飞机舵机电动加载系统多余力矩抑制方法

针对飞机舵机电动加载系统存在多余力矩干扰的问题,提出了以改进型基于信度分配的小脑模型关节控制器为前馈控制,以增量式比例积分微分(proportion integral derivative,PID)为反馈控制的复合控制策略。在前馈控制器中,结合变刚度金属——橡胶缓冲弹簧、力矩测速反馈及梯度加载法,采用基于Sigmoid函数变平衡学习常数的权值调整算法,设计三维参考输入型神经网络结构。在反馈控制器中,采用增量式PID控制解决积分项溢出问题,同时为神经网络提供训练学习样本,最后通过理论分析证明改进算法的收敛特性及闭环系统的稳定性。仿真结果表明,该方法提高了系统的加载精度及在线实时控制能力,在一定程度上抑制了多余力矩干扰。     

应用复合前馈提高加载系统性能的实验研究

从理论上分析了电液伺服加载系统多余力矩的产生机理和特性,建立了相应的数学模型;提出应用速度、加速度复合前馈控制抑制系统多余力矩、提高加载性能的方法。在电液伺服加载试验台上进行相关实验,证明应用此种方法可以有效地抑制系统的多余力矩、将系统的动态响应频带提高到15Hz左右(相差10°、幅差10%)。     

飞行器半实物仿真中自适应电动加载系统设计

在飞行器半实物仿真系统中,需要精确模拟飞行器舵面气动载荷,针对舵机运动产生的多余力矩对系统性能的影响,通过构造自适应前馈控制器设计了自适应电动加载系统.基于模型参考自适应控制(MRAC)原理,通过构造合适的李亚普诺夫函数,证明了系统跟踪误差的渐近收敛性.仿真结果表明,自适应电动加载系统有效抑制了多余力矩,系统具有良好的跟踪性能.     

电液伺服加载系统的神经网络逆控制

针对液压加载系统及试件的特殊要求，采用基于径向基函数网络（RBFN）的逆控制器给出了该NARMA模型及逆模型存在的条件。该方法使用实际系统的输入输出信号以及径向基函数网络实现系统建模，并利用系统神经网络模型离线训练系统的逆动态作为控制器，以克服由于实际系统所受的扰动而可能引起的控制器（逆模型）不收敛，实际控制表明该系统对期望加载轨线具有良好的跟踪能力，同时对系统干扰和不确定性具有较强的鲁棒性。     

电动舵机极限环机理分析和抑制措施

针对电动舵机结构,建立了一种考虑减速器等效刚度的舵机模型.利用描述函数法,分析了舵机在考虑传动间隙情况下诱导的极限环,进而分析了在有无舵片所受摩擦力情况下极限环的频率特性.针对该类传动非线性,提出了一种工程上可实现的负反馈力矩机制来改变舵机在间隙区间的运动模态,从而抑制极限环振荡,并且给出了负反馈系数的选取准则.最后进...     

基于自适应观测器的导弹电动舵机故障诊断研究

介绍一种基于自适应观测器的故障诊断方法,该方法通过构造自适应观测器获取反映系统故障的残差信息,并根据Lyapunov方法证明了自适应观测器的稳定性,然后采用需要样本较少的序列概率比方法进行故障决策。建立了某导弹电动舵机的数学模型,通过构造自适应观测器获取反映系统故障的残差信息,针对该系统出现的故障,利用序列概率比方法进行故障决策,仿真验证了本方法的有效性。     

近空间高动态飞行器舵机加载模拟器地面试验研究

设计的舵机加载模拟器通过模拟高动态飞行条件下的气动载荷并测量舵机在载荷条件下的动态频带来考核舵机的响应特性.完成了舵机电动加载模拟器的试验系统设计,并在加载控制器中采用力矩前馈和舵机角速度前馈的复合控制方式,实现了小力矩情况下的高动态加载试验.试验结果数据通过傅立叶分析表明采用复合控制的方式可以满足在加载力矩幅值小于10Nm情况下,舵机电动加载模拟器的动态频带可达到10Hz,并且加载力矩与指令力矩之间幅差＜2%,相差＜6°.     

