基于速率限制舵机的II型PIO预测方法研究

为预测由于速率限制舵机引起的II型PIO,根据速率限制舵机的特点,建立了简化的速率限制舵机模型,在时域内对其动态特性进行了仿真分析,针对速率限制舵机非线性的特点,采用了描述函数法来研究闭环系统的特性,推导了饱和速率限制舵机的描述函数模型,研究了Gap准则预测II型PIO的具体方法。最后,通过一个简单的算例,介绍了这种预测方法的整个过程。该方法简便明晰,为非线性人机闭环系统的PIO预测提供了一种参考。     

超低空空投非线性PIO预测方法

在超低空空投下滑阶段,容易出现驾驶员诱发振荡即PIO(Pilot Induced Oscillation)问题,在此基础上分析了空投下滑拉平阶段产生PIO的主要致因,并建立含作动器速率限制的人机闭环系统,推导了闭环系统PIO发生的公式。基于同步和Neal-Smith驾驶员模型以及不同作动器速率饱和值运用描述函数法和GAP准则预测某型运输机PIO趋势。不同驾驶员模型PIO预测结果不同,同步驾驶员模型比Neal-Smith驾驶员模型仿真效果好,运用同步驾驶员模型进行预测,当驾驶员操纵增益绝对值大于11.5时,人机闭环系统失稳,容易产生PIO问题。仿真结果表明,若PIO是由驾驶员粗暴操纵所致,可通过减小操纵增益有效避免PIO的发生,在合理且允许范围内提高运输机舵机作动速率限制值可在一定程度避免PIO的发生。     

基于神经网络驾驶员模型的PIO预测分析

在PIO研究中,拟线性的McRuer驾驶员模型,因其结构简单、能反映驾驶员基本的行为特性而被广泛采用,但在通常情况下,驾驶员的行为具有高度的非线性,而运用神经网络模型可以更精确地描述驾驶员的非线性特性。以某机为例,利用试飞数据对神经网络进行训练和验证,建立了神经网络模型。通过仿真运算,并用时域Neal-Smith（TDNS）准则对该飞机进行了PIO预测分析。结果表明,与McRuer驾驶员模型相比,神经网络模型可以更好地逼近驾驶员特性,据此运用TDNS准则可以很好地对PIO趋势进行预测。     

弹载电动舵机幂次滑模反演控制

针对高频响弹载电动舵机系统存在的齿隙非线性、参数时变、未知扰动等问题,提出一种幂次型快速Terminal滑模反演控制策略.设计连续可微函数逼近齿隙非线性环节的死区模型,建立拟合系统的状态空间模型并划分为3个子系统进行控制设计.采用反演控制思想设计快速幂次Terminal滑模控制器,内环采用直接转矩控制控制策略,提高响应速度.应用Lyapunov方法证明闭环系统跟踪误差的有限时间收敛特性,实现了对齿隙非线性的精确补偿.实验结果验证了所提出控制策略的有效性,与反演控制和PID控制策略相比,弹载电动舵机的控制精度、收敛速度及鲁棒性有显著提高.      

驾驶员模型参数与PIO易感性关系研究

分析了驾驶员模型参数对人-机闭环系统特性的影响。用时域Neal-Smith(Time Domain Neal-Smith,TDNS)准则评估PIO易感性,分析驾驶员模型参数的改变对PIO易感性的影响。TDNS准则使用了序列二次规划(Sequential Quadratic Program-ming,SQP)算法确定驾驶员模型参数。以某型机为算例,采用TDNS准则,对其PIO易感性进行评估,并分析驾驶员模型参数对PIO易感性的影响。结果表明,驾驶员模型参数对PIO易感性影响很大,在评估过程中需要合理选择参数。     

基于自校正模型的非线性系统多模型预测控制

针对化工过程某些非线性系统的不对称动态特性,提出了一种基于自校正模型的多模型预测控制算法.在平衡点附近建立线性模型,利用当前工作点,通过二阶泰勒展开校正模型参数,补偿非线性不对称动态特性,形成了非线性系统的自校正多模型描述.以基于模型输出偏差的切换指标函数作为模型切换准则,结合状态反馈预测控制,构成了多模型预测控制器.pH值控制的仿真结果验证了该算法的有效性.     

继电式舵机非线性控制条件下的导弹倾斜稳定回路设计

采用非线性系统的设计方法,解决继电式舵机控制所导致的非线性问题.即将继电式舵机简化成具有死区的继电器,利用描述函数法对系统进行反复设计,从而得出满足系统性能的参数.对各种干扰进行数字仿真的结果验证了该设计方法的正确性和可行性.     

