某型飞行模拟转台数学模型的建立及其简化方法研究

这篇文章根据飞行控制系统半实物仿真对飞行模拟转台的要求，提出了建立转台数学模型的必要性，扼要介绍了转台的建模方法，给出了某型转台的完整数学模型；在此基础上，讨论了“频带覆盖”与系统分析相结合的模型同化方法，得到了能反映系统基本特性的简化模型，并根据系统的实测结果对简化模型进行了校验，为研究飞行模拟转台对飞控系统仿真结果的影响创造了条件。     

基于Backstepping的飞行仿真转台自适应摩擦补偿控制

论述了基于backstepping的飞行仿真转台自适应摩擦补偿控制。在实验的基础上,提出了飞行仿真转台的动态模型,其中包括动态LuGre摩擦模型。针对此动态模型推导出包括自适应摩擦补偿的backstepping鲁棒控制器。仿真实验证明:闭环系统的输出可以达到渐进跟踪给定的位置参考信号和速度参考信号,克服了转台在使用传统的PID控制器时,其位置波形存在平顶,速度波形存在畸变的缺点。     

基于模糊自适应PID的伺服系统控制

以飞行仿真转台伺服系统为研究对象,设计了一种带比例因子的模糊自适应PID控制器,通过误差和误差变化率在线模糊推理并调整比例因子和PID控制器的修正值.通过引入积分分离控制方法,在保证系统动态性能的前提下,一定程度上克服了模糊控制方法无法消除静差的缺点,也满足转台控制的实时性要求.仿真实验结果表明,该方法与传统PID控制相比,能够有效提高转台伺服系统的动态性能和鲁棒稳定性.     

仿真转台控制系统中的动态鲁棒补偿方法

本文对高精度仿真转台控制系统问题进行研究和分析.文中着重介绍了一种能够克服干摩擦,死区,齿隙,负载变化,干扰力矩等对仿真转台的跟踪精度有影响的动态补偿方法.数字仿真表明,利用这种方法可取得很好的控制效果.     

基于模糊RBF网络的伺服转台鲁棒控制

针对神经网络控制和复合控制各自的特点，采用一种模糊RBF神经网络复合控制的方法控制伺服转台，用模糊RBF网络进行伺服系统辨识，在线修改复合控制的参数，用来提高复合控制的鲁棒性。实际控制结果表明，所采用的方法具有很好的辨识能力和控制品质，并具有较高的鲁棒性。     

基于非线性干扰观测器的转台反演鲁棒控制研究

针对转台系统三框耦合干扰和不平衡负载干扰等非线性因素的影响,提出了基于非线性干扰观测器的转台鲁棒Backstepping控制器.首先,阐述了鲁棒反演控制器的设计及稳定性证明;其次,通过设计并选择合适参数的NDO控制器,并进一步保证NDO控制器的全局指数稳定性及其有效性.实验仿真表明,这种新型鲁棒控制器能够很好地克服了转台现存的非线性因素影响,非常适合高精度飞行仿真转台系统的鲁棒控制.     

飞行仿真转台耦合力矩分析及其补偿控制

对于高精度的飞行仿真转台,影响其精度的因素很多,如三轴同时转动时的惯量耦合及负载重心与回转中心不重合等原因而造成的不平衡力矩,本文针对这两个问题进行了分析,建立了转动惯量与转角、负载偏载力矩与转角的函数关系,通过仿真计算说明,外框的转动惯量,内框的偏载力矩受耦合影响最大。在此基础上,给出了控制系统的补偿方法,为转台控制系统的设计提供了参考依据。     

基于采样控制理论的飞行仿真转台控制研究

基于采样控制系统的直接设计理论,应用提升技术,提出了仿真转台伺服控制系统多速率H∞控制器的设计方法,解决了转台控制系统中由于被控对象的不确定性及应用离散控制器控制连续被控对象的近似等价影响系统动态性能提高的问题,最后文中给出了具体实例。     

基于神经网络的直觉模糊推理方法

模糊推理是不确定性推理领域的一种很重要的方法.直觉模糊推理基于Atanassov直觉模糊逻辑,具有灵活性、合理性和可信性的优点,但并没有克服推理结果依赖于蕴涵关系的选取及有时不能满足推理一致性要求的缺点.通过理论推导,提出基于神经网络的直觉模糊推理方法,证明了该方法在正规直觉模糊集上满足推理的一致性.通过算例分析,验证了该方法的合理性.     

