涡旋压缩机轴向平衡电磁力的自适应提前跟踪研究

针对涡旋压缩机动静涡盘间轴向气体分离力的平衡需求问题,对涡旋压缩机轴向气体分离力变化规律进行了研究,提出了采用电磁线圈产生电磁力动态平衡的方案。分析了带铁芯电磁力机构动态跟踪控制时的滞后现象及其原因,在总结传统PID控制与传统的滞后系统控制方法基础上,研究了提前跟踪PID动态电磁力控制方法,给出了控制框图,分析了其稳定性,推导了时域实现方法;分析了不同参数值对控制性能的影响,根据跟踪的评价方法,给出了寻找提前跟踪步数量最优值的自适应提前跟踪PID算法;搭建了电磁机构和控制系统实验平台,对该控制方法进行了实验验证。研究结果表明:采用提前跟踪PID动态电磁力控制方法可以较好地动态跟踪目标曲线;所需的最优提前步数量随着频率的变化而变化,不同频率所需的最优提前跟踪量可由提出的自适应算法确定。     

涡旋压缩机轴向动态密封双提前量跟踪方法研究

为改善涡旋压缩机的轴向力动态平衡状况,进而改善涡旋压缩机的动态密封状况,针对其中的电磁力机构,对涡旋压缩机轴向动态密封双提前量跟踪方法进行了研究。首先,在提前跟踪PID动态电磁力控制方法基础上,对单提前参数PID最优提前量平衡效果的不足及其原因进行了分析;其次,对原误差方差指标的缺陷,以及用累积误差评价来平衡误差的特点进行了分析,提出了累积误差结合误差方差的协同评价指标;然后,分析了系统所需的最优平衡效果,并根据跟踪的评价方法,给出了基于双提前量跟踪的自适应轴向动态密封算法;最后,搭建了电磁机构和控制系统实验平台,对该控制方法进行了实验验证。研究结果表明:最优提前步数量随着跟踪频率的变化而变化;不同跟踪频率所需的最优提前跟踪量由双提前量步数搜索算法来确定;采用双提前参数的动态电磁力控制方法可使涡旋压缩机获得更好的轴向动态密封效果。     

高速电主轴动态非接触电磁加载研究

针对高速电主轴接触式加载存在结构复杂、磨损及振动大等问题,提出一种非接触式电磁加载方法。该方法中动态电磁力可模拟主轴实际切削力载荷,实现高速电主轴动态非接触加载。利用电磁理论建立了非接触电磁加载模型,分析了电磁力的影响因素。解决了实现电磁加载的关键技术,并完成加载实验台整体设计。在转速为9 000 r/min、励磁电流为40 mA的加载条件下,针对170MD18Y16型磨削电主轴进行了动态加载实验,并对比了励磁电流和转速变化时动态电磁力的理论和实测值。结果表明,动态加载理论值与实测值变化一致,二者误差较小,验证了动态非接触电磁加载方法的有效性,且改变励磁电流和转速可实现不同条件的加载。     

一种基于模糊神经网络的模型参考自适应转速辨识方法

该文提出了异步电动机矢量控制系统的一种基于模糊神经网络模型参考自适应转速辨识方法,建立了瞬时无功功率模型参考自适应方法与模糊神经网络相结合的转速估计模型。仿真结果表明,这种转速估计模型动态性能好,能准确跟踪电机转速的变化。     

高速电主轴非接触加载动态电磁力分析与计算

高速电主轴可靠性实验中非接触电磁加载装置需按实际载荷控制径向电磁力。为实现径向加载的闭环控制,建立了高转速加载时的动态电磁场解析模型,该模型综合考虑了实心加载盘高速旋转时产生的涡流磁场及对磁极原磁场的影响。对磁场解析模型的分析、求解得到了径向加载电磁力的解析表达式。解析计算结果表明磁极原磁场及加载盘转速是影响径向加载电磁力的主要因素。为验证解析计算的有效性,采用有限元法(FEM)建立了动态电磁场的三维仿真模型,得到了较为精确的仿真计算结果。为进一步验证径向电磁力分析的准确性,实测了加载盘在不同转速下的径向电磁力,结果表明计算值与实测值较吻合,证明动态电磁力分析与计算方法正确,研究结果可建立径向加载的控制模型。     

