基于模糊故障字典法的故障诊断研究

本文通过对模糊自学习故障字典法在故障诊断的理论研究，给出了利用本方法进行故障诊断的设计方法，并针对本教研－火炮操瞄系统－ 微机电液控制系统进行了实验研究。     

PC总线工控机在千斤顶综合试验台中的应用

本文介绍车用双节式手动液压千斤顶综合试验台，该试验台使用一台工业PC机控制由三套控制系统组成的机电液一体化自动检测系统。     

某舰载火箭炮交流伺服系统复合控制研究

针对舰载火箭炮交流伺服系统控制速度与精度的问题,提出了一种RBF神经网络PID-模糊复合控制策略。该复合控制策略根据误差信息调节两种控制方法对被控对象的作用权值,使两种控制方法无扰动地切换,实现最终的控制量连续稳定输出。仿真实验结果表明,该控制策略较好地综合了RBF神经网络PID控制和模糊控制的优势,控制精度高,系统响应快、震荡小,能够更好地满足舰载火箭炮交流伺服系统的性能指标要求。     

随动模拟加载系统的自适应神经滑模控制

针对炮控系统随动模拟加载系统存在的摩擦、间隙、耦合等复杂非线性和参数时变等不确定性特征,提出了一种自适应神经滑模控制策略。对于系统中存在参数时变等不确定性,利用RBF神经网络自适应逼近不确定部分;另外,利用RBF神经网络动态调节切换函数的切换增益,改善系统的动态品质。采用Lyapunov理论推导出自适应律,在线估计神经网络权值和未知函数,并证明了系统稳定性。仿真表明,该控制策略能够较好地抑制干扰力矩,响应快,保证了系统静、动态的加载控制精度和鲁棒性。     

随动系统的新型非奇异快速终端滑模控制

鉴于某舰载随动系统存在摩擦、海况等扰动因素,为提升系统控制精度及鲁棒性,提出了一种基于相位补偿的非奇异快速终端滑模控制（NFTSM+ARBF+TTD）方法。将泰勒公式与非线性函数fhan相结合,构造跟踪微分器,旨在减小相位延迟。在抑制微分过程噪声的基础上,应用泰勒公式进行相位补偿。设计自适应神经网络（ARBF）逼近扰动项,减小了非奇异快速终端滑模（NFTSM）中的抖振。扰动估计结果表明,与RBF相比,应用ARBF逼近扰动能够有效抑制微分峰值,更接近扰动真实值。半实物仿真实验中,正弦跟踪结果表明NFTSM+ARBF控制策略的跟踪误差比NFTSM减小一半左右,具备良好动态跟踪性能,适用于该交流伺服系统。     

交流伺服系统的冗余控制研究

由于火炮控制系统中对交流伺服系统的高可靠性要求,提出了双CPU的冗余控制方案。基于TI公司的一款浮点型DSP,采用两片TMS320F28335为主芯片的硬件冗余方案,运用解析冗余的双CPU故障检测法判别故障并进行故障定位,实现冗余热切换,从而保证了系统工作的连续性。     

自适应模糊小波滑模控制在交流伺服系统中的应用

针对某武器大功率交流伺服系统的位置跟踪问题,提出了一种基于自适应模糊小波神经网络快速终端滑模控制(AFWN-FTSMC)方法。为使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型,采用自适应模糊小波神经网络控制器(AFWNC)逼近滑模控制中的等效控制部分,解决了由于系统的不确定性及干扰的存在而不能准确确定等效控制的问题;同时利用自适应PI控制来降低系统的抖动,并采用Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,该方法可以有效抑制抖振,提高系统的瞬态响应性能和控制精度,并且对结构参数不确定性具有很强的鲁棒性。     

预测步长自调整舰载武器消摇摆控制系统设计

针对以舰船为射击平台的舰载火箭炮,由于海上风、浪、流等多种因素的作用,射击线受到舰船摇摆而影响射击精度的问题,应用模糊控制理论和灰色预测理论,设计了一种基于预测步长自调整的灰色预测模糊控制器,通过对实时状态的模糊判决,实现对灰预测步长的自适应调整,从而改善控制效果。陆上及海上实验表明,系统达到了规定的动静态技术指标。     

基于模糊神经网络的扫雷犁自动定深控制系统的研究

针对某武器系统要求能对扫雷犁进行自动定深的要求,采用BP神经网络对扫雷犁电液伺服控制系统进行系统辨识,采用模糊逻辑与神经网络构造系统的自学习模糊神经网络智能控制器,并实现控制器的离线优化和在线学习.仿真试验和实际系统的使用结果表明所设计的智能控制器可以使系统具有良好的动、静态性能,实现了扫雷犁入土深度±10mm误差范围的精确控制.