基于LabWindows/CVI的导弹舵机测控系统设计

舵机是导弹控制系统的重要执行机构,为实现对电动及气动多种型号导弹舵机性能的测试,设计开发了一种基于LabWindows/CVI虚拟仪器的测控系统。介绍了该测控系统硬件组成和软件结构流程,软件设计过程中充分利用多线程、数据库等技术,准确快速完成舵机自动化性能测试。应用结果表明:该舵机测控系统工作稳定,测试精度和自动化程度高,满足舵机试验测试精度和技术指标要求,为舵机的性能研究和维修维护提供了良好的测试环境。     

基于ADAMS和MATLAB的ACC联合仿真

自适应巡航系统能保持安全车距,是现代汽车主动安全系统的重要组成部分.文章利用机械动力学仿真软件ADAMS/CAR建立JETTA GTX轿车整车动力学模型,对难以描述的部分采用基于实验的半经验模型,通过输入输出接口实现同MATLAB的联合仿真,对各种工况下ACC系统控制过程中车辆的动态特性进行研究,此模型较准确地反映了ACC控制过程车辆各相关参数的变化情况,可以作为进行实车ACC控制算法开发的基础,为加快开发轿车ACC系统的控制逻辑提供了理论依据.该模型还可进行ABS/ASR/ACC集成化系统仿真.     

基于AVR单片机的电动舵机控制器设计

根据无人机控制系统需求,设计一款基于AVR单片机的数字电动舵机控制器,详细介绍了该电动舵机控制器的组成、工作原理、数字PID控制算法,实现了对舵机的伺服控制,为工程研制数字化舵机奠定了良好基础。     

基于ARM处理器的舵机半实物仿真系统的实现

导弹舵机是导弹制导与控制系统的执行机构环节,其半实物仿真系统亦是实现导弹制导与拧制系统半实物仿真验证平台中的关键环节;文中针对某型导弹舵机的动态特性与控制参数,设计一种基于ARM微处理器的舵机半实物仿真系统的实现方法;首先使用simulink工具箱对对导弹舵机的模拟系统进行数学建模以及相关控制参数优化计算;最后,通过ARM控制器的硬件电路实现舵机的半实物仿真系统的硬件平台,以及嵌入式软件编程实现舵机性能模拟;根据舵机半实物仿真系统与自动驾驶仪之间联合测试结果表明,舵机半实物仿真系统可以在导弹制导与控制系统半实物仿真验证平台中替代真实舵机.     

一种舵偏角动态测试同步采集系统的设计

舵偏角动态测试中需要实时采集多通道、不同类型数据,而舵机数字指令的时间同步信息又无法直接获得.针对测试中数据的同步采集问题,设计了一个基于统一时标的多通道数据同步采集系统.利用舵机状态信息确定系统测试零点时间标志,并打开一个外部有源晶振作为系统时钟源,通过传感器、A/D采集卡的触发同步与舵机数字指令的计时同步相结合,实...     

弹用数字舵控的系统设计与实现

文章介绍一种弹用双通道数字舵机控制器的系统设计与实现方案;该方案以DSP数字信号采样与处理技术为基础,将舵机驱动系统与控制系统进行一体化设计,通过SPI总线拓展技术扩充舵机控制通道数量,并运用位置式复合PI及PD控制算法设计控制软件,从而实现了对双通道舵机的一体化控制;所进行的阶跃及频率响应实验表明,基于该方案的舵机控制器具备性能稳定、控制参数一致性好、集成度高、抗干扰能力强等特点,且其主要动态性能指标满足设计与应用需求。     

四旋翼无人机可视化轨迹跟踪仿真系统

为了便于对四旋翼无人机控制算法进行实验仿真和验证,联合Solidworks和Matlab/SimMechanics工具箱设计了一种四旋翼无人机可视化轨迹跟踪仿真系统;利用Solidworks搭建了四旋翼无人机三维实体模型,并通过Solidworks和Matlab转换接口将该实体模型导入到Matlab/SimMechanics中;Matlab/SimMechanics提供了了三维可视化窗口,可以显示无人机的实时仿真状态;仿真平台在Matlab/SimMechanics环境中实现,与Matlab/Simulink通信方便,可方便的将Simulink设计好的控制算法添加到仿真系统中,以进行验证和参数整定,还具有姿态分析和数据分析等功能;轨迹跟踪仿真结果表明,四旋翼无人机可视化轨迹跟踪仿真系统直观可视,准确可靠,能较好地对控制算法进行研究和测试,对四旋翼无人机以及控制算法的研究和开发具有重要价值。     