细纱接头机器人神经网络自适应力跟踪导纳控制

环锭纺细纱工序中断纱自动接头一直是业界难题，细纱强力低易断裂、纱线张力受环境因素影响明显等因素导致机器人接头过程中纱线张力控制困难。为解决接头过程纱线张力控制问题，提出了基于交互力预测的神经网络自适应导纳控制方法。首先设计了导纳控制器参数的神经网络自适应调整策略来解决接头过程环境模型参数动态变化导致恒导纳控制器力跟踪效果差的问题；其次针对现有自适应控制器跟踪时变期望力时由于控制滞后产生的误差突变问题，提出了一种交互力预测方法，通过加入未来控制周期交互力的预测值来完成导纳控制器参数的提前调整，进而避免期望力突变时较大的力跟踪误差产生；最后进行了仿真试验，结果表明神经网络自适应控制器在动态环境下的力跟踪任务中有很好的鲁棒性，基于交互力预测的神经网络自适应控制器在动态环境下的时变期望力跟踪任务中最大误差和总体误差相比未加入交互力预测时分别降低了78.3%和29.7%，证明了所提出方法在机器人接头过程中纱线张力跟踪控制的可靠性。     

车辆驱动桥加载实验台的自适应反推滑模控制研究

针对车辆驱动桥加载实验台存在的不匹配耦合干扰等问题,提出了一种基于自适应反推滑模控制(ABSMC)算法的控制器。首先,根据系统原理和传递函数,分别列出了含有不确定性的转速控制系统和转矩控制系统的状态空间方程;然后,利用基于李雅普诺夫的反推法和滑膜变结构控制法,进行了系统控制率的设计,并采用自适应控制策略对系统的耦合干扰进行了估计;最后,利用仿真的方式对控制器的有效性进行了验证。研究结果表明：采用自适应反推滑模控制时,转速和转矩控制系统的正弦跟踪性能明显优于自适应控制,系统跟踪精度高、稳态误差小;分别添加耦合干扰时,系统具有自适应性;在强烈干扰情况下,转速系统的最大跟踪误差为0.05 r/min,转矩系统的最大跟踪误差为0.09 N·m。     

心脏动脉旁路手术中手术辅助机器人的模型跟随控制

为了使非体外循环心脏动脉旁路移植(CABG)手术中的手术辅助机器人能快速、准确地跟踪心脏表面手术点的运动,消除心脏与手术工具的相对运动,提出了心脏运动信号的自适应时变线性回归模型,将对心脏信号的跟踪问题转化为对心脏运动信号模型的运动跟随问题。应用卡尔曼滤波器动态估计手术辅助机器人系统的运动状态,并结合最优跟踪理论实现了基于心脏运动模型的随动跟踪控制。实验结果表明,与以往的相动运动消除算法相比,运用模型跟随控制算法的机器人系统能将相对运动消除能力提高30%,跟踪误差减小0.25 mm。因此,基于心脏运动自适应模型跟随算法能够进一步消除CAGB心脏手术中的相对运动,大大减小了动态跟踪误差。     

基于最优控制的智能车轨迹跟踪算法

根据车辆运动学方程和轨迹跟踪状态,建立轨迹跟踪误差模型,采用线性二次型最优控制方法,以动态跟踪误差、控制能量消耗综合最优为目标,通过不同速度时的目标权重系数调整,实现了速度自适应的车辆轨迹跟踪最优控制。仿真和实车实验结果表明,上述算法能够有效适用于智能车直线和曲线轨迹跟踪。     

