航空发动机二自由度鲁棒控制器设计与验证

为了克服传统单自由度控制算法无法兼顾系统的性能和鲁棒性要求的缺陷,将二自由度和H∞控制相结合,引入二自由度H∞回路成形控制方法对某型涡扇发动机进行控制器设计;同时为了保证被控对象的输出在稳态下能较好地跟踪参考模型的输出,引入一个常数矩阵对控制回路进行了变形;为更充分对控制器性能进行验证,在设计的航空发动机数控系统实时仿真平台上进行了仿真,证实了所设计的鲁棒控制器在航空发动机控制上具有良好的性能。     

利用状态反馈增益变化设计广义系统H∞可靠控制器

通过对状态反馈两种增益变化形式的分析,研究广义系统H∞可靠控制器的设计问题.给出基于状态反馈增益变化的广义系统H∞可靠控制器的定义,得到了执行器故障模型.用线性矩阵不等式(LMI)方法,研究两种状态反馈增益变化的广义系统H∞控制器存在的充分条件和设计方法.进而,针对执行器的不同故障情形,用LMI方法给出广义系统存在基于状态反馈增益变化的H∞可靠控制器的充分条件.最后,给出了优化广义系统H∞可靠控制器的设计算法.     

结构主动控制系统的鲁棒策略

针对目前大多数结构主动控制算法没有考虑结构不确定因素的特点,本文以主动质量阻尼器(AMD:activemass damper)Benchmark结构试验系统为研究对象,提出适合于工程应用的、基于H∞控制理论的主动控制方法.文中建立了主动控制结构的试验系统,根据系统辨识方法得到的面向控制的数学模型,设计YAMD主动控制系统的反馈连接结构,同时对H∞控制权函数的选取以及控制器的设计方法进行了详细的阐述;最后通过试验证明了H∞控制器的有效性和鲁棒性.     

H∞回路成形方法在航空发动机控制中应用及验证

引入了基于频域理论的H∞回路成形方法对航空发动机进行控制器设计,有效地克服了类似于LQG的传统时域方法设计过程不透明的缺陷;为了提高控制器设计效率和准确性,在设计过程中,设计了一种能自动搜寻满足要求的权函数参数的方法,同时对传统的控制结构进行了改形,改善了控制器性能;为更充分对控制器性能进行验证,在设计的航空发动机数控系统快速原型化实时仿真平台上进行了仿真,证实了所设计的改型后的H∞回路成形控制器在航空发动机控制上所具有的良好的性能。     

线性时变不确定时滞系统的鲁棒H∞ 控制

本文主要研究了状态和控制同时存在滞后的线性时变不确定时滞系统的鲁棒H∞控制．问题，给出了对所有容许不确定性，被控对象可二次镇定和满足从于扰输入到控制输出的H∞范数界约束的无记忆状态反馈鲁棒H∞控制分析结果，得到了确保鲁棒H∞控制器存在的充分条件．文中进一步把不确定系统的鲁棒H∞控制器设计问题等价为线性时不变系统的状态反馈标准H∞控制问题，并由此得到鲁棒H∞控制器综合设计方法．     

线性奇异系统的H_∞控制问题:状态反馈情形

讨论了线性奇异系统的状态反馈H∞ 控制问题 ,阐述了其和一个正常状态空间线性系统的状态反馈H∞控制问题的等价性 ;利用线性矩阵不等式 (LMI)的方法 ,给出了一个使闭环系统无脉冲模 ,内稳定 ,且满足H∞ 性能指标的状态反馈控制器存在的充分必要条件及控制器的一族解     

具有分离变量的不确定非线性时滞系统的鲁棒非脆弱H∞控制

针对一类具有分离变量的不确定非线性系统,讨论其鲁棒非脆弱H∞控制问题.假定所要设计的控制器存在状态反馈增益变化,设计方法是以线性矩阵不等式组的形式给出的.文中设计一个具有状态增益变化和时滞状态增益变化的非线性反馈控制器,并且保证闭环系统是鲁棒稳定的同时具有H∞扰动衰减度.仿真结果证明了结论的有效性.     