基于自校正模型的非线性系统多模型预测控制

针对化工过程某些非线性系统的不对称动态特性，提出了一种基于自校正模型的多模型预测控制算法。在平衡点附近建立线性模型，利用当前工作点，通过二阶泰勒展开校正模型参数，补偿非线性不对称动态特性，形成了非线性系统的自校正多模型描述。以基于模型输出偏差的切换指标函数作为模型切换准则，结合状态反馈预测控制，构成了多模型预测控制器。pH值控制的仿真结果验证了该算法的有效性。     

高超声速飞行器舵机间隙的影响及其抑制

高超声速飞行器非线性性影响飞行姿态控制,在某型轴对称高超声速飞行器俯仰通道数学仿真模型的基础上,利用描述函数法分析了舵机间隙环节对俯仰通道控制的影响。指出舵机间隙环节导致系统振荡,影响飞行姿态控制,然后在不改变原高超声速飞行器飞行控制参数的基础上,提出采用离散最速控制算法作为舵机控制算法抑制该间隙环节。仿真结果表明舵机应用该控制算法能显著削弱舵机间隙环节对飞行控制的影响。     

微燃机-冷热电联供机组的Hammerstein模型及非线性广义预测控制

为研究微燃机-冷热电(MGT-CCHP)联供机组动态运行特性及控制策略,采用Hammerstein模型结构快速辨识其非线性动态特性,并将非线性动态特性以串联的非线性静态模型和线性动态模型表示.采用逐步回归法确定动态模型阶次并采用粒子群算法辨识模型参数,得到易于复现的块结构化模型.基于Hammerstein预测模型,设计了MGT-CCHR冷负荷跟踪非线性广义预测控制器.利用Hammerstein模型分块描述对象静态与动态特性的结构特点,将非线性广义预测控制转化为线性广义预测控制与非线性静态函数求根问题,使控制量求解简化.通过与最优参数PID控制器的仿真结果比较表明,所设计的非线性广义预测控制器具有改善冷负荷跟踪性能和节能控制的效果.     

基于线性函数型权重的RBF-ARX模型的磁悬浮球系统预测控制

为了充分描述磁悬浮球系统具有非线性、开环不稳定性及响应快速性等特性,建立一个带线性函数权重的RBF-ARX(linear functional weight RBF networks-based ARX model,LFWRBF-ARX)模型。与一般的RBF-ARX模型不同之处在于,它引入1个与工作点状态相关的局部线性结构作为RBF网络输出层的权值。该模型随系统工作点的变化而变化,固定工作点时为局部线性ARX模型,当工作点变化时为全局非线性ARX模型。根据该模型的结构特点,采用结构化非线性参数优化方法(structured nonlinear parameter optimization method,SNPOM)来辨识模型的结构及线性、非线性参数。然后,以辨识的模型为基础,根据模型的局部线性及全局非线性特征设计预测控制器。仿真结果表明:以该建模方法建立的模型能很好地局部和全局描述磁悬浮球系统的动态特性,并能实现小球的稳定悬浮控制,比以一般ARX模型、RBF-ARX模型为基础的控制效果更好。     

舵机减速器转角测量误差分析与补偿

在舵机系统的力能传递测试实验中,减速器转角的测量精度是反映舵机特性的重要指标.由于机械安装、零件加工、控制算法采样量化误差和传感器非线性等因素综合影响,角度实测值与理论值之间存在误差并影响测量精度.本文以带有光栅传感器的舵机减速器作为研究对象,通过物理分析、数值计算与系统建模等手段分析了机械、传感器和控制算法采样量化等原因引入的测角误差,提出将机械偏心和传感器非线性作为系统误差,采用最小二乘法构建角度误差指标函数,通过优化指标函数获得由于控制算法采样量化造成角度误差的补偿量的观点.仿真曲线给出了动态静态加载时的误差曲线,以某型舵机减速器为测试设备的实验依此方法进行数据处理,实验结果将测角精度提高了一个数量级(30″),证明了此方法的有效性.     

