基于模糊控制的飞行仿真电动伺服加载系统

飞行模拟器上利用电动伺服加载系统替代传统的电液伺服加载后,需要进一步提高加载系统快速性、扩宽系统频带.建立了电动伺服加载模型,基于不变性原理对多余力矩进行补偿仍不能满足要求的情况下,利用模糊控制的快速响应特性,针对该系统设计出PI和模糊控制相结合的分段复合控制器.通过Matlab仿真结果表明使该系统既保证了控制无静差,静态稳定性好,同时动态性能有了较大提高.     

基于TC控制的坦克火炮系统的非线性研究

针对坦克炮控系统中同时存在齿圈间隙摩擦力矩和参数漂移等多种非线性因素,造成系统驱动延时换向振荡和低速＂爬行＂等问题,从分析系统的各种非线性特性及其影响入手,建立了包含多种非线性在内的炮控系统数学模型上,引入TC控制,实现了系统的非线性补偿控制仿真表明,所设计的控制器能够同时有效地抑制了各种非线性因素的影响,很好的改善了系统性能。     

一种电动操纵负荷系统的实现方法

操纵负荷系统是飞行模拟器的关键系统之一,其性能好坏直接影响到驾驶员的操纵手感。针对硬连接的操纵负荷系统进行模拟,介绍了一种力控制回路的电动操纵负荷系统实现方法。首先介绍了电动操纵负荷系统的实现方法以及系统组成,之后对操纵负荷系统的模型力计算、力加载模型进行了探讨。模型力综合气动力、连杆弹力、阻尼力、摩擦力等因素进行计算,力加载模型借鉴国外先进控制算法进行设计,将控制模型分为内回路和外回路两部分：外回路负责模型力的计算,内回路根据系统实测力信号及模型力生成点击驱动指令。使用PID控制器提高系统的控制精度和力感特性,并介绍了一种提高系统实时性的方法,可适用于不同机型的操纵负荷系统设计,对了解、设计、维护飞行模拟器具有一定的意义。     

CMAC改进算法在电动负载模拟器的应用

在电动负载模拟器的控制系统设计中,其参数优化一般需要大量试验.根据负载模拟器的工作原理建立了伺服电机的数学模型,在分析CMAC神经网络控制结构的基础上,引入了更新系数和补偿环节,提出了一种基于CMAC神经网络的改进算法.对各控制参数进行了寻优,获得了参数的选择域.通过对系统的数字仿真表明,该方法可稳定地跟踪非线性输入,...     

基于复合控制策略的电动负载模拟器研究

针对某雷达随动系统电动负载模拟器自身复杂的非线性以及多余力矩对系统加载性能的影响,提出了一种基于改进的小波神经网络和灰预测的控制策略。该策略主要由变结构的小波神经网络控制器（VSWNNC）和灰预测补偿器（GPC）构成,前者利用自学习算法动态改变隐含神经元数目,加快了系统的收敛速度,降低了系统的计算复杂度,提高了系统的动静态响应性能;后者利用灰理论来预测输入力矩偏差,进一步提高了系统的稳定性和准确性。半实物台架仿真试验结果表明：该复合控制策略具有较强的鲁棒性和较高的控制精度,保证了系统动态加载时的稳定性和抗干扰能力。     

电磁式操纵负荷系统的设计与实现

提出了一种新型的飞行模拟器操纵负荷仿真系统。依据电磁学的有关知识研制了电磁作动筒,并将电磁作动筒作为飞行模拟器操纵负荷仿真系统的力伺服系统,构成了电磁式力伺服加载方式的飞机纵向操纵负荷仿真系统。试验验证结果和实际应用表明,该系统具有仿真精度高、快速性好等特点,负载力模型和参数易于修改,可适应不同仿真对象和不同工作模式下负载力特性变化的要求,能广泛地应用于飞行模拟器的操纵力负荷仿真系统中。该方法还可用于飞机横向操纵负载力及脚蹬力的仿真。     

舵机电动加载系统的最优控制设计与仿真

针对无人机等飞行器的舵机电动加载系统中存在多余力矩扰动问题,提出了线性二次型最优控制和比例－积分－微分（PID）控制结合的复合控制策略,实现舵机电动加载系统的加载力矩控制。巧妙选取状态变量,建立了系统的状态空间模型并求得最优控制律,较好地抑制了舵机运动带来的干扰。仿真表明,该复合控制策略控制精度较高,且具有较强的抗干扰能力,与电动加载领域常用的小脑模型关节控制器（CMAC）和 PID 复合的控制策略相比,算法简单、计算量小、仿真速度快、输出曲线更加光滑。     

随动模拟加载系统的自适应神经滑模控制

针对炮控系统随动模拟加载系统存在的摩擦、间隙、耦合等复杂非线性和参数时变等不确定性特征,提出了一种自适应神经滑模控制策略。对于系统中存在参数时变等不确定性,利用RBF神经网络自适应逼近不确定部分;另外,利用RBF神经网络动态调节切换函数的切换增益,改善系统的动态品质。采用Lyapunov理论推导出自适应律,在线估计神经网络权值和未知函数,并证明了系统稳定性。仿真表明,该控制策略能够较好地抑制干扰力矩,响应快,保证了系统静、动态的加载控制精度和鲁棒性。     

电动负载模拟器的CMAC神经网络复合控制

为增强电动负载模拟器的自适应能力以抵抗系统的非线性、时变参数及运动扰动的影响,提出利用小脑模型神经网络(CMAC)与PID的并联进行控制与调节的控制方法。利用PID控制保证系统的初始稳定性,在小脑模型神经网络引入速度信号和误差信号构成二维参考输入,使系统具有很好的自适应消扰能力,减小了多余力矩的影响。仿真证明了该方法的可行性和有效性,收到了很好的控制效果。     

一种新型电动负载模拟系统加载电机驱动器

电动负载模拟器是被动式力矩伺服系统在工程实际中的一种典型应用.针对以永磁式直流力矩电机为加载执行机构的负载模拟系统,提出一种新的加载执行电机驱动器拓扑,旨在提高电机制动时的能量释放速度,提高加载精度和系统频宽.并阐述了基于IPM的主电路及基于DSP TMS320F2812A的控制电路设计方案.实验结果表明,所提出的新型驱动器在无扰跟踪正弦转矩加载实验中在频率8 Hz下满足双十指标,较传统驱动器在加载性能上有较大幅度的提高.