基于神经网络的伺服系统控制研究

采用神经网络方法设计伺服系统逆动态控制器。判定了一类非线性伺服系统的可逆性。设计开环和闭环网络权值训练方案,使用Ａｌｏｐｅｘ随机学习算法在线训练对象逆动态模型。进行了基于反馈误差学习方法的伺服系统实时控制器设计,仿真结果表明神经网络方法辨识和控制伺服系统的有效性。     

时延网络控制系统的区域极点配置设计

针对存在时变有界时延的网络控制系统,在一定假设条件下,基于分离原理讨论了状态观测器和状态反馈控制器的设计方法。状态观测器通过在开环预测和闭环预测间切换以补偿时延的影响,同时考虑时延的时变性以及回路中长时延的存在,闭环预测也是在多个模型间切换,从而将状态观测器建模成具有多个子系统的离散切换系统。在此基础上,利用预测状态作为控制器的输入,设计了具有圆盘区域极点约束的状态反馈控制器。最后以线性矩阵不等式可行解的方式分别给出了控制器和观测器的构造方法,仿真结果说明了所提出方法的有效性。     

闭环系统的虚拟参考反馈校正控制及迭代最小辨识

在线性框架下研究基于输入输出观测数据对未知系统模型中两反馈控制器的设计问题. 采用虚拟参考反馈校正控制直接设计控制器,无需系统建模过程. 在构造代价函数时,同时考虑闭环传函和灵敏度的模型-匹配问题. 针对模型匹配过程,分别设计虚拟输入和扰动;推导用于观测数据预处理的滤波器. 在设计控制器前,利用概率统计法对控制器进行检验以保证闭环系统的稳定性. 针对控制设计中的参数优化,利用数值优化理论分析迭代最小二乘辨识算法所生成的迭代序列与全局最优值间的逼近式,以此式作为评价收敛性和收敛速度的依据. 最后用仿真算例验证方法的有效性.     

航天器转动惯量在线辨识

可靠和有效的高精度姿态控制需要已知卫星变化的质量特性的精确信息,在线辨识航天器的转动惯量显得尤为重要。利用飞轮作为执行机构,分别提出了一种基于递推最小二乘法的航天器转动惯量在线开环辨识和闭环辨识的算法。当飞轮输出合适的控制力矩时,能够快速辨识出处于开环状态的航天器转动惯量,并且保证航天器的姿态变化在可接受的范围内。提出了一种闭环辨识方法,基于变结构控制器,在航天器完成姿态机动任务的同时,能够快速辨识出航天器的转动惯量,辨识精度在2%之内。     

结构智能半主动控制系统仿真设计

通过在电液伺服材料性能实验机MTS机上进行磁流变阻尼器动态特性神经网络辨识试验，建立了MR阻尼器的神经网络逆动态特性模型。通过离线训练设计了结构的神经网络辨识器、控制器模型，并提出了MR阻尼器神经网络半主动控制方案。将所建的MR阻尼器的神经网络逆动态模型、结构的神经网络辨识器模型、以及神经网络控制器模型用于结构的神经网络半主动控制并进行仿真，结果表明所建模型及控制方案能够有效降低结构的振动响应，同时最大限度地发挥MR阻尼器的动态特性。     

电动Stewart仿真平台动力学建模与惯性参数辨识

建立了某型电动Stewart仿真平台关节空间动力学模型,通过实验辨识出了平台难于测量的惯性参数.首先给出平台的拉格朗日法和牛顿-欧拉法两种建模结果的相互验证方法,然后推导出平台关节空间内动力学模型,最后进行平台单支路闭环等速运动以及单支路开环正弦运动的实验,利用遗传算法辨识出平台的惯性参数.两种动力学建模结果的相互验证保证了平台刚体动力学模型正确性,所设计实验操作简单,能够方便地辨识出未知的参数.为电动Stewart平台建模与惯性参数辨识提供了一种新的方法.     