双值预测函数控制及其性能分析

针对有限时域脉冲响应模型，给出了双值预测函数控制（DPFC）算法，推导出了闭环系统的特征方程和传递函数，定量分析了阶跃响应系数对闭环系统稳定性的影响．采用脉冲响应模型簇来描述被控过程的不确定性，推导出DFFC闭环系统的鲁棒稳定条件．     

基于RBF-ARX模型的改进多变量预测控制及应用

针对一类工作点时变的光滑非线性多变量被控对象,采用离线辨识的RBF-ARX模型描述系统的全局非线性动态特性,并在此基础上提出一种具有自适应微分作用的非线性模型预测控制方法。该方法将整个预测时域内模型输出和期望输出的偏差变化率考虑到优化目标中,利用与偏差变化率有关的函数动态修改该优化项的权重,从而能在保证控制器稳态性能的情况下有效地改善系统的动态性能。最后利用该方法对四旋翼飞行器实验装置进行了实际的姿态控制,控制效果验证该方法的有效性。     

三相生物流化床味精废水处理的优化控制研究

针对三相生物流化床味精废水处理过程的闭环控制进行研究,在考虑其大滞后性、复杂非线性等特点的基础上,提出一种基于人工神经网络的非线性模型预测控制方法以实现处理过程的闭环优化控制.该方法首先建立味精废水处理工艺模型,采用非线性模型预测控制方法对模型进行校正,并利用序列二次规划法解决其约束非线性规划问题,最终实现味精废水处理的闭环优化控制.仿真和实验结果表明该方法有效,可实现闭环实时控制,具有广阔的应用前景.     

汽车阻尼可调半主动悬架混杂模型预测控制

为协调汽车阻尼连续可调半主动悬架舒适性和操稳性之间的矛盾,并考虑减振器阻尼力须满足的非线性约束条件,研究了一种适用于半主动悬架的混杂模型预测控制方法,包括建立半主动悬架单轮车辆模型,提出综合描述舒适性和操稳性的悬架优化控制目标函数及半主动悬架须满足的非线性约束条件。利用混合逻辑动态建模方法描述半主动悬架混杂系统模型,基于模型预测控制理论研究半主动悬架混杂系统的有限时域优化控制问题。为便于问题求解,将非线性约束优化问题转化为包含实值变量和二值变量的混合整数二次规划问题,并借助分支定界算法进行求解。在随机路面和正弦波突起路面进行仿真验证后表明,所提混杂模型预测方法明显优于被动悬架和传统线性二次型调节器算法,能有效提高阻尼可调半主动悬架的综合性能,并在不同的路面输入激励和车速下均能取得较好的控制效果。     

类椭圆非线性迟滞隔振系统的动力学模型

应用类椭圆函数建立了非线性迟滞隔振系统的动力学模型，并导出了系统动力学模型的实用表达式.该模型由非线性刚度和非线性阻尼构造而成，模型中各个参数具有明确的物理意义，各阶刚度系数能很好地描述系统中存在的线性和非线性特性，而阻尼函数能很好地描述系统的迟滞和耗能特性.模型中含有待辨识的阻尼成分函数，该函数能反映系统中可能存在的高阶阻尼、粘性阻尼和干摩擦阻尼等各种阻尼成分.由于在模型中将阻尼项表示为位移的函数，因而减少了测量工作量，方便了数值计算.应用动力学模型重构了非线性迟滞隔振系统的恢复力-位移回线，结果表明理论回线与实验回线吻合得很好.     

具有输出限制的纯反馈系统的神经网络控制

为了研究一类具有输出限制的不确定非线性纯反馈系统的自适应神经网络追踪控制问题,利用神经网络的非线性逼近能力与自适应控制的反推法给出该系统的自适应控制器;利用障碍Lyapunov函数与隐函数存在定理进行控制器的设计。结果表明,该控制方法保证了闭环系统所有信号的半全局一致最终有界性。     

一类非线性系统的模型预测控制算法

本文提出一个用于仿射非线系统的模型预测控制算法。首先设计一个静态的非线性状态反馈以获得Ｉ／Ｏ线性化的闭环系统；然后，对此闭环系统设计模型预测控制算法以获得良好的动态特性和抗干扰性能。本文以一个实例说明了该算法的有效性。     

基于积分型Lyapunov函数的随机非线性系统的自适应控制

针对一类带有未知虚拟控制增益的随机严格反馈非线性系统,基于后推设计,引入积分型Lyapunov函数,并利用神经网络的逼近能力,提出了一种自适应神经网络控制方案.与现有研究结果相比,放宽了对控制系统的要求,取消了对于未知函数的限制条件.通过Lyapunov方法证明了闭环系统的所有误差信号依概率有界.仿真结果验证了所给控制方案的有效性.