基于模型参考的电液伺服系统模糊自适应控制器

电液伺服系统的模型参考模糊自适应控制由参考模型,PID控制器和模糊自适应机构组成.参考模型产生期望的输出时频响应.模糊自适应机构根据该输出与PID控制系统输出之差及其变化率,产生模糊自适应信号,作用于系统,以保证系统的响应跟踪参考模型的输出响应.仿真表明,与传统PID控制相比,该控制器可有效抑制参数变化及负载扰动,具有较好的动态响应性能.     

电液伺服系统模控制的实现

本文针对电液伺服系统－由ｐｘ－８电液伺服驱动装置与ＹＭ－３０马达 成一个中功率的高精度快速位置电液伺服系统作为控制对象，提出模糊控制与ＰＩＤ控制相结合的复哈 控制方法，保证系统具有良好的动态和稳态品质。     

雷达伺服系统的模糊自适应PID控制器设计

针对雷达伺服系统数学模型复杂以及非线性的特点,设计了一种模糊自适应PID控制器,该控制器将工作人员的经验结合其中,利用模糊控制理论能够在线实时整定PID参数,克服了传统PID控制器的一些缺点．通过Simulink仿真表明,该控制器可使雷达伺服系统性能得到明显改善．     

基于模糊神经网络的遥控武器站伺服系统PID控制器

针对遥控武器站伺服系统具有间隙、摩擦等非线性、不确定性特征,将PID控制与模糊神经网络进行有机结合。利用多层神经网络提取模糊控制规则,构建模糊神经网络控制器,根据偏差E和偏差变化EC在线调整PID控制器的三个参数。仿真试验表明,该控制器具有PID控制器精度高,以及模糊神经网络控制器响应速度快、超调小、稳定性高的特点,具有良好的动、稳态特性。     

一种自适应模糊小波神经网络及其在交流伺服控制中的应用

针对某武器大功率交流伺服系统所存在的大变负载、慢时变、强耦合的非线性特性和不确定扰动等问题,提出了模糊小波神经网络（FWNN）间接自适应控制器,该控制器的特点为Takagi-Sugeno-Kang (TSK)模糊模型的后件部分由自回归小波神经网络（SRWNN）构成。给出了SRWNN参数的迭代算法,利用SRWNN辨识器为控制器提供实时梯度信息,有效地克服了参数变化和负载扰动等不确定因素的影响,且具有良好的动态特性。采用Lyapunov稳定性理论方法证明了闭环系统的稳定性。仿真研究和样机试验结果证明了所提方案的有效性和正确性。     

一种伺服系统的自抗扰控制器设计

将永磁同步直线电机应用于高低向伺服控制,设计并构建了伺服实验台。建立了直线电机和伺服系统的数学模型,讨论了影响系统控制精度的各种非线性因素。这些非线性影响不易测量,从模型上很难补偿,由此设计了自抗扰控制器(ADRC),对外界扰动、噪声和模型中的非线性误差均视为扰动进行补偿。构建了基于xPC Target的半实物仿真试验系统,并对所设计的控制器进行了实验验证。     

自适应模糊小波滑模控制在交流伺服系统中的应用

针对某武器大功率交流伺服系统的位置跟踪问题,提出了一种基于自适应模糊小波神经网络快速终端滑模控制(AFWN-FTSMC)方法。为使控制器的设计不依赖于被控对象的精确数学模型,采用自适应模糊小波神经网络控制器(AFWNC)逼近滑模控制中的等效控制部分,解决了由于系统的不确定性及干扰的存在而不能准确确定等效控制的问题;同时利用自适应PI控制来降低系统的抖动,并采用Lyapunov方法证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明,该方法可以有效抑制抖振,提高系统的瞬态响应性能和控制精度,并且对结构参数不确定性具有很强的鲁棒性。     

火箭炮交流伺服系统模型参考模糊神经网络位置自适应控制

针对多管火箭炮发射时恶劣的负载特性,设计了一种模型参考模糊神经网络自适应位置控制器。利用RBF网络作为辨识器,实现对被控对象的Jacobian信息辨识,用梯度下降法实时修正模糊控制器的输入输出隶属度参数,以使模型参考模糊神经网络能根据火箭炮跟踪发射过程中的负载特性实时调整速度给定值,从而减小火箭炮发射过程中系统参数变化和外部干扰的影响。仿真和实验结果表明,该方法可有效提高火箭炮位置伺服系统的动态响应能力和稳定性,并使系统具有很强的鲁棒性。     