气动薄膜执行机构模型优化及参数辨识

在气动调节阀中,针对智能电气阀门定位器控制算法的开发通常需以气动薄膜执行机构模型为基础;本研究对应用于气动薄膜执行机构的传统Karnopp摩擦模型进行了优化,对动静摩擦判断条件DV(临界速度)进行修改,修改后的模型解决了DV如何选取这一问题。同时对传统气动薄膜执行机构模型的参数辨识方法进行改进,将多元线性回归和最小二乘法应用于估算气动薄膜执行机构中移动部件质量,弹簧刚度系数,预紧力,库伦摩擦和粘滞摩擦系数,通过实际气室压力和估计气室压力的标准误差、相关系数与参数向量中每个参数对应的p-value三个指标来决定参数的选取结果。将摩擦模型整合进气动薄膜执行机构动力学模型中,通过仿真和实验验证了参数辨识方法有效性。在开环不同幅值的阶跃信号和随机信号激励下进行仿真和实验对比,结果表明,整合后的摩擦模型能准确模拟气动薄膜执行机构的动态过程,该模型和参数辨识方法同样适用于其它机械装备。     

实时上肢参数辨识的康复机器人力控制研究

针对病人进行康复训练时,上肢动力学参数估计不准确和训练过程发生上肢动力学参数变化,所导致康复机器人系统辅助力计算不准确,影响精确和稳定的控制练训。为减小辅助力计算误差,实现精确和稳定的训练控制,基于阻抗控制算法,使用多元线性回归方法对上肢动力学参数进行辨识,提出了一种实时上肢动力学参数辨识的阻抗控制算法,建立了康复机器人动力学模型,同时对控制算法进行仿真研究。仿真结果表明该算法能够准确地对上肢动力学参数进行辨识,有效地消除了辅助力计算误差,实现训练过程中训练轨迹精确控制。     

基于FPGA的机载PWM信号转换器仿真与实现

无人机系统常采用脉冲宽度调制信号(PWM)控制舵机执行机构,在进行飞行控制系统闭环半物理仿真中,需要实时采集舵机控制信号作为无人机模型的控制输入,进而构成闭环仿真.提出并实现了一种以FPGA为核心的PWM信号转换器的设计,给出了PWM信号转换器各部分模块的详细设计,并用Verilog在FPGA中实现了其全部功能.在对FPGA设计的PWM信号转换器模块功能仿真和时序仿真正确后,下载到Altera开发板中进行验证.测试结果表明,利用FPGA设计的PWM信号转换器模块具有测量精度高、简单高效的特点,满足了实时仿真的要求.     

Real-time multi-rate HIL simulation platform for evaluation of a jet engine fuel controller

A new Hardware-In-the-Loop (HIL) platform is developed for testing of a turbojet engine fuel control system using a multi-rate simulation platform. The HIL equipment consists of an industrial PC and a commercial I/O board for jet engine simulation as the controlled process and an Electronic Control Unit (ECU) as the fuel controller. The controlled process consisting of actuator, physical process and sensors is fully simulated in HIL simulation. However, the high resolution signals of some components in the HIL simulation cause the real-time simulation to become difficult due to the need of small time-steps. As a result, the disparity between the jet engine model sampling rate and these high resolution signals requires a multi-rate simulation. In this study, a multi step size simulation is developed using multiple processors. These processors are designed to synchronize the status of the engine model with the control system as well as to convert the raw data of the I/O boards to actual input and output signals in real-time. These features make the HIL equipment more effective and flexible. The HIL environment is proved to be an efficient tool to develop various control functions and to validate the software and hardware of the engine fuel control system.     

FADEC硬件在回路测试系统设计

发动机全权限数字电子控制器(FADEC)对航空发动机进行实时在线控制,其控制效果直接影响发动机的安全运行.硬件在回路测试系统是FADEC设计与验证的重要手段之一.设计了一种FADEC硬件在回路测试系统,该系统包括发动机电子控制器(EEC)、接口模拟器、发动机和飞机模型及其显示系统.该系统可以实时模拟发动机和飞机的各种传感器、执行机构信号,对FADEC进行高效、全面的验证,主要包括控制规律、EEC的接口电路、自检测、容错和重构策略等.通过大量的试验测试表明,该系统能够实现实时、稳定、高效的闭环仿真,达到了验证控制算法和控制逻辑的要求.     

Time Delay Compensation for Hardware-in-the-loop Simulation of a Turbojet Engine Fuel Control Unit Using Neural NARX Smith Predictor

Hardware-in-the-loop (HIL) simulation is an effective technique that is used for development and testing of control systems while some of the control loop components are simulated in a proper environment and the other components are real hardware. In a conventional HIL simulation, the hardware is an electronic control unit which electronic control signals are communicated between the hardware and the software. But, HIL simulation of a mechanical component requires additional transfer systems to connect the software and hardware. The HIL simulation can achieve unstable behavior or inaccurate results due to unwanted time-delay dynamic of the transfer system. This paper presents the use of Smith predictor for time-delay compensation of transfer system in the HIL simulation of an electro-hydraulic fuel control unit (FCU) for a turbojet engine. A nonlinear auto regressive with exogenous input (NARX) neural network model is used for modeling and predicting the FCU behavior. The neural model is trained by Levenberg-Marquardt algorithm and the training and validation sets are generated using the amplitude modulated pseudo random binary sequence (APRBS). The consistency of the experimental real-time simulation and off-line simulation shows the applicability of the presented method for mitigating the effect of unwanted dynamic of the transfer system in the HIL simulation.