多变量灰色广义预测控制直接算法及仿真

基于多变量灰色系统模型 ,提出了一种MIMO系统的广义预测控制直接算法。该算法利用两个辨识器分别辨识被控对象和闭环系统的参数 ,从而得到控制器的参数。算法在线辨识参数较少 ,又避免了Diophantine方程和逆矩阵的在线求解 ,进一步减少了计算量 ,提高了实时性。仿真结果表明 ,该算法是有效的     

一种运动控制器建模与网络控制系统仿真研究

提出了一种机理分析与系统辨识相结合的直流驱动运动控制器建模方法,并根据实测数据确定了研究对象的开环传递函数,在此基础上介绍了运用Matlab和Truetime工具箱建立运动控制器网络控制系统仿真模型的方法。通过对由CAN总线构成的运动控制器网络控制系统的仿真验证了建模方法的有效性,并对仿真结果进行了分析。     

基于遗传算法的嵌入式仿真的系统辨识与控制优化

数字随动(伺服)系统因具有非线性、不确定性和时变性,难以精确地建立系统的数学模型,由此对设计高性能的控制器造成困难.遗传算法因其隐含并行性、全局搜索等优点,在优化问题领域得到了很好的应用,但遗传算法简单应用于如数字随动系统这样的控制系统在线闭环辨识或参数优化时,会面临大量重复实验成本高、实验时间过长引起系统不稳定等实际问题.针对以上困难,提出一种基于嵌入式仿真的系统辨识方法,采用遗传算法进行数字随动系统同步在线闭环模型参数辨识与控制参数寻优.经过在数字随动系统实物环境下实验,证明了该方法的有效性.     

基于自适应速度观测器的感应电机控制策略

给出了一种基于全阶模型参考自适应速度观测器的感应电机速度和磁通控制策略.该控制策略能确保转子速度和转子磁通幅值准确跟踪参考值,且对转子时间常数的漂移和负载转矩的变化具有强鲁棒性.控制器的结构由开环和闭环两部分组成,其中开环控制器确保控制信号能够准确跟踪期望值,闭环控制器由实现系统鲁棒镇定.所采用的速度观测器在低速条件下性能良好,观测结果明显优于传统速度观测器.仿真结果验证了该控制策略和速度观测器的有效性.     

锅炉汽包水位系统DMC-PID串级控制仿真研究

给出具有可测干扰系统的动态矩阵控制(DMC)算法,并结合动态矩阵控制、串级调节和PID控制三者的优点,提出了锅炉汽包水位控制系统的DMC-PID控制策略,即内回路采用PID控制快速消除给水流量的扰动,外回路采用带前馈补偿的DMC控制,可有效地克服汽包水位系统的另一主要扰动-蒸汽流量的扰动,同时DMC的强鲁棒性保证了在对象特性变化的情况下仍然获得良好的调节品质。计算机仿真结果显示了该控制策略的有效性和实用性。     

基于干扰观测器的轮廓误差耦合控制研究

针对多轴运动的轮廓误差，提出了基于干扰观测器的轮廓误差耦合控制。该方法通过构造干扰观测器来预测各单轴系统的内部和外部干扰，并根据预测到的干扰信息对各轴进行补偿以消除干扰对系统的影响。考虑到系统的动态特性，拟采用模糊神经网络对干扰信号进行动态分配，并依据轮廓误差耦合控制思想补偿到各轴，达到轮廓误差最小控制。而文章采用遗传算法对网络进行训练以加快网络训练速度，且不易陷入局部最小。仿真结果证明其可行性与有效性。     

基于多模型的捷联红外导引头隔离度在线补偿方法

以捷联红外导引头的工程应用为研究背景,针对刻度尺误差带来的隔离度问题,提出一种基于多模型(multiple model,MM)的隔离度在线补偿方法。建立了捷联红外导引头隔离度模型,分析了隔离度对导弹制导系统稳定性和制导精度的影响;对刻度尺误差进行离散建模,采用基于MM的滤波算法,实时更新每个模型与真实值匹配的条件概率,得到刻度尺误差的估计值,最后将当前时刻的刻度尺误差估计值代入到制导回路进行在线补偿。研究结果表明,捷联导引头隔离度的存在会削弱制导系统稳定性、降低制导精度,特别在寄生回路正反馈时影响更为严重;所提出的基于MM的隔离度在线补偿方法可较好地实时估计出作用于系统的刻度尺误差,并有效实现了对刻度尺误差引起的隔离度的在线抑制,具有较好的鲁棒性和自适应性,达到了改善制导性能,提高制导精度的目的。     

