全电式炮控非线性系统模型预测控制器设计

全电式炮控系统是一个强非线性的复杂控制对象,由于存在摩擦力矩、参数摄动等不确定内部因素,常规控制算法难于对其实现精确控制。针对提高全电式炮控非线性系统控制的性能,本文提出了一种基于模型预测控制的全电式炮控系统控制方法,并把菌群优化算法应用到非线性系统模型预测控制器设计。通过对控制目标的分析,将输入受限的非线性预测控制器设计问题转化为控制器参数寻优问题,并利用菌群优化算法来对参数进行寻优,提高了系统控制性能。文中对算法的稳定性进行了分析,并通过全电式炮控非线性系统实例对算法进行了验证。结果证明了算法的有效性和可行性,为全电式炮控非线性系统模型预测控制器的设计提供了一种有效的途径。     

非线性双层混合隔振系统控制研究

对非线性混合隔振系统的动力学特性进行了定性分析,并以滑膜变结构算法为基础设计了混合隔振系统的控制模型,通过相关算例验证了该控制模型在非线性刚度条件下的有效性,仿真结果表明:非线性混合隔振控制效果明显优于被动隔振和线性隔振系统,非线性刚度的引入可有效降低基础所受冲击载荷。文中所研究的控制方法对实际工程中非线性混合隔振系统的设计具有重要的指导意义。     

非线性支承下磁悬浮转子系统μ综合控制的研究

针对磁悬浮转子系统支承力的非线性和不平衡扰动问题,采用μ综合控制方法对系统进行控制。根据磁悬浮转子系统模型推导出系统状态空间方程,并对其中的非线性支承力进行平衡点线性化,对状态空间方程进行模态分析,得到低阶控制模型,再通过D-K迭代法得到μ综合控制器,并将其应用于非线性支承下的磁悬浮转子系统。结果表明：μ综合控制下的闭环转子系统具有良好的起浮性能和抗干扰性能;与PID控制比较,μ综合控制下转子系统不平衡响应基频幅值和倍频幅值显著降低;系统不平衡扰动和非线性效应得到了抑制。     

基于干扰观测器的时滞非线性切换系统滑模控制方法

为实现更加精准的时滞非线性切换系统滑模控制,应用干扰观测器设计一种新的系统滑模控制方法。构建时滞非线性切换系统模型,针对系统在发生结构变化时会产生复合干扰变化的情况,设计了一种非线性切换干扰观测器,实施系统不连续干扰的估计。通过 Backstepping 方法结合干扰观测器,设计一种切换滑模控制器,依据标量非线性特性打造一个滑模面,通过滑模控制器算法使时滞非线性切换系统能够满足滑模面的实际可达性条件,完成切换滑模控制器设计,实现系统的滑模控制。对设计的滑模控制方法进行测试,实验中选择的时滞非线性切换系统为一种变后掠翼 NSV 。实验结果表明,该设计方法能够实现较为准确地切入信号跟踪,表现出了很好的切换复合干扰估计性能。     

螺纹测端姿态测量系统的非线性矫正

螺纹测端姿态测量是数字化轮廓包络法螺纹综合测量的关键技术之一。设计了基于AD598的螺纹测端姿态测量系统。为了提高螺纹测端姿态测量的精度,需要对螺纹测端姿态测量系统的非线性进行矫正。通过对信号采集系统的传递函数进行标定,将传递函数的线性部分和非线性部分进行分离,通过求解非线性部分的转换函数,在软件算法中实现了非线性部分的矫正。实验结果表明,非线性矫正后螺纹测端姿态测量系统的转角测量非线性误差减小1'17.25″,将测量系统的非线性误差控制在0.12%内,满足了测量系统的要求。     

无人机电传操纵系统的非线性控制

为了研究无人机的飞行控制性能,以无人机电传操纵系统为研究对象,对其非线性控制技术进行了深入的理论和试验研究。对非线性操纵机构进行了运动学分析,运用逆运动求解方法,将非线性操纵系统进行部分线性化,对机构位置进行正向、逆向运动学推导,建立系统完整的运动学模型。借鉴了一种反馈形式的高精度慢变系统最优控制器,提出了非线性奇异摄动系统的组合控制,利用微分几何控制理论构造了系统模型,并经实验实现了电传操纵系统的奇异非线性自适应控制。研究结果表明,基于非线性自适应控制的电传操纵系统控制能够较好地实现位置、速度精确跟随,并能够满足系统抗负载能力要求,整个系统具有更好的稳定性和鲁棒性。     

基于AMFC的电液伺服系统控制算法研究

论文针对电液伺服系统非线性难以控制的难题,将非线性状态反馈微分变换和模型跟随自适应控制结合,通过建立阀控非对称缸位置伺服系统的离散非线性参考模型,借助于仿射变换实现了对非线性电液伺服系统的动态反馈线性化,通过仿真说明AMFC在电液伺服系统能够准确跟随参考模型的输出,精度较高,说明AMFC通过与仿射非线性变换相结合将其扩展到电液非线性系统,将成为一种对液压伺服控制系统极有实用价值的非线性控制方法.     

