动态逆与模糊控制方法在飞控系统中的应用

首先用动态逆方法,对多变量系统进行解耦;然后将带优化修正函数的模糊控制规则自调整方法与动态逆方法相结合,构成了一种动态解耦模糊集成控制方案,并用该方案对AFTI／F－16飞机的直接升力控制系统进行了设计与仿真。仿真结果表明,集成控制方案能有效地抑制系统内部参数扰动对系统输出产生的影响,取得了良好的控制效果。     

一种基于MIMO系统动态渐近解耦的阵风减缓方法

提出了一种M IMO系统的动态渐近解耦方法。该方法基于输出反馈、部分状态反馈以及极点配置技术,通过调整控制器参数,将闭环系统的零、极点配置在期望位置上,使闭环传递函数的主对角元素占优,同时将非主对角线元素的动态增益调至最小,从而实现了M IMO系统的动态渐近解耦控制。用该方法对某主动控制飞机的垂直平移模态(直接力控制)进行了解耦设计,并将其应用于飞机的阵风减缓。用该方法设计的垂直平移模态与未采用主动控制技术的飞机进行仿真对比,其抗风性能提高了36%。     

用多重模糊控制结构实现飞机着陆控制

提出了用主辅模糊控制器相结合的多重模糊控制结构并结合解耦方法实现多输入多输出模糊控制。仿真结果表明，用这种多重模糊控制方法可以很好地实现飞机着陆控制，使飞机着陆基本无超调无振荡，克服了单模糊控制器存在较大幅度振荡的缺点     

基于标准系数法的飞控系统横侧向模态控制方法研究

基于标准特征多项式方法,对多输入系统进行了模态控制方法的研究.利用单输入模态控制的方法,将多输入模态控制的反馈矩阵等价为两个一阶矩阵的乘积形式,从而将多输入模态控制的问题转化为单输入模态控制的求解,选定特征参数值即可解出多维控制器矩阵,就可以将特征根配置在期望的位置,从而实现对飞控系统的控制.用该方法对某型飞机横侧向系统进行了设计,并分析了其鲁棒性和不同参数对飞机性能的影响.仿真结果表明,基于标准特征多项式的模态控制方法对飞机横侧向稳态保持系统进行设计是有效和简便的,系统有很好的鲁棒性,特征参数的选择也具有较大的范围,并且有很大的工程实践性.     

基于可变增益LMS算法的自适应逆可重构控制

针对飞控系统的可重构设计问题，提出了解耦控制与自适应逆控制(Adaptive Inverse Control)相结合的控制策略。首先采用线性动态逆方法设计了某型飞机的滚转角控制回路，实现飞机滚转与侧滑之间的解耦；其次，给出了具有可变增益的基于ε-滤波的LMS算法，在系统解耦的基础上构建了自适应逆控制系统，从而实现系统在舵机故障下的重构控制。仿真结果表明，这种基于改进的ε-滤波可变增益LMS算法的自适应逆可重构飞行控制系统具有良好的系统故障恢复功能，表明了其在飞控系统重构中的有效性。     

倒立摆系统的分类解耦控制研究

通过建立倒立摆系统数学模型,分析其状态空间,并采用一种分类解耦的线性化方法,简化了该系统设计的复杂程度.将模糊控制与PID整定算法结合在一起,设计了一种基于分类解耦的新型控制器.由仿真结果证明了该系统良好的动态性能和稳态性能.     

逆系统理论在水下机器人控制中的应用

本文研究水下机器人的航行控制问题,水下机器人模型具有高度的非线性和强耦合,用古典的控制方法对其进行高质量的控制很难.本文将非线性系统综合的一种新方法——逆系统动态补偿解耦控制应用到水下机器人的航行控制中,并给出了理想的仿真结果.     

具有连续监督控制功能的稳定自适应模糊控制方法

基于李雅普诺夫稳定性理论与动态逆方法,将滑模控制与连续监督控制策略应用于自适应模糊控制系统中,能显著增强模糊自适应控制系统的稳定性,使系统在一定条件下达到全局渐近稳定。作者对该方法进行了理论分析,并提供了一个仿真算例。     

永磁同步电机系统神经网络逆解耦控制

提出了一种应用于全速域范围内的表贴式永磁同步电机神经网络逆解耦控制策略,该策略能够实现电机的精确解耦控制以及良好的动静态性能.在证明电机系统可逆性的基础上,对全速域范围内的线性化解耦控制特性进行了分析,针对逆解耦控制策略过于依赖系统数学模型的缺点,提出神经网络逆解耦控制策略,并设计了基于滑模变结构的附加转速与电流控制器.以一台5.2 k W永磁同步电机为被控对象进行仿真以及实验研究,结果表明,此策略能够在全速域范围内实现电机良好的解耦控制,并能够获得较好的动静态性能.     