两回路/三回路驾驶仪对闪烁背景下

针对闪烁噪声成为雷达末制导段主要随机误差之一,从控制系统设计的角度研究了闪烁背景下制导精度改进问题。建立了闪烁噪声作用下的制导控制模型,模型中引入了平台导引头动力学,研究了闪烁噪声对制导指令的影响;将控制系统设计指标选择为时域/频域混合的设计指标,选用开环穿越频率约束下极点配置方法完成了两回路/三回路过载驾驶仪的设计,研究了不同控制系统设计指标下的比例导引末制导脱靶量。研究表明,比例导引制导系统采用经典两回路过载驾驶仪时,通过适当增大开环穿越频率、适度减小系统阻尼,可以减小闪烁噪声造成的脱靶量;而当采用经典三回路过载驾驶仪时,则可以通过适当增大开环穿越频率、适当减小二阶阻尼或者增大一阶环节时间常数的方法来减小闪烁噪声下的脱靶量。     

四旋翼无人机系统PD-ADRC串级控制

针对四旋翼无人机飞行系统欠驱动、非线性、多变量、强耦合等控制难点,设计了串级控制系统。在该控制系统中,外环位置回路采用了经典的比例-微分控制方法,内环姿态回路分别采用线性自抗扰控制和非线性自抗扰控制两种控制方法进行设计。通过仿真对两种控制方法进行了比较,仿真结果表明,两种控制方法虽然都实现了四旋翼无人机位置控制和姿态角控制,但是线性自抗扰控制更加符合工程实际的需求,对四旋翼无人机而言线性自抗扰控制是一种更有效的控制方法。     

超低干扰力矩微纳卫星姿控半物理仿真平台

微纳卫星姿控的反作用飞轮输出力矩小,难以克服普通气浮转台的干扰力矩,为了解决上述问题,实现微纳卫星姿控地面半物理仿真验证,必须对干扰力矩进行有效补偿。为此,对干扰力矩分类并分析了各自的特性,针对性提出了干扰力矩主动补偿方法,研制了主动补偿式超低干扰力矩气浮转台,并基于此开发了微纳卫星姿控半物理仿真平台。研制的气浮转台的干扰力矩达到2×10^-5 Nm,小于微纳卫星反作用飞轮的最小输出力矩,利用半物理仿真平台有效地验证了微纳卫星大角度姿态机动控制算法。     

简化稳定广义预测控制算法

讨论了一种简化的无穷广义预测控制算法,算法在被控对象稳定的条件下可以保证闭环系统的稳定性.使用收缩原开环系统极点的方法使原系统稳定,然后针对这个稳定广义系统推导了无穷广义预测控制率,理论分析证明可以保证开环不稳定系统的闭环稳定性.该算法可以得到控制率的显式解,不用递推求解Diophantine方程,大大减小了过程计算量,具有一个意义明确的可调参数,适用于不稳定,非最小相位和纯滞后系统.对几类不稳定过程的数值仿真结果说明了该方法的有效性.     

陀螺稳定平台中速度环的非线性实验建模

在阐述两轴四框架陀螺稳定平台的结构和工作原理的基础上,具体分析了从实际实验装置中获取数据的方法。通过对内环中速度稳定环的机理分析,得到了简化的线性模型。针对平台在低频工作环境下所表现出的严重非线性特性,将线性模型与非线性的Stribeck摩擦力模型相结合,建立了系统的数学模型。利用遗传算法和所获得的实际系统数据对模型参数进行了辨识;通过在所辨识出的系统模型上进行扰动隔离的系统仿真实验,并将其结果与实际系统的性能进行对比,验证了所建模型的精度;通过对模型残差的分析,进一步地改进和提高了所建系统模型的精度。为研究两轴四框架陀螺稳定平台模型与误差补偿提供了实用的高精度的数学模型。