一种液压交流伺服系统的控制方法

以某型火箭弹发射控制系统为例,提出一种液压交流伺服系统的控制方法。其以失调角和系统特性为参数,采用分段控制的策略,对全自动和半自动工作方式分别进行计算和控制。在达到指定精度后,对方位进行零速箝位或关闭高低液压比例换向阀。经实际应用表明,该方法控制精度较高,效果良好。     

基于模糊逻辑和CMAC神经网络的关节控制算法研究

介绍了一种基于模糊逻辑和CMAC神经网络的关节控制算法，分析了其学习算法，设计出基于这种算法的关节控制器，并进行了仿真研究，证明了所设计的控制器是可行和有效的。     

液压缸位置伺服系统模糊PID 控制器

为使电液比例节流控制能够适应负载的变化,修正开度大小,设计一种模糊PID 控制器,对电液比例阀 进行死区补偿。通过查找模糊规律表的方法,使用历史数据计算油缸速度与加速度,对Kp、Ki、Kd 参数进行修正, 并与传统PID 方法进行实验对比。结果表明：该模糊PID 控制器受负载的影响比传统PID 控制器小,能改善控制效 果,且具有较强的鲁棒性以及较短的调节时间,阶跃响应更快。     

基于粒子群优化的伺服系统比例积分微分控制器设计方法

给出了 一种基于粒子群优化（PSO)算法的火炮伺服系统比例积分微分（PID)控制器优 化设计方法。定义了 ー个综合考虑火炮调转时间、上升时间、超调量、系统静态误差、等速跟踪误差 和正弦跟踪误差等动静态性能的指标函数,在给定的控制器参数空间进行组合优化搜索,可迅速求 得使性能指标优化函数极小化的ー组PID控制器参数。仿真結果表明该方法有效。     

Satisfactory PI-P Controller Design for High-order Servo System

The paper presents an output feedback controller design method for high-order servo system with the constraints of multiple indices by using satisfactory control theory. The control strategy is to convert transfer-function form of two-loop servo system into state-space form and assign the system poles in the specified region and H∞ attenuation degree in the given range with the Riccati matrix inequality so that the closed-loop system has good dynamics and robust quality. A numeric example is given to show the effectiveness of the proposed approach.     

舰炮随动系统的模糊滑模控制

为提升末端反导舰炮的射击精度,提出一种舰炮随动系统的模糊滑模控制方法。采用LuGre 模型对末端 反导舰炮随动系统中的非线性摩擦进行建模,应用滑模控制算法对摩擦力矩进行补偿,通过模糊规则对滑模控制增 益进行调节以降低抖振。仿真结果表明：该模糊滑模控制器减小了控制输入的抖振,提高了随动系统跟踪稳定性和 跟踪精度。     

CMAC神经网络在电动伺服摩擦补偿中的应用

基于CMAC神经网络的电动伺服摩擦补偿控制器用微分方程描述被控对象并建立其模型.控制器以系统动态误差作为CMAC的输入,用CMAC的输出与系统总输入之差调整权重.学习中,CMAC初始状态权重值为0,将误差期望值与系统当前误差量化后作为地址输入CMAC.计算CMAC的输出,然后与控制器输出相加得到系统总控制输入并进行控制.实验表明经在线学习补偿被控对象的非线性,使系统具有较强的自适应和鲁棒性.     

CMAC与PID的并行控制在火箭炮交流伺服系统中的应用

火箭炮交流伺服系统是复杂的变负载、大功率系统，其控制系统的参数变化大，采用单一的PID控制算法很难取得较高的控制品质和控制精度。根据CMAC控制鲁棒性强和可靠性高，以及PID控制器功能简单、便于使用及在各种不同工作条件下保持较好工作性能的特点，提出了CMAC神经网络与PID结合的复合控制策略。在Matlab中进行计算机仿真，结果表明了该控制策略的有效性和实用性。     

一种飞控系统稳定模糊控制器的设计方法

基于T-S线性模型的模糊控制系统稳定性条件,针对飞控系统的模型特点,建立了其T-S模糊模型,并利用现代控制理论中的状态反馈方法,结合并行分布补偿(PDC)的思想,借助求解一组线性矩阵不等式(LMI)设计了一种模糊控制器,所设计的控制器能保证闭环系统的全局渐近稳定.从仿真结果看到了方法的有效性,验证表明控制器具有较强的鲁棒性.