基于神经网络的PID控制方法在矿井提升机中的应用

通过对矿井提升机的控制策略进行研究,达到提高提升机控制系统的性能,使其运行安全、可靠,满足煤矿安全生产的要求。在分析非线性PID控制系统理论基础上,采用基于神经网络算法改进非线性PID控制方法,实现减小系统的超调、提高稳定性等运行指标。并使用仿真工具MATLAB进行了数字仿真,证实了基于神经网络非线性PID控制方法在矿井提升机控制系统中的效果。     

发电系统协调控制中非线性离散法的研究

针对锅炉中主蒸汽温度控制系统中具有的非线性、参数时变性和系统大滞后等问题,对非线性系统数学模型的建立、目标值—电力负荷需求信号的跟踪控制、外界干扰的消除等方面进行了研究,对发电系统响应负荷变化的实时跟踪控制策略进行了归纳,在目前普遍采用的锅炉汽轮机协调控制方式的基础上,运用非线性离散控制方法对锅炉主蒸汽温度进行了建模,提出了一种基于非线性离散控制方法的锅炉主蒸汽温度控制系统。并在Matlab 10.0.1中进行了实例仿真,通过仿真实例验证了所提控制方式的正确性和可行性。研究结果表明,采用非线性离散控制法的锅炉主蒸汽温度控制系统在目标值跟踪、抗干扰以及减少延时带来的误差等方面较传统方法具有显著的优势,对发电设备的控制系统具有重要的指导意义。     

悬臂梁非线性振动的压电分阶最优控制

提出非线性的分阶最优控制策略,并将其应用于悬臂梁非线性振动的压电减振控制.建立悬臂梁非线性压电减振系统动力学模型,导出减振系统的非线性动力学运动微分方程.将梁振动挠度和压电驱动器的控制电压同时展开为小参数形式,利用摄动法实现非线性压电控制微分方程的线性化.通过空间解耦,得到状态空间方程.设计非线性分阶控制器,对该减振系统进行分阶最优控制.     

电液伺服系统的非线性控制

针对电液伺服系统非线性、参数时变的特点,为提高系统的性能,首先讨论了系统的非线性数学模型,利用逆系统解耦控制方法,将非线性系统转化成伪线性系统,进行线性控制;在此基础上,提出了一种模糊PID自适应非线性控制设计方案,与逆系统控制方法进行了仿真比较;结果表明,采用模糊PID控制,在系统参数变化、外界扰动的影响下,具有较好的自适应性和动态鲁棒性能。     

Adaptive NN output-feedback stabilization for a class of stochastic nonlinear strict-feedback systems

In this paper, the adaptive neural network output-feedback stabilization problem is investigated for a class of stochastic nonlinear strict-feedback systems. The nonlinear terms, which only depend on the system output, are assumed to be completely unknown, and only an NN is employed to compensate for all unknown upper bounding functions, so that the designed controller is more simple than the existing results. It is shown that, based on the backstepping method and the technique of nonlinear observer design, the closed-loop system can be proved to be asymptotically stable in probability. The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme.     

基于微分平坦的旋转倒立摆双闭环抗扰 PID 控制

针对一类不稳定、欠驱动二自由度旋转倒立摆系统, 提出一种基于微分平坦的双闭环抗扰 PID 控制方法。 首先, 建立倒 立摆的非线性动力学模型, 利用近似线性化分析系统的不稳定零动态与非最小相位特性; 然后, 结合微分平坦理论, 设计倒立摆 平坦输出,重构系统平坦状态, 并建立平坦状态与角度输出之间的转化关系,克服倒立摆的非最小相位影响; 进一步, 针对微分 平坦系统, 设计抗扰 PID 双闭环控制结构和带宽化调节方法, 在主动抗扰机制下实现对摆杆角度与悬臂角度的精准控制; 最后, 通过仿真与实验, 验证所提方法的有效性和实用性。 所提方法为欠驱动系统提供了一种结构简单、抗扰能力强的控制方案。     

Anti-disturbance dynamic surface control scheme for a class of uncertain nonlinear systems with asymmetric dead-zone nonlinearity

This study proposes anti-disturbance dynamic surface control scheme for nonlinear strict-feedback systems subjected simultaneously to unknown asymmetric dead-zone nonlinearity, unmatched external disturbance and uncertain nonlinear dynamics. Radial basis function-neural network (RBF-NN) is invoked to approximate the uncertain dynamics of the system, and the dead-zone nonlinearity is represented as a time-varying system with a bounded disturbance. The nonlinear disturbance observer (NDO) is proposed to estimate the unmatched external disturbance which further will be used to compensate the effect of the disturbance. Then, by integrating RBF-NN, NDO and dynamic surface control (DSC) approaches, the proposed anti-disturbance control scheme is designed. Stability analysis of the closed-loop system shows that all signals of the closed-loop system are semi-globally uniformly ultimately bounded and the tracking error can be made arbitrarily small by proper selection of the design parameters. In comparison with the existing methods, the proposed scheme deals with the unmatched external disturbance, uncertain dynamics and unknown asymmetric dead-zone nonlinearity, simultaneously; it avoids the "explosion of complexity" problem and develops the simple control law without singularity concern. Furthermore, some imposed assumptions to the dead-zone input and disturbances are relaxed. Simulation and comparison results verify the effectiveness of the proposed approach.     

