航空发动机变参数模型与滑模控制研究

涡轴发动机是一类复杂的非线性系统,传统的控制方法只能在小范围内取得较好的控制效果。本文基于BP神经网络的方法建立了涡轴发动机在飞行包线内的变参数模型,结合滑模变结构控制算法的优点,提出了一种基于PID趋近律的滑模变结构控制方法。使用该方法与变参数模型,使得发动机在飞行包线内任意点都能够取得很好的控制效果。     

基于遗传算法的航空发动机滑模控制研究

由于航空发动机是不确定的强非线性系统,本文结合遗传算法和滑模变结构控制的优点,在滑模控制的基础上,提出一种基于遗传算法的滑模控制。该设计方法用遗传算法整定滑模控制规律参数,使得发动机稳定性良好,消除抖振现象。仿真结果表明,该方法可以满足控制系统的鲁棒性和参数优化过程。     

基于MPC-PI的混合动力系统能量管理策略北大核心

为提高多电飞机直流母线稳定性及提高能量利用效率,基于模型预测控制(Model predictive control,MPC)理论引入反馈校正策略并结合PI控制方法,针对混合动力系统(Hybrid power syst-em,HPS)提出了一种能量管理策略。根据直流母线、蓄电池、超级电容及燃料电池的工作特性,建立了HPS的微分方程模型。在预测控制器设计中,以保证直流母线电压稳定及降低燃料电池消耗为目标,并考虑了对约束的处理。最后通过对该HPS施加随时间变化的负载,将所提的MPC-PI策略与传统的PI方法对比,通过仿真验证了所提方案的可行性和有效性。     

基于随机进化灰狼优化算法的分数阶自抗扰起动控制

航空发动机在起动电机起动过程中负载特性会随着转速而变化,同时起动环境的差异以及起动电机自身参数的变化均给起动控制带来了难度。为了解决传统控制策略在处理不确定性问题时的不足,提出了一种基于随机进化灰狼优化算法的分数阶自抗扰控制器(REGWO-FO-ADRC)：利用自抗扰控制,增强起动过程中系统的抗扰动能力;结合分数阶控制,抑制由带宽上限引起的观测器估计误差,保证控制品质;设计基于随机进化的灰狼优化算法,对分数阶控制器的控制参数进行在线自整定;用可变的进化速率描述种群更新过程,增加过程中的随机性,提高全局搜索能力和收敛速度。仿真实验表明,设计的控制器能够有效抑制诸多不确定性对系统的影响,改善航空发动机的起动性能。     

基于Matlab／Simulink的PMSM伺服跟踪系统的仿真研究

在高速传动伺服控制系统中,永磁同步电机（PMSM）已成为最主要的执行部件。快速、精确地控制永磁同步电机,对控制方法提出了很高的要求。本文在分析永磁同步电机的数学模型的基础上,在Matlab 7．1／Simulink环境下搭建了系统的仿真模型。采用电压空间矢量脉宽调制技术（SVPWM）的控制方法进行仿真,仿真波形达到了预期的效果,证明了该模型的有效性。