飞行仿真转台的一种新型前馈跟踪控制

针对飞行仿真转台系统,提出了一种新型的前馈控制器的设计方法,并对时间常数τ给出了迭代算法。该控制器适用于数字非最小相位系统,且控制器的实现不需要指令信号的超前信息,校正后的系统在低频段相移近似为零,增益近似为1。以某飞行仿真转台系统为例进行了数字仿真,仿真结果表明了该控制器的有效性。     

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。     

基于分段模糊Lyapunov方法的离散模糊控制系统设计

针对应用公共Lyapunov函数方法和模糊Lyapunov函数方法判定离散T-S模糊控制系统稳定性存在的保守性和难度，在定义离散型分段模糊Lyapunov函数的基础上，应用并行分布补偿方法（PDC）设计出使模糊系统全局渐近稳定的拉制器，并提出和证明了一个新的判定用环离散T-S模糊系统稳定的充分条件，该条件降低了上述方法的保守性和难度。通过一个仿真例子验证了方法的有效性。     

一种基于模糊Petri网的并行推理方法

把模糊Petri网模型转化为矩阵形式,在此基础上提出了一种并行推理算法。算法将推理过程转化为矩阵运算,不但考虑了前提条件的权值、变迁阈值和规则可信度等因素,还进一步将变迁触发条件严格化,有效的避免了一些变迁不必要的重复触发,降低了算法复杂度。通过实例说明,此推理算法易于实现并可以提高推理效率,尤其适合较大较复杂的模糊Petri网模型。     

基于代数的模糊Petri网逆向推理算法

分析了多种模糊Petri网的推理算法优缺点。在此基础上,给出了一个基于代数的模糊Petri网逆向推理算法。此算法充分利用了Petri网的数学理论基础和描述并发系统的能力,其数据结构简单,便于计算机编程处理。此外,其逆向推理思想可以将系统转化为一个只与问题有关的简单的系统,减小空间复杂度。最后举例说明了它的应用。     

基于模糊免疫PI和交叉耦合控制的AGV跟踪策略研究

针对AGV的多轮驱动，将模糊免疫PI和交叉耦合相结合的控制方法来实现AGV沿期等路径行驶，它解决了任一轮驱动系统因参数变化或扰动引起的不可预见性问题。由于交叉耦合控制利于多轮驱动之间的制约和协调，可以有效减少方向误差和提高路径跟踪的精确性。而基于免疫反馈原理的模糊免疫PI控制使系统具有一定的自适应能力和较强的鲁棒性，其控制性能优于常规的PI控制。仿真结果证明其可行性与有效性。     

基于模糊推理的人工鱼嗅觉感知研究

“人工鱼”利用人工生命方法实现计算机动画。为了丰富人工鱼的感知能力，提高对自然鱼的逼真动画效果，文章在分析“自然鱼”嗅觉机制、参考“机器鱼”感知系统的基础上，研究并实现了人工鱼的虚拟嗅觉感知．首先在人工鱼体系结构基础上建立了人工鱼嗅觉感知模型，并仿照生物嗅觉形成机理设计了三层嗅觉识别模型，采用基于主成分分析的模糊推理方法实现了嗅觉感知．经动画仿真，得到满意结果。嗅觉感知的研究和实现为人工鱼多感知融合系统提供了基础，也可为机器鱼嗅觉研究提供软件仿真平台。     

基于D-S推理的模糊模式识别方法

针对战场环境下数据融合系统的ESM设备获得的辐射源信息在时间上的冗余性,提出了一种基于D-S证据推理的模糊模式识别方法。该方法通过对观测样本信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了辐射源信息不确定性问题,提高了辐射源的正确识别率。最后通过单一的模糊识别和D-S证据组合的模糊识别两种方法的仿真对比实验验证了后者的有效性。     

模糊神经网络控制器的优化设计

模糊神经网络控制器不依赖于被控对象精确的数学模型,又能根据被控对象参数的变化自适应调节控制规则和隶属函数参数,但是模糊神经网络控制器在线修正权值计算量大、过度修正权值还可能导致系统剧烈振荡.针对以上问题,提出了在线修正计算中仅对控制性能影响大的权值进行修正,以减小计算量;根据偏差及偏差变化率大小,基于TS模型自适应调节权值修正步长,抑制控制器输出的剧烈变化,避免系统发生振荡.仿真结果表明模糊神经网络控制器的优化设计方法可以改善系统控制性能.