     

基于模型设计的辅助驾驶系统硬件在环测试平台设计

近年来,基于模型的开发方式(Model Based Development,MBD)逐渐成为汽车软件系统开发的主流方式,而硬件在环(Hardware-In-the-Loop,HIL)测试是实现MBD的关键步骤.现基于MBD,在MATLAB/Simulink环境中,对针对ADAS算法的自动化硬件在环仿真测试进行研究,通过...     

四旋翼无人机时延模糊自抗扰容错控制

针对四旋翼无人机系统执行器故障问题，为改善飞行控制系统性能，提出一种时延模糊自抗扰容错控制。首先，根据四旋翼无人机系统非线性数学模型和执行器故障模型，选择模糊自抗扰控制器作为基准控制器，在未发生执行器故障的情况下，使飞行控制系统保持稳定；其次，在发生执行器故障的情况下，利用时延控制技术估计故障信息，并与模糊自抗扰控制相结合，实现容错控制；最后，对所研究的容错控制算法进行数值仿真分析，仿真结果表明：把时延控制与模糊自抗扰控制相结合，能有效调节执行器故障，使飞行控制系统对故障产生的干扰具有良好的鲁棒性。     

基于super-twisting算法的多航天器姿态有限时间分布式协同控制

针对受外界干扰和执行器故障影响的多航天器姿态协同控制问题,本文设计了一种基于干扰观测器的分布式协同supper-twisting滑模控制器.首先,将各航天器的外界干扰和执行器故障看作一个集总干扰,设计自适应滑模干扰观测器对其进行估计.其次,将supper-twisting算法和积分滑模面相结合,设计一种基于多航天器姿态一致性误差的分布式协同控制器,并由Lyapunov稳定性理论证明了所设计的多航天器姿态可以在有限时间内收敛到平衡点附近的邻域内.最后的仿真研究及比较结果表明,所设计的控制器可以加快系统的收敛速度,并提高系统的控制精度.     

小型飞艇自驾仪硬件在回路仿真平台设计

设计小型飞艇自驾仪的硬件在回路仿真平台,包括建立基于嵌入式系统ARM9的飞控系统验证机,采用分层结构方式的导航与控制模块。同时构建小型飞艇的动力学、压控系统和传感器仿真模型,充分发挥硬件在回路仿真测试系统软硬件结合的特点,缩短研发周期,提高系统可靠性。仿真结果表明了该平台的有效性。     

燃料电池动力系统硬件在环仿真开发

建立了燃料电池硬件在环仿真系统平台，包括燃料电池动力系统各部件模型和控制系统底层软硬件平台，对多能源动力系统能量管理的不同控制算法进行了分析。硬件在环仿真系统在动力控制系统开发中得到了广泛的应用，并对恒压控制算法进行了台架试验，验证了硬件在环仿真系统的有效性。     

基于Modelcia的空调半实物仿真系统的设计与实现

为进行多领域空调系统的整体性能分析,基于Modelica建立了串口通信模型和空调模型,利用自编程的信号调理电路和已建立的串口通信模型将空调模型与空调控制器进行连接,建立了空调半实物仿真系统,仿真实验结果证明了本系统的有效性。本空调半实物仿真系统为多领域系统的半实物仿真提供了一套新的解决方案,可有效提高产品研发效率,降低研发成本。     

A DDDAMS-based planning and control framework for surveillance and crowd control via UAVs and UGVs

A dynamic data driven adaptive multi-scale simulation (DDDAMS) based planning and control framework is proposed for effective and efficient surveillance and crowd control via UAVs and UGVs. The framework is mainly composed of integrated planner, integrated controller, and decision module for DDDAMS. The integrated planner, which is designed in an agent-based simulation (ABS) environment, devises best control strategies for each function of (1) crowd detection (vision algorithm), (2) crowd tracking (filtering), and (3) UAV/UGV motion planning (graph search algorithm). The integrated controller then controls real UAVs/UGVs for surveillance tasks via (1) sensory data collection and processing, (2) control command generation based on strategies provided by the decision planner for crowd detection, tracking, and motion planning, and (3) control command transmission via radio to the real system. The decision module for DDDAMS enhances computational efficiency of the proposed framework via dynamic switching of fidelity of simulation and information gathering based on the proposed fidelity selection and assignment algorithms. In the experiment, the proposed framework (involving fast-running simulation as well as real-time simulation) is illustrated and demonstrated for a real system represented by hardware-in-the-loop (HIL) real-time simulation integrating real UAVs, simulated UGVs and crowd, and simulated environment (e.g. terrain). Finally, the preliminary results successfully demonstrate the benefit of the proposed dynamic fidelity switching concerning the crowd coverage percentage and computational resource usage (i.e. CPU usage) under cases with two different simulation fidelities.