ASTOVL升力风扇飞机的组合飞行/推进控制系统的研究

介绍了推力矢量技术,动态逆原理,研究了推力矢量喷管,升风风扇以及气动舵面组合作用下ASTOVL升力风扇飞机的飞行／推进控制系统,采用非线性动态逆理论并针对ASTOVL升力风扇飞机的俯仰控制,设计了动态逆控制律,并将所设计的控制规律进行了仿真。结果证明,该方法能够满足控制系统性能的要求,具有工程应用前景。     

基于ANFIS的三容系统解耦及液位控制

利用模糊减法聚类技术,建立初始的模糊推理系统(FIS)结构,然后利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)函数对模糊模型进行训练,得出模糊神经网络解耦控制块.实现了对三容系统的解耦及液位控制.利用Matlab仿真工具,对自适应模糊神经网络解耦控制系统进行了研究,结果表明,其与传统的输入变换和状态反馈解耦控制相比,动态响应快,鲁棒性好,具有优异的性能.     

模型预测控制算法在飞机自动着陆控制系统中的应用

针对大展弦比这种对侧向着陆精度要求很高的飞机，设计了一种经典PID控制器加预测控制器的分层控制系统。仿真实验结果表明，该控制系统能够有效地提高着陆精度并严格控制接地时的滚转角。     

基于模糊小脑模型神经网络的直线伺服跟踪控制

以永磁直线同步电机为被控对象，在高精度直线伺服跟踪控制系统中，为使输出响应快速地跟踪输入指令，需要克服系统滞后、未建模动态、不确定性以及负载的变化因素等的影响.为此，提出了一种模糊小脑模型(FCMAC)神经网络直接逆控制的方案，可动态地克服上述这些因素的影响.同时，还给出了较详细的原理分析及实现过程.仿真结果表明，此控制方案是十分有效的，能够明显地提高伺服系统的快速跟踪能力，并使系统具有较强的适应性和鲁棒性.     

基于模糊自抗扰技术对双容水槽液位控制方法的研究

针对二阶系统双容水槽存在滞后、非线性及控制系统复杂的特点,引入一种基于模糊控制原理的改进型自抗扰控制技术.该方法充分结合了模糊原理和自抗扰控制技术的各自优势,并对其进行随动系统的仿真.仿真结果表明,模糊自抗扰技术响应速度快、超调低,无振荡,具有更好的动态性和鲁棒性.     

二元精馏塔中的内模解耦控制的应用

针对一类有多变量、强耦合、大时滞特点的精馏塔控制系统,为了提高系统的整体控制性能,文中给出了内模解耦控制器的设计过程,该控制器具有同时兼解耦器、内模控制器的特性,采用解耦原理与内模控制融合方法设计,其解耦作用是使系统成对角优势,避开动态解耦技术要求精确模型且可能为物理不可实现对象的矛盾,其内模控制可补偿不精确解耦及时滞导致的控制品质下降。通过解耦分析和稳态误差分析,推导出解耦内模控制器的表达式。仿真研究结果表明该控制器控制系统具有较好的解耦能力和较强的鲁棒性．具有很好的应用前景。     

模糊自整定PID控制器的设计及其应用

以液压伺服控制系统为研究对象,根据模糊控制理论,运用常规PID控制器的设计方法,设计出了模糊自整定PID控制器,实现了PID控制器参数在线自调整．仿真试验表明,该PID控制器与常规PID控制器相比较,提高了控制系统的适应能力和鲁棒性,改善了系统的静、动态性能.     

伺服系统的自适应模糊滑模最优控制研究

为提高无刷直流电机(BLDCM)位置伺服系统的动静态性能，提出了一种基于最优线性二次调节(LQR)策略的控制器设计方法.控制器由最优LQR、模糊控制器和滑模自适应调节器组成.依据状态变换和Lyapurnov稳定性定理，通过离线计算得到二次型优化控制初始值作为模糊控制器输入，由滑模自适应调节系统模糊参数降低Lyapurnov目标函数.对所设计的控制器分别作了空载、带负载及改变电机参数的仿真试验.仿真实验结果表明，该方法设计的控制器明显增强了无刷直流电机位置伺服系统的动静态性能、抗干扰能力和鲁棒性.控制输出能快速平稳地跟随参考位置信号.     

永磁同步电动机直接转矩控制系统仿真

以永磁同步直线电动机为例，详细介绍了永磁同步直线电动机数学模型并建立了直接转矩控制系统框图，在此基础上对系统关键环节进行了详细的分析，并将模糊控制理论应用于系统中，通过采用模糊控制器来修正传统直接转矩控制中的转矩调节器和磁链调节器，以进一步提高系统的动态性能、稳态性能和鲁棒性，实现转矩的快速调节.并采用MATLAB/SIMULINK对模型进行仿真，仿真结果表明了此模型的正确性，表明了基于模糊控制的直接转矩控制策略具有优良的控制性能.