关联时滞大系统的分散H_∞控制器的设计

研究了具有N×N个任意未知常时滞的线性连续大系统的分散H∞ 状态反馈控制器和H∞ 输出反馈控制器的设计问题 ,分别给出了使系统渐近稳定且具有H∞ 扰动抑制度γ的分散H∞ 状态反馈控制器和分散H∞ 输出反馈控制器存在的充分条件 ,该条件以线性矩阵不等式的形式给出 ,因而具有数值易解性。最后用一个事例来说明分散H∞ 状态反馈控制器和输出反馈控制器的设计。     

不确定离散广义时滞系统的鲁棒非脆弱H∞控制

针对一类参数不确定离散时滞广义系统,研究其鲁棒非脆弱H∞状态反馈控制器的设计问题.系统中的不确定项参数与控制器的增益变化同时具有线性分式形式的范数有界.首先,利用Lyapunov函数理论,研究该标称系统的鲁棒H∞控制问题;其次,以线性矩阵不等式(LMI)形式给出该系统的鲁棒非脆弱H∞控制器存在的充分条件及设计方法.该控...     

基于T-S逆模型的航空发动机解耦控制

为了解决发动机控制系统中存在的耦合现象,以自适应逆控制原理为基础,提出了一种基于T-S逆模型的解耦控制器;该方法利用模糊T-S模型来辨识发动机的逆模型,从而得到实现解耦效果的伪线性化模型,再运用神经网络PID控制器的在线整定功能提高系统的动态性能和鲁棒性,使系统综合性能最优;仿真结果表明,该控制器具有理想的解耦效果,在发动机工作包线范围内具有良好的自适应能力.     

某型航空涡轴发动机燃油调节器建模与仿真

根据某型航空涡轴发动机燃油调节器的结构原理图,分析了该型燃油调节器的调节规律以及调节器基本工作原理.进而结合该型燃油调节器在试验台上得到的部分试验数据,在MATLAB软件的SIMULINK平台上采用LookUp-Table模块构建系统非线性环节,以模拟系统的非线性特性,进而建立了该型燃油调节器的简易数学模型.对建立的燃油调节器模型进行的静态校验结果表明,调节器模型满足了该型燃油调节器的各项性能指标的要求.并结合该型涡轴发动机的数学模型进行了动态联合仿真,通过对动态仿真结果的分析,获得了影响该型调节器性能的关键结构参数及将该型调节器数字化时的采样周期范围.     

航空发动机半物理仿真平台中压力模拟系统的设计

介绍了航空发动机控制系统半物理仿真平台中压力模拟系统的设计。系统采用电液伺服元件作为驱动装置、TMS320F2808芯片以及可变增益的PID控制算法进行数据处理。其响应快速、稳定,能根据给定指令模拟出压力信号的变化,可以代替电路仿真信号给发动机控制系统以真实的压力传感器信号激励,在航空发动机控制系统尤其是压比控制的研究中将产生效益。     

Application of type-2 fuzzy logic system for load frequency control using feedback error learning approaches

In this paper, the type-2 fuzzy logic system (T2FLS) controller using the feedback error learning (FEL) strategy has been proposed for load frequency control (LFC) in the restructure power system. The original FEL strategy consists of an intelligent feedforward controller (INFC) (i.e. artificial neural network (ANN)) and the conventional feedback controller (CFC). The CFC acting as a general feedback controller to guarantee the stability of the system plays a crucial role in the transient state. The INFC is adopted in forward path to take over the control problem in the steady state. In this work, to improve the performance of the FEL strategy, the T2FLS is adopted instead of ANN in the INFC part due to its ability to model uncertainties, which may exist in the rules and measured data of sensors more effectively. The proposed FEL controller has been compared with a type-1 fuzzy logic system (T1FLS) – based FEL controller and the proportional, integral and derivative (PID) controller to highlight the effectiveness of the proposed method.     

