三相电压型PWM整流器建模和仿真研究

三相电压型PWM整流器(VSR)广泛用于AC/DC/AC系统前端整流.考虑到VSR本身非线性特点,建立适合于控制器设计上的数学模型比较困难,提出了一种状态反馈解耦控制电流内环和直流电压平方外环的电压型PWM整流器新型控制策略,基于功率平衡理论,采用解耦状态反馈控制方法,分析并建立了三相电压型PWM整流器d-q坐标系下的线性化数学模型.由于采用直流电压平方外环,使典型的非线性模型线性化,控制器设计直观精确,提高了直流电压和网侧电流的跟踪能力,改善了波形.提出了一种空间矢量的简化算法,简化了运算过程.在MATLAB/SIMULINK环境中建立了仿真模型.仿真结果表明:所设计整流器具有优良的稳态性能和快速的动态响应,实现简单,具有一定的实用价值.     

基于神经网络的导弹自适应滑模控制器设计

针对导弹六自由度非线性模型,根据时标分离原理将导弹系统分为快慢不同的四个回路.针对快、慢回路,提出了一种基于神经网络的自适应滑模控制器设计方案.首先分别在快、慢回路中采用反馈线性化实现解耦控制,然后设计基于神经网络的自适应滑模控制器来保证系统鲁棒性及性能,其中神经网络用来逼近系统的不确定性.理论分析及计算机仿真都表明,按照该方法设计的控制器不仅具有较强的鲁棒性,而且保证了闭环系统的渐近稳定性.     

基于模糊PID的直/气复合再入控制方法研究

升力式高超声速再入飞行器气动力、气动热耦合环境复杂,不确定性和干扰较大,一般采用直接力/气动力的复合控制方式。针对飞行环境特点和不同控制机理构成的复合控制模式,提出了一种基于模糊PID的直接力/气动力复合控制方法,该方法通过对气动力控制与直接力控制两个子系统分别设计模糊PID控制器,并设计了一种复合控制方案。最后针对某型升力式高超声速再入飞行器的纵向姿态复合控制进行了仿真验证,仿真中综合考虑了气动参数的误差、测量误差、大气干扰与大气环境的不确定性。仿真结果表明,所设计的模糊PID控制器较传统的PID控制器具有更好的控制性能,更强的鲁棒性和自适应能力。     

具有航向保持非线性的舵鳍非线性鲁棒控制

针对给定的线性舵鳍联合系统,考虑船舶航向保持的非线性,建立了一个舵鳍联合系统的非线性数学模型,然后采用精确反馈线性化对该非线性模型进行线性化,最后基于闭环增益成形算法设计出非线性鲁棒控制器.通过Matlab的Simulink工具箱分别对6级风浪和8级风浪作用下考虑舵机、鳍机特性的非线性舵鳍联合控制系统进行仿真,仿真结果表明所设计的控制器在保持航向控制的同时,能达到较好的减摇效果,并且该控制器具有较强的鲁棒性.本研究具有设计简单、物理意义明显的优点.     

高超声速飞行器的LPV鲁棒变增益控制

针对高超声速飞行器复杂的气动特性和严重参数不确定的纵向非线性模型,提出了一种基于线性变参数(linear parameter varying, LPV)的鲁棒变增益控制方法。首先,采用雅克比线性化方法将非线性系统LPV化,并结合张量积(tensor-product, T-P)模型转换方法进行LPV系统的多胞变换,得到LPV多胞系统;然后,采用H_∞鲁棒控制和增益调度策略设计了鲁棒变增益控制器,保证高超声速飞行器的纵向稳定。该方法不仅避免了复杂的非线性控制器设计过程,而且能够有效地抑制模型参数变化。仿真结果验证了算法的有效性。     