基于模糊微分积分滑模的无速度传感器永磁同步电机运行研究

为研究永磁同步电机（PMSM）在无速度传感器工况下的速度跟踪估计,利用自适应模糊微分积分滑模鲁棒性强的优点,提出了在自适应模糊微分积分滑模条件下采用旋转高频电压注入法对电机转速估计的无速度传感器控制方案。仿真结果表明,采用高频注入法的自适应模糊微分积分滑模控制系统在高、低速工况下动态响应快速,并具有较好的鲁棒性,能够实现速度跟踪估计。     

基于自适应模型预测的无人车跟踪控制方法研究

针对避障工况下现有控制方法难以同时满足跟踪精度和稳定性的问题，设计了一种考虑滑移约束的自适应模型预测控制方法，能够在不同避障工况自适应匹配最优时域参数和稳态转角约束，提高控制器的适应能力和动态响应性能。首先由实验测试获取优化的时域参数表，并综合考虑滑移边界内的稳态转角约束，设计参数自适应机制，然后在联合仿真平台进行了双移线工况的仿真实验来模拟避障场景，验证了所设计的自适应模型预测控制器的有效性，最后基于实车平台进行了实际避障场景的路径跟踪实验。实验结果表明，与传统模型预测控制相比，所设计的自适应模型预测控制器在跟踪精度和稳定性方面都有较大改善。     

ISG型混合动力系统离合器在线自适应结合控制

离合器结合控制是影响混合动力汽车模式切换控制中的动力中断时间与冲击度的主要因素,关键在于如何自动适应离合器在使用过程中存在的磨损及其工作环境条件的变化。为此,提出一种基于数据驱动和转矩预测的在线自适应优化控制方法,通过人工神经网络辨识离合器模型并在线更新,采用卡尔曼滤波方法实时预测离合器转矩,解决离合器参数的动态不确定性问题,进而以综合抑制冲击度和减少结合时间为目标函数,结合组合优化算法得到最优占空比序列和最优结合时间,同时采用发动机目标转速轨迹跟踪控制完成离合器两侧转速同步。测试结果证明,提出的方案可实时应用于车辆在线控制,相比其他控制方法,能有效抑制冲击度和减少结合时间。     

伺服驱动系统最优预见控制的鲁棒自适应条件

基于参数不确定伺服系统的最优预见跟踪控制最优解,通过对其跟踪控制系统特征方程的分析,确定了预见跟踪控制中的预见时间与参数不确定伺服系统之间的鲁棒自适应条件,为实现伺服系统自适应预见跟踪控制奠定了基础,具有重要的科学意义和实际应用的价值.     

基于 AKF 滤波器的时栅角位移动态误差抑制方法

动态测量下的谐波误差成分是制约高精度、高分辨率的时栅角位移传感器在动态测量领域运用的主要原因之一。针对动态测量下时栅角位移传感器中的谐波抑制难题,首先简述了时栅角位移传感器的系统模型,其次建立了时栅角位移传感器的动态误差数学模型,之后解释了传感器的动态误差产生机理,阐述了自适应卡尔曼滤波的基本原理,最后构建了基于自适应卡尔曼滤波的时栅角位移传感器的动态误差抑制模型。通过仿真分析证明了时栅角位移传感器在匀速和变速运行情况下,经自适应卡尔曼滤波后,动态误差均降低了约70%,且随着传感器转速的提高,对谐波误差的抑制效果越明显。在实验运用中,该滤波算法对时栅角位移传感器的测量值有很好的实时预测性,传感器能够更快速且稳定运行,在100 r/min的转速下测量误差降低约80%。结果证实了自适应卡尔曼滤波在时栅角位移传感器的动态谐波误差抑制中有着显著的作用,能极大地提高传感器的动态测量精度。     

水润滑轴承加载装置动态磁热耦合机理研究

针对水润滑轴承动态试验研究中电磁加载装置发热以及电磁力不稳定等现象,为了给轴承研究提供准确载荷,对电磁加载装置动态下的磁热耦合机理进行研究。首先建立了电磁加载装置能量损耗数学模型,对能量损耗进行理论分析;其次,构建了电磁加载装置物理模型,进行磁热耦合仿真分析,得到了磁感应强度、铜损耗以及铁损耗的变化规律;最后,进行电磁加载装置能量损耗试验。研究结果表明：动态下电磁力不稳定的主要原因是加载装置存在能量损耗,且以铜损耗与铁损耗为主;能量损耗与轴转速、加载装置激励电流以及初始温度有关,在激励电流1～3 A、转速0～1 800 r/min以及温度22～50℃工况下,电磁力试验值与仿真值最大误差为4.7%。     

