控系统数学模型,分析了负载刚度的变化对控制特性的影响;其次设计了模型参考自适应(MRAC)控制器,并根据试验机力控系统的设计目标提出了一种具有最小拍响应特性且满足严格正实要求的参考模型;然后利用Simulink对最小拍参考模型MRAC控制器及PID控制器进行了仿真,并在自制的实验平台上采用两种不同刚度的试样分别进行了等速力加载实验,仿真及实验结果表明所设计的控制器能有效的抑制试样刚度的差异所引起的控制特性的变化,使电液伺服力控系统的响应具有良好的一致性.     

直驱式巷道超前支架油缸控制方法

考虑到传统的阀控液压系统存在伺服阀容易因受到油液污染而无法正常工作、阀控液压系统效率低、节流损失大、造成能源浪费等问题,研究一种基于伺服电机直驱液压泵的超前支架电液控制方法.伺服电机直驱液压泵系统由于电机的启动和转向过程中存在滞后性,因此使用常规PID算法的控制效果较差,使用模糊PID算法对伺服电机直驱液压泵系统进行控制.使用Matlab/Simulink仿真软件建立本文研究的直驱泵控巷道超前支架控制系统的仿真模型,并建立超前支架的实验样机,使用常规PID与模糊PID算法进行对比研究,研究结果表明:模糊PID算法作用下,伺服电机直驱液压泵的超前支架液压缸位置变化的超调量更低,调整速度更快,能够快速跟踪给定信号曲线,具有较好的鲁棒性.     

航空发动机喷口分油活门位移传感器容错控制研究

分析了出现喷口分油活门位移传感器故障时,通过开环设置电液伺服阀电流控制喷口面积存在的问题,在此基础上提出了一种容错控制方法,根据喷口面积期望值与实际测量值之间的误差闭环运算喷口控制电液伺服阀电流。通过全数字仿真和半物理模拟试验对该容错控制方法进行了验证,结果表明,该容错控制方法能够保证全权限数字电子控制系统稳定工作,并具有较好的稳态和动态性能,且实施方便,对提高航空发动机全权限数字电子控制系统的工作可靠性具有重要作用。     

自适应与迭代学习复合控制的电液位置系统的研究

电液伺服系统具有高阶性、非线性、时变性的特点,而且运行过程中还将受到温度变化等因素的干扰,所以常规的PID控制方法难以取得令人满意的效果。为了使电液伺服系统拥有较好的控制效果,提出一种将自适应与迭代学习控制相结合的控制策略,应用于电液伺服系统的位置控制中。应用位置作为反馈,采用开闭环PI的控制策略,以及自校正的控制原理设计控制器,最后运用MATLAB来对其进行仿真。仿真结果表明,该控制策略能够提高系统的控制精度,提升系统的响应速度,提高其收敛与鲁棒性能。     

Adaptive Control of the Electro‐Hydraulic Servo‐System with External Disturbances

The paper deals with the structure of the adaptive control electro‐hydraulic servo‐system (EHSS) with external load disturbances, practical verification of the identification, and control algorithms. The electro‐hydraulic servo system composed of a servo‐cylinder controlled with a servo‐valve is discussed. It is a strongly nonlinear object with parameters changing over time. Adaptive adjuster parameters were determined by means of current identification resulting in the parametric model. Identification was conducted on the basis of measurement of the controlling size and regulated size objects. The identified model of the object was applied to carry out the on‐line synthesis of the proportional–integral–derivative (PID) controller. The selected problems connected with obtaining the algorithm of adaptive control are presented. The computer program for implementing the algorithm with numerical simulation and identification of the control physical model object were calculated. The aim of the research was to examine the effectiveness of the adaptive control method in an electro‐hydraulic servo system, both theoretically and experimentally.     

非线性预测控制在塞棒伺服系统中的应用

由于连铸机塞棒位置伺服系统中存在着伺服阀流量非线性、液压缸阀芯摩擦非线性等因素，造成了伺服精度的降低。为改善控制质量，首先建立了含非线性因素的塞棒位置伺服系统模型，然后引入非线性预测控制方法进行伺服控制器设计。该控制器采用RBF神经网络对系统在线辨识并作为预测模型和实现在线校正功能；采用黄金分割法实现控制量滚动优化。最后，在Matlab6．5环境下进行了仿真试验。结果表明，采用该方法能有效提高塞棒位置控制质量，验证了设计方法的有效性。     

改进模糊神经网络控制在伺服系统中的应用

稳定跟踪系统中,被控对象呈现出强耦合、非线性现象多和系统参数多且难以辨识的特点。针对传统的PID难以对其进行精确控制的实际情况,提出了一种新的控制方法。通过在神经网络结构中加入递归层而构造的改进的模糊人工神经网络,可以很好地描述动态系统。采用高斯基函数可以使网络具有很好的泛化能力。仿真试验表明,这种模糊人工神经网络和PID联合起来对一类伺服系统进行多模态控制,可以提高系统的自适应性和鲁棒性,有效提高控制精度,具有很高的应用价值。