某型航空发动机综合电子调节器测控系统设计

基于虚拟仪器技术研制了某型航空发动机综合电子调节器测试系统,进行了传感器的虚拟和硬件部分的设计以及软件的开发与调试。实验测试证明:测控系统能够实现相关传感器的模拟和所有信号的模拟发送与采集,测试精度高,性能稳定,在研究综合电子调节器内部结构和控制规律,以及发动机数字控制系统设计中具有重要的工程应用价值。     

PLC实现的FUZZY自适应PID控制器在高空模拟试验中的应用

高空台排气压力调节系统的调节品质直接影响到发动机高空模拟试验的效果和可靠性.本文详细介绍了FUZZY-PID控制器的技术原理和基于PLC的控制器解决方案和设计方法.试验结果表明,将常规PID控制和模糊控制两种控制策略结合起来的排气压力控制系统实现了试验工况变化后的PID参数自动整定,具有鲁棒性好,过程动态品质较优的特点...     

料筒温度RBF神经网络PID控制器设计及仿真

针对PID控制器具有参数整定不良、性能欠佳、温度控制精度较低,无法满足当今高精密挤出成型加工需要的问题,设计了一种基于RBF神经网络的PID控制器,该控制器将神经网络能无限地逼近非线性系统、运算量小、收敛快的优点和PID控制技术有机地结合起来,获得较高的温度控制精度。仿真结果表明,神经网络PID控制器能有效地缩短过渡过程时间,具有很好的稳定性和快速响应性,比普通PID控制具有更好的控制效果,可改善料筒温控系统的动、静态性能。     

Web服务器上比例延迟保证的自适应控制方法

针对Web服务器一般采用离线辨识,使其反馈方法在Web QoS控制上应用的实时性往往不佳,提出了一种Web服务器自适应参考模型。该模型通过在线辨识,根据对象模型的变化及时更新模型参数和控制器参数,以尽快减小系统误差。最后,通过MATLAB仿真和实际网络测试表明,该控制器不仅在恶劣的网络环境下可维持较好的比例延迟保证,且相比于传统的控制方法具有一定的优越性。     

Designing an adaptive type-2 fuzzy logic system load frequency control for a nonlinear time-delay power system

In this paper, a combination of type-2 fuzzy logic system (T2FLS) and a conventional feedback controller (CFC) has been designed for the load frequency control (LFC) of a nonlinear time-delay power system. In this approach, the T2FLS controller which is designed to overcome the uncertainties and nonlinearites of the controlled system is in the feedforward path and the CFC which plays an important role in the transient state is in the feedback path. A Lyapunov–Krasovskii functional has been used to ensure the stability of the system and the parameter adjustment laws for the T2FLS controller are derived using this functional. In this training method, the effect of delay has been considered in tuning the T2FLS controller parameters and thus the performance of the system has been improved. The T2FLS controller is used due to its ability to effectively model uncertainties, which may exist in the rules and data measured by the sensors. To illustrate the effectiveness of the proposed method, a two-area nonlinear time-delay power system has been used and compared with the controller that uses the gradient-descend (GD) algorithm to tune the T2FLS controller parameters.     

Speed control of induction motors using a novel fuzzy sliding-modestructure

This paper presents a new approach to indirect vector control of induction motors. Two nonlinear controllers, one of sliding mode type and the other PI-fuzzy logic-based, define a new control structure. Both controllers are combined by means of an expert system based on Takagi-Sugeno fuzzy reasoning. The sliding-mode controller acts mainly in a transient state while the PI-like fuzzy controller acts in the steady state. The new structure embodies the advantages that both nonlinear controllers offer: sliding-mode controllers increasing system stability limits, and PI-like fuzzy logic based controllers reducing the chattering in permanent state. The scheme has been implemented and experimentally validated