某陆空汽车涵道风扇有限元分析

针对在陆空汽车起降以及平飞状态的不同工况,根据螺旋桨的动量理论,计算得到涵道风扇桨叶有限元分析的边界条件.在限元软件ANSYS中建立采用层铺设计的涵道风扇桨叶有限元模型,并对涵道风扇桨叶添加边界约束条件、进行了分析计算.结果表明,该采用层铺设计的涵道风扇设计方案能够满足陆空汽车各飞行工况强度要求,为陆空汽车升力原件设计提供了可行方案.     

涵道风扇气动特性及其参数优化设计

为了解决涵道风扇组合系统复杂流场的计算问题并进一步提升涵道风扇的气动性能,应用CFD和动量源方法建立了较为精细的涵道风扇组合系统气动性能分析模型,明确了涵道风扇设计参数对气动特性的影响,对设计参数进行了优化设计,有效提高了涵道风扇的气动性能,优化后涵道风扇组合拉力提升了27.58%。     

基于主-辅控制架构的无人机鲁棒飞行控制律设计

无人机在实际飞行中易受到扰动与系统未建模动态等不确定性因素的影响.为此,文中提出了一种新的鲁棒飞行控制律设计方法.该方法以主-辅控制器为基本架构,主控制器采用鲁棒伺服线性二次型调节(LQR)法构造,以提供基本指令跟踪控制输入;以加入主控制器后的理想闭环系统为参考模型,基于鲁棒模型参考自适应算法设计辅控制器,以抑制扰动和未建模动态对飞行控制系统的影响.理论分析表明,该控制律能够保证闭环飞行控制系统在存在有界扰动与未建模动态情况下稳定且跟踪误差有界.非线性对比仿真验证了控制系统对各种形式扰动的抑制作用,说明了该控制系统的有效性与鲁棒性.     

模型参考自适应解耦控制研究

针对多输入，多输出耦合对象的参数在一定范围内变化的情况，研究了解耦控制与自适应控制问题，通过建立系统的参考模型，提出了按参数自适应律自动调整解耦网络和调节器参数的设计方法，对参数可变的２个输入２个输出的耦合对象进行了自适应解耦控制设计与控制系统计算机仿真，仿真结果表明，解耦网络和调节器能数固定时系统运行失控，实现参数自适应调整后系统运行正常。     

非线性解耦控制在无人机中的应用

为了提高无人机的机动性,同时保证其航迹的精确性,针对无人机纵向运动模型,采用非线性动态解耦Singh算法设计直接力控制器,并对某一型号的无人机模型进行了纯直接力模式的计算机仿真.结果显示无人机的速度、迎角、俯仰角以及航迹角输出均能按照预期的目标渐进跟踪控制指令,并且具有很好的动态响应.仿真实验表明基于Singh算法的直接力控制器能解除无人机在飞行过程中某些模态运动之间的交叉耦合,并能精确实现纯直接力、俯仰指向等3种模式的直接升力控制.     

异步电动机自适应非线性解耦控制

针对转子电阻变化和负载转矩扰动会破坏异步电动机非线性解耦控制系统的解耦性 ,使动态性能降低这一问题 ,采用降维转矩观测器和自适应转子电阻估计器分别对负载转矩和转子电阻进行观测和估计 ,实时地对非线性状态反馈解耦控制律进行调整 ,实现异步电动机系统的动态精确解耦 ,提高了系统鲁棒性 ,改善了系统动态性能     

模型参考自适应控制系统设计--输出误差直接自适应控制

本文利用输出误差直接自适应控制算法对一具体对象的模型参考自适应控制器进行设计.首先描述了常规的模型参考自适应控制法,然后提出了一种性能更佳的模型参考自适应控制方案.对两种模型参考自适应控制方案进行了鲁棒性分析.数值仿真结果表明,与常规的模型参考自适应控制法相比,本文所提出的控制方案大大提高了系统的性能,明显减小了震荡,缩短了自适应时间.而且在有界扰动的情况下,本文所提出的改进的控制方案能够更加较好地保证系统的各项性能.     