变质量分布硬式加油管建模与反演自适应控制

硬式加油技术适合给大型飞机加油,能与软式加油形成功能互补。研制硬式加油技术,需要解决伸缩管动力学建模与控制问题。在加油机定直平飞的前提下,建立了考虑伸缩管质量分布变化与气动参数不确定性的动力学模型。将不确定性视为复合扰动,采用反馈线性化实现标称系统的解耦,并分别为俯仰与滚转子系统设计了非线性干扰观测器与反演自适应控制器。仿真结果表明,复合控制器在多种不确定性条件下能达到一致的控制效果,控制性能优于常规增稳控制系统。     

空间站姿态控制/动量管理的神经网络反馈线性化控制

考虑不确定性的空间站ACMM问题是一类较为困难的非线性控制问题.论文给出了基于神经网络反馈线性化的ACMM控制器,采用Lyapunov稳定性理论进行控制器的稳定性分析,通过考虑转动惯量偏差和转动惯量变化的ACMM仿真结果验证了该神经网络反馈线性化控制器的鲁棒性和有效性.     

基于扰动补偿的伺服系统H∞优化设计与仿真

针对双轴伺服系统中存在较强的内部不确定性和外部干扰的特点,建立了系统的不确定性数学模型.在此基础上,提出基于扰动补偿的鲁棒两自由度H∞控制器的设计方法,并利用MATLAB软件对系统进行优化设计与仿真.设计与仿真结果表明:该控制器具有好的鲁棒性,解决了伺服系统性能要求和鲁棒稳定性要求两者之间的综合平衡问题,并获得了良好的扰动解耦效果.     

基于模型解耦的双通道旋转弹分数阶控制

为了提高旋转弹系统的控制品质,采用分数阶控制器进行双通道旋转弹控制系统设计。建立了旋转弹系统控制模型,进行线性化处理和解耦控制,并对解耦后的数学模型设计了分数阶PI^λD^μ控制器。针对分数阶控制器的参数整定问题,提出一种基于惯性权重的自适应粒子群优化算法,引入惯性权重非线性调整策略来平衡控制全局与局部搜索,从而得到全局最优解。仿真结果表明,该控制模型和控制器的设计合理可行。     

时敏制导炸弹离散自适应滑模BTT自动驾驶仪设计

为提高航空时敏制导炸弹控制系统的鲁棒性能,增强其大空域作战能力,将参数估计与离散滑模控制相结合,提出了一种适用于航空时敏制导炸弹倾斜转弯(bank-to-turn,BTT)自动驾驶仪的离散自适应滑模设计方法。建立了包含参数摄动项的BTT控制仿射模型,针对弹体气动对称与交叉耦合等特性,利用反馈线性化方法实现了原系统的解耦控制,并得到了参数化的离散滑模控制律;基于Lyapunov稳定性理论设计了控制器参数的自适应规律,有效克服了各动力学系数偏差引起的不确定扰动。仿真结果表明,所设计的离散自适应滑模BTT控制系统实现了各通道的解耦控制,能有效解决含有较大程度气动不确定性时炸弹的指令跟踪控制问题,并且消除了常规滑模控制的抖振现象。     

Finite-time tracking control for motor servo systems with unknown dead-zones

A finite-time tracking control scheme is proposed in this paper based on the terminal slid- ing mode principle for motor servo systems with unknown nonlinear dead-zone inputs. By using the differential mean value theorem, the dead-zone is represented as a time-varying system and thus the inverse compensation approach is avoided. Then, an indirect terminal sliding mode control （ITSMC） is developed to guarantee the finite-time convergence of the tracking error and to overcome the singu- larity problem in the traditional terminal sliding mode control. In the proposed controller design, the unknown nonlinearity of the system is approximated by a simple sigmoid neural network, and the ap- proximation error is diminished by employing a robust term. Comparative experiments on a turntable servo system are conducted to show the superior performance of the proposed method.     