磁悬浮控制力矩陀螺磁轴承的变工作点线性化自适应控制方法

为提高磁悬浮控制力矩陀螺框架高速时的磁悬浮转子系统稳定性,研究磁轴承的电磁力-线圈电流/转子位移非线性的线性化及其控制方法.分析框架转动时的磁轴承工作点变化规律,提出磁轴承力-电流/位移特性基于框架转速的变工作点大范围线性化方法,根据线性化得到的线性变参数模型设计增益调节与前馈控制相结合的控制律,按照框架转速的大小对磁轴承位移刚度的变化进行自适应补偿,在磁悬浮转子稳定前提下使框架转速由6.25(°)/S提高到9.5(°)/S.该方法能有效补偿框架运动时的磁轴承力非线性,大幅提高框架转速较高时的磁悬浮转子系统稳定性.     

基于自适应二进制灰狼算法的节点协同跟踪

针对大规模无线传感器网络中目标跟踪时的节点选择问题,为了满足跟踪精度和实时性的要求,提出了一种自适应二进制灰狼优化算法,用于求解基于条件后验克拉美-罗下界构建的节点选择优化模型.该算法采用非线性动态自适应收敛因子,同时引入基于V型函数的位置更新原则.仿真结果表明,该算法能够有效完成目标跟踪的节点选择任务,与二进制灰狼算...     

直升机旋翼协调加载自适应最优解耦控制

研究了直升机旋翼协调加载系统的自适应最优解耦控制问题。将最优控制理论与高斯基函数小脑模型神经网络相结合，提出了电液伺服加载的自适应最优控制策略,该控制策略能够确保闭环系统具有渐近稳定性。分析了旋翼协调加载系统的组成结构，建立了旋翼机构耦合关系的数学模型。在此基础上，提出了自适应最优解耦控制策略，有效消除了助力器与加载通道以及加载通道相互之间的耦合作用，提高了加载指令的跟踪精度。仿真结果表明，该协调加载解耦控制策略是有效的，具有较高的载荷谱跟踪精度。     

HMCVT段内无级跟踪调速控制研究

为了解决拖拉机在实际行驶过程中,由于马达转速的变化存在响应的滞后,造成各工况下拖拉机的车速并非最优值.设计了HMCVT泵控马达系统转速跟踪控制器,实现马达转速的实时跟踪.建立了HMCVT泵控马达系统的数学模型,采用模糊PID控制器对马达转速进行实时控制.提出了一种改进粒子群算法寻优的方法,对模糊PID控制器的参数进行寻优.根据寻优的最优系数,在MATLAB/Simulink中搭建HMCVT泵控马达系统的仿真模型并进行相关仿真.仿真结果表明:采用改进粒子群算法优化的模糊PID控制器能够很好地实现马达转速的跟踪控制,跟踪误差以及超调量很小,同时在系统受到外负载扰动时表现出良好的跟随特性.研究结果为制定拖拉机HMCVT的最佳燃油经济性和最佳动力性的段内控制策略提供了理论参考.     

基于前馈补偿的效率优化异步电机直接转矩控制

针对异步电机在轻载和高速运行时效率低的问题,提出了一种异步电机直接转矩控制技术的效率优化算法。建立了基于定子磁场定向下旋转坐标系的电机损耗模型,分析了电机损耗与转矩、转速与定子磁链的关系,从而导出稳态时最优的定子磁链幅值,实现电机在不同工况下以最优效率运行。为解决最优磁链计算模块引入后电机控制系统动态响应慢的问题,将伺服电机控制中常用的前馈补偿与速度外环PI调节器相结合,来提高效率优化算法引入后系统的动态性能。