模型参考自适应解耦控制研究

针对多输入、多输出耦合对象的参数在一定范围内变化的情况，研究了解耦控制与自适应控制问题，通过建立系统的参考模型，提出了按参数自适应律自动调整解耦网络和调节器参数的设计方法，对参数可变的２个输入２个输出的耦合对象进行了自适应解耦控制设计与控制系统计算机仿真，仿真结果表明，解耦网络和调节器参数固定时系统运行失控，实现参数自适应调整后系统运行正常。     

多输入多输出电液伺服系统解耦自适应控制的研究

本文提出了一种新的多输入多输出电液伺服系统解耦自适应控制方案,它是广义最小方差自校正控制和参考模型自适应控制相结合的控制方案,能保证良好的动态解耦性能、高跟踪精度和适当的控制信号值.稳定性分析表明:本方案既适用于最小相位系统,也适用于非最小相位系统.使用本方案对一个两输入两输出的电液伺服系统进行了数字仿真和实时控制,取得了很大的成功.控制算法十分简捷,因而它适用于快动态系统.     

一类非最小相位系统的自适应解耦控制方案

本文提出了一类非最小相位系统的自适应解耦控制方案。通过令模型具有非最小相位对角形矩阵,使对象与摸型能自适应达到完全匹配。其方法简单易行,稳定性分析非常明了。仿真结果表明这种方案是可行的。     

基于多变量控制理论的无人机横侧向通道设计

无人机控制系统随其功能的增加而日益复杂,控制变量也随之增多;大的机动性能导致通道间的耦合增强,采用经典单变量控制的设计方法不能满足多变量控制系统性能的需要。多变量控制技术为复杂控制律的设计提供一个有效的手段。基于线性多变量控制理论对无人机横侧向通道进行设计,实现对制导指令的跟踪并对其进行解耦,并对所设计的控制系统进行鲁棒性分析。仿真结果表明基于多变量控制理论所设计的系统具有良好的跟踪能力和较强的鲁棒性能。     

多变量系统模糊自适应解耦控制方法综述

介绍了多种模糊自适应解耦方法,主要是传统自适应理论与模糊控制的结合以及糊神经网络解耦方法,并着重介绍了各方法的优点和局限性．最后对模糊自适应解耦研究领域的前景进行了展望。     

异步电动机的自适应解耦控制

针对异步电机微分几何法控制系统 ,分析电机参数变化对系统的动、静态性能的影响 ,提出一种简单的转子参数辨识算法 .给出了相关的结构图及仿真结果     

无人机纵向控制律设计以及纵向轨迹跟踪仿真研究

利用经典PID理论设计无人机纵向双通道控制律,用以跟踪能量状态法优化出的无人机纵向最优轨迹。首先通过在定常直线无侧滑模态下对无人机数学模型进行配平线性化,将飞机运动分解为纵向运动和横侧向运动。再利用经典PID理论对无人机纵向运动的俯仰回路和推力回路进行控制律设计。然后通过能量状态法优化出一条无人机纵向爬升、巡航和下降的最优轨迹。最后,用MATLAB进行轨迹跟踪仿真计算。仿真结果表明,设计出的控制律可以很好的跟踪优化出的最优轨迹,并且节油效果良好。     

非线性多变量电液伺服系统解耦自适应控制

本文结合非线性多变量电液伺服系统控制，提出了一种新颖的广义最小方差预测校正参考模型自适应解耦控制，将参考模型控制，预测控制的校正思想和广义最小方差自适应控制相结合。该方法不需研究非线性环节的模型，算法简捷。     

放卷张力系统解耦控制器的设计

针对凹版印刷机放卷系统对张力控制稳定性的要求,提出了一种利用自抗扰控制( ADRC)技术来设计张力解耦控制器的新方法.根据放卷系统的工作机理,建立了放卷张力系统的非线性耦合数学模型,用ADRC方法推导了张力系统的解耦模型,得到了系统阶数和静态解耦模型.在放卷张力系统模型的基础上,利用ADRC技术对放卷系统的张力解耦控制器进行了设计.控制器内部鲁棒性和抗干扰性能的对比仿真结果表明,所设计的ADRC解耦控制器可以较好地实现系统的解耦,并具有比传统比例积分微分控制器更好的内部鲁棒性和抗干扰性.     

模糊解耦控制系统的探讨

提出了以模糊解耦代替常规解耦的控制方法。在设计过程中，避免了对象精确数学模型的推导和严格计算的麻烦，实现极为简便。通过仿真实验，收到了较之常规解耦更为理想的控制效果。