基于NDO的飞行模拟转台伺服系统跟踪控制

针对飞行模拟转台伺服系统跟踪控制问题,提出了一种基于非线性干扰观测器(nonlinear disturbance observer, NDO)的反推全局滑模控制方案。该方案利用NDO观测系统的参数不确定性及非线性摩擦干扰,通过选择适当的设计参数使观测误差指数收敛,进而对引入NDO的系统采用反推全局滑模设计控制器,控制律的设计保证了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,所提控制方案能够有效克服参数不确定性及非线性摩擦干扰的影响,实现了转角位置的精确跟踪,并且有效去除了控制抖振。     

基于反馈线性化的非线性气动伺服系统跟踪控制

针对气动位置伺服系统跟踪控制中系统受压力波动、摩擦力扰动等非线性因素影响较大的特点，提出基于压力反馈线性化、摩擦力补偿的内外双环型控制算法。仿真与实验结果表明，该算法结构简便又宜于实用、跟踪精度较高，控制效果较好。     

永磁同步电动机自适应反步控制的建模与仿真

设计了一种基于自适应反步控制的永磁同步电动机非残性速度控制器，采用二阶滤波环节平滑速度指令．在设计非线性速度控制器的同时，进行不确定参数及负载力矩的在线自适应估计。建立了采用该控制器的永磁同步电动机速度伺服系统仿真模型．仿真结果表明，所设计的非线性控制器保证了系统的全局一致稳定性，永磁同步电动机伺服系统获得了很好的跟踪效果，并且对参数不确定性及负载力矩扰动具有很好的鲁棒性。     

基于递归神经网络的伺服系统自适应反步控制

针对伺服系统的系统参数摄动和非线性动态摩擦补偿问题,提出基于递归神经网络(RNN)的自适应反步控制(RNABC)系统设计方法.RNABC系统由反步控制器和鲁棒控制器组成,反步控制器包含RNN不确定观测器,鲁棒控制器则用来消除由于引入不确定观测器而带来的逼近误差.由于自适应反步控制的自适应律源于Lyapunoy函数的,因此系统的稳定性得到了保证.仿真结果表明,对于系统参数摄动和非线性摩擦干扰RNABC能使伺服系统具有很好的跟踪性能.     

交会对接模拟器控制系统设计

介绍了采用集散式控制机制的交会对接模拟器控制系统总体方案,用以实现系统的直接控制和集中监控管理.详细地介绍了交会对接控制系统的硬件结构和控制方法.为了改善系统的控制性能,控制系统设计中采用复合干扰观测器控制策略,并对不同干扰状态的模型进行数字仿真,仿真结果表明该方法有效地提高了系统的控制品质.     

基于ADAMS主动悬架的液压伺服系统设计

基于ADAMS/View,建立了考虑悬架运动学特性的非线性因素的1/4汽车悬架模型,并运用ADAMS/Hydraulic模块,建立了考虑液压元件的非线性特性的液压伺服控制系统,设计了液压伺服控制的主动悬架。以模拟路面和阶跃输入作为激励,采用PID反馈控制,且与被动悬架进行比较。仿真结果表明,该方法设计控制的主动悬架,其车身垂直加速度、悬架变形和车轮动载荷都明显降低。     

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。     

一种气液联控柔顺力控制系统的在线控制

运用滑动模态变结构理论中的经典非线性设计方法,设计了二阶滑模面变结构控制器。针对机械手臂的阻抗控制中力控制的难点在于不能精确的知道环境的刚度和位置从而导致给定参考位置的误差,应用在线环境参数估计的方法进行了仿真研究,仿真结果说明该方法能够较好的进行气液联控机械手臂的柔顺力控制。     

回归神经网络辩识电液伺服系统模型与仿真

建立了一种回归神经网络辩识非线性电液伺服控制系统数学模型的辩识方法,研究了基于回归神经网络内部状态反馈的辩识算法,利用辩识实验获得的过程输入/输出数据动态调整神经网络权值。仿真结果辨明:神经网络描述的电液伺服控制系统数学模型具有较高精度,算法全局逼近能力良好。