视景系统中三维动态模型加载方法的研究与实现

虚拟场景中如果缺少了三维动态表现,会影响到模拟的真实感和系统表现。基于OpenGVS开发平台提出两种动态模型的加载方法:(1)利用3DSMAX加载三维刚性物体运动过程;(2)加载使用底层图形库开发的动态效果,例如基于粒子系统的火焰等。同时,还对动态过程表现中要求的帧速稳定性提出了一种解决方案。上述方法无需过多资金投入,加入虚拟场景后耗费资源少,程序控制简单有效,实现效果逼真。     

电动大客车电控气压制动系统性能仿真分析

为了提高电动大客车的制动安全性能和制动能量回收能力,设计研究了一种较为智能化的制动系统——电控气压制动系统。在此基础上建立了车辆制动过程的相关模型,制定了适合于电控气压制动系统的制动力分配策略,并对车辆的制动过程进行了仿真分析。仿真结果表明:制动力分配策略是合理的,在保证制动安全性能的前提下,车辆取得了很好的制动能量回收效果,体现了电控气压制动系统在制动力分配和与再生制动协调方面的优势。     

机器人视觉伺服控制半物理仿真系统的研制

为了模拟机器人在自由运动的工作状态,验证实际物理手眼视觉伺服控制算法的效果,在4台PC机的基础上,用三维图形库OpenGL开发了仿真应用软件,组建了机器人视觉伺服控制半物理仿真系统。该仿真系统利用计算机三维图形学、机器人运动学和动力学、视觉测量以及视觉伺服控制等技术,成功仿真了在空间自由运动状态中,机器人对目标物体的捕获。     

闭环伺服系统的数学模型研究

在数控机床中，伺服系统是数控装置和机床的中间联接环节，是数控系统的重要组成部分，伺服系统接受来自伺服控制器的进给脉冲，经变换和放大后转化为机床工作台的位移，使工作台跟随机指令脉冲移动。本文研究的内容，就是伺服系统的数学模型分析，该研究结果为伺服系统的动、静态性能分析提供理论基础。     

基于扰动观测器的伺服控制器设计及仿真研究

利用扰动观测器减弱系统的量测噪声和外部扰动,利用抗漂移的状态反馈控制器来减弱驱动饱和的影响,将这两种策略综合用于伺服控制器的设计并重点对这种方案进行了仿真对比研究。仿真结果表明基于扰动观测器的伺服系统在扰动及量测噪声不大,且系统模型参数变化不大的情况下具有较高的动态性能及较高的跟踪精度并能克服饱和约束的不良影响。     

基于键图的电机伺服系统的建模与仿真

研究电机伺服系统的键图建模方法。使用20-sim软件建立了系统动力部分的键图模型，并使用SIDOPS 语言建立了控制器的模型，对电机伺服系统的阶跃响应和启动过程进行仿真。仿真结果表明，键图建模方法适用于多能量范畴的复杂机电系统的设计与分析。     

基于RBF辨识的伺服系统CMAC控制

提出一种基于RBF辨识的伺服系统CMAC复合控制器,并进行了仿真研究。采用RBF神经网络辨识被控对象模型,根据辨识结果调节单神经元控制器的参数,由单神经元PID控制器与小脑模型前馈控制器组成复合控制结构,通过搜索使控制器尽快地进入合适的参数空间,实现了控制的快速性要求。仿真结果表明,该控制方法能够缩短系统暂态响应时间,提高系统的动态跟踪精度,增加系统鲁棒稳定性。     

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.     

基于电动式力伺服的纵向操纵人感仿真系统

依据飞机纵向操纵负载力的数学模型，采用电动式力伺服加载的方式设计了飞机纵向操纵人感仿真系统。仿真结果和实际应用表明，该系统具有仿真精度高、快速性好等特点，能广泛地应用于飞行模拟器的操纵力负荷仿真系统中。     

DVD聚焦伺服系统建模与仿真

DVD伺服系统要求高精度和快速响应。为更好地进行DVD伺服系统设计，需要对其进行仿真建模研究，以便在实施硬件解决方案前检验控制算法、比较控制方案。聚焦伺服是整个DVD系统正常运行的基础。分析了DVD聚焦伺服系统中音圈电机和光头拾取器的数学模型，通过实验测定其模型参数，完成了DVD聚焦伺服系统的建模，并进行了仿真。     

飞行模拟器数字式操纵负荷系统

操纵负荷系统是飞行模拟器的关键分系统之一。经过多年研究与开发，我们推出了几种类型的数字式操纵负荷系统，并已成功用在Ｙ７－１００飞行模拟器中。目前又研制成功全数字式并行电动操纵负荷系统。本文就该系统原理、总体方案、建模方法、软硬件系统特点，进行了较全面的论述。