Passive suppression of nonlinear panel flutter using piezoelectric materials with resonant circuit

In this study, a passive suppression scheme for nonlinear flutter problem of composite panel, which is believed to be more reliable than the active control methods in practical operations, is proposed. This scheme utilizes a piezoelectric inductor-resistor series shunt circuit. The finite element equations of motion for an electromechanically coupled system is derived by applying the Hamilton’s principle. The aerodynamic theory adopted for the present study is based on the quasi-steady piston theory, and von-Karrnan nonlinear strain-displacement relation is also applied. The passive suppression results for nonlinear panel flutter are obtained in the time domain using the Newmark-β method. To achieve the best damping effect, optimal share and location of the piezoceramic (PZT) patches are determined by using genetic algorithms. The effects of passive suppression are investigated by employing in turn one shunt circuit and two independent shunt circuits. Feasibility studies show that two independent inductor-resistor shunt circuits suppresses flutter more effectively than a single shunt circuit. The results clearly demonstrate that the passive damping scheme that uses piezoelectric shunt circuit can effectively attenuate the flutter.     

船用起重机主动升沉补偿系统时延的实时控制研究

针对基于液压驱动的主动升沉补偿系统在工作过程中所存在的非线性以及系统时滞等使系统稳定控制难度加大的问题,进行了基于广义预测控制的控制系统算法的设计;在系统控制稳定的基础上,引入极短期预报技术,解决了控制系统实时补偿输出总是滞后于起重母船升沉运动的问题,实现了主动升沉补偿系统对实时补偿功能的要求;最后在MATLAB/Simulink软件平台上,对采取广义预测控制+极短期预报相结合的主动升沉补偿系统时延实时控制方案进行了仿真试验,验证了该控制算法的有效性,为今后产品样机的研发提供理论依据。     

A FUZZY UNCERTAINTY COMPENSATOR FOR MANIPULATOR TRAJECTORY TRACKING

A novel fuzzy logic compensating (FLC) scheme is proposed to enhance the conventional computed-torque control (CTC) structure of manipulators The control scheme is based on the combination of a classical CTC and FLC, and the resulting control scheme has a simple structure with improved robustness. Further improvement of the performance of the FLC scheme is achieved through automatic tuning of a weight parameter a leading to a self-tuning fuzzy logic compensator, so the system uncertainty can be compensated very well. By taking into account the full nonlinear nature of the robotic dynamics, the overall closed-loop system is shown to be asymptotically stable. Experimental results demonstrate the effectiveness of the computed torque and fuzzy compensation scheme to control a manipulator during a trajectory tracking task.     

机械手在完成粗糙表面磨削操作的力及位置混合控制

分析了机械手在粗糙表面上进行磨削操作的动力学特性，计算了保证机械手完成上述操作所需的控制力矩。通过引人运动学及动力学因子ｄｎ、Ｆｎ和Ｆｔ来识别这一变结构的动力学过程，即自由运动、碰撞和沿粗糙表面的滑动。针对这些不同的运动状态，提出了不同的控制策略，在自由运动状态，采用常用的计算力矩控制法，而在粗糙表面运动时，为了取得力及位置的混合控制，提出了一种动力学解耦的线性反馈控制法，它将原先的非线性机械手系统分解成一组解耦的线性子系统，这样就可以独立地控制机械抓手的运动位置和接触力。给出的一个机械手完成磨削过程的算例验证了本文算法的有效性。     

汽车半主动悬架的非线性神经网络自适应控制研究*

分析了汽车悬架的非线性特性,提出了基于神经网络的自适应控制策略,设计了神经辨识器和控制器,并通过一个补偿网络,来进行后悬架的预见控制。仿真计算表明,神经网络自适应控制的半主动悬架具有明显的减振效果,而加有后悬架预见控制其效果更佳。为验证仿真结果,还进行了台架试验。试验结果亦表明了半主动悬架的优良减振性能。     

Robust decentralized hybrid adaptive output feedback fuzzy control for a class of large-scale MIMO nonlinear systems and its application to AHS

This paper presents a novel observer-based decentralized hybrid adaptive fuzzy control scheme for a class of large-scale continuous-time multiple-input multiple-output (MIMO) uncertain nonlinear systems whose state variables are unmeasurable. The scheme integrates fuzzy logic systems, state observers, and strictly positive real conditions to deal with three issues in the control of a large-scale MIMO uncertain nonlinear system: algorithm design, controller singularity, and transient response. Then, the design of the hybrid adaptive fuzzy controller is extended to address a general large-scale uncertain nonlinear system. It is shown that the resultant closed-loop large-scale system keeps asymptotically stable and the tracking error converges to zero. The better characteristics of our scheme are demonstrated by simulations.