气动机械手伺服控制策略研究

讨论了传统PID控制和神经网络模型参考自适应控制器的结构、控制算法,并探讨了系统参数发生变化对控制效果的影响.在理论分析的基础上对气动位置伺服系统的响应特性进行了研究,证明了本文提出的控制策略对气动位置伺服系统是适合的,控制系统具有良好的动态和静态特性,而且控制算法的实现比较简单,适合在实际中应用.     

数字示波表自适应幅度控制算法的研究与实现

对便携式数字示波表中A/D转换前的模拟通道进行了研究,提出了模拟通道自适应幅度控制算法,可完成信号的大幅度变化和宽的频率范围内的自动测试功能.给出了信号放大与衰减方案,以及相应的控制实现方法.控制电路采用复杂可编程逻辑器件和单片机构成,减小了系统规模.     

高精度PID控制恒流源

采用增量型PID控制算法和脉宽调制技术(PWM)控制串联开关型稳压电路的电流输出。采用单片机实时控制,辅以键盘控制、LCD显示,并通过A/D采样、D/A转换实现恒流控制。     

中频感应加热电源谐振频率自适应追踪方法的研究

为解决中频感应加热电源在受到温度、工件材质等因素变化影响时固有频率发生波动的问题,提出了一种基于模数转换(Analog to Digital, A/D)采样优化的感应加热电源谐振频率自适应追踪方法。在一个感应加热电源的输出周期内,细化电流A/D采样过程,找到输出电流与电压的相位差并判断系统状态。在优选A/D采样次数的基础上,设计自适应调节机制来追踪谐振频率,使系统达到准谐振状态。以TMS320F28335控制芯片为基础搭建感应加热电源样机,对所采用频率自适应追踪方法进行了验证。实验结果表明,频率自适应追踪方法在环境温度变化剧烈时可避免系统受到干扰,并且能在无硬件过零检测电路的情况下快速追踪负载的谐振频率。     

应用微处理机实现相关型自适应控制系统

本文提出一种适用于微型计算机控制系统的自适应控制规律算法。该法包括对系统的相关识别,品质指标(I、R、A、R)的计算及根据品质指标与期望值之差对调节器的参数(P、I、D)进行自整定等内容。本课题还研制了A/D,D/A转换过程通道,将单板机与小型模拟机联成一个数字模拟仿真系统。并且编制了实施上述自适应算法的一系列实时控制程序。仿真实验证明,对特性经常变动的过程对象,采用这种控制方案,能够保持系统始终处于予先设定的最佳性能指标状态下运行。     

混合动力汽车电子节气门的模糊自适应PID控制

针对传统PID控制对非线性控制系统难以设置最佳PID参数和模糊控制难以消除静差的问题,建立了混合动力汽车电子节气门非线性运动模型,提出应用模糊自适应PID控制算法对电子节气门的目标位置进行跟踪控制.实验结果显示,应用模糊自适应PID控制算法对模型的非线性具有较好的适应性,在控制中跟踪误差小于传统PID控制,具有较好的跟踪效果.     

注塑机注射速度的分级控制

速度控制对塑件的质量影响很大。以80C552单片机为控制器，对注射速度进行采样并经A／D转换输入单片机，经误差运算后，控制指令由D／A转换输入流量比例阀，从而实现了对注射速度的闭环控制。同时用变速积分PID控制算法进一步对速度进行分级控制，改善了速度控制的性能，提高了塑件质量。     

直线电机伺服系统的无模型自适应控制

针对直线电机对扰动和系统参数变化的敏感性和由于摩擦力和推力脉动使系统具有明显的非线性特性,设计了基于C-SPACE实时仿真系统的无模型控制器,用Matlab/Simulink搭建了控制算法,并进行了硬件在回路仿真,采用基于紧格式线性化方法的无模型自适应控制方法,对应用C-SPACE实时仿真系统进行了算法分析。此外,对无模型控制算法和常规PID算法进行了分析比较,实验结果表明,无模型自适应控制算法在控制直线电机时的控制效果都要优于PID控制,比PID算法更为简洁化。     

机载光电跟踪系统的模糊自适应控制

为了提高机载光电跟踪伺服控制系统的控制性能,提出了一种基于模糊推理的变论域自适应控制算法.详细论述了稳定跟踪系统的数学模型,并对变论域控制算法的原理进行了详细介绍.采用变论域控制算法能够有效的避免对伸缩因子函数模型和模型参数的选择,同时能够降低系统论域的反复调节,提高系统的收敛速度和控制精度.为了验证控制性能,利用经典PID控制、模糊控制、模糊自适应PID控制三种算法对机载光电稳定跟踪系统进行仿真比较.仿真结果表明模糊自适应PID控制算法和经典PID控制相结合,在保持原有系统精度的前提下,使机载光电跟踪伺服控制系统的动态性能得到了改善,不仅可以满足系统的精度要求,还具有较强的自适应能力和鲁棒性.     

下肢助力外骨骼机器人自适应阻抗控制研究

当前用于人体运动增强的下肢助力外骨骼系统获得越来越多的关注。获取高精度跟随控制是下肢助力外骨骼机器人研制的主要挑战。针对当前基于位置的控制算法需要复杂的外骨骼动力学模型的问题,该文提出了基于增强学习的变参数阻抗控制算法。首先介绍了HUALEX助力外骨骼系统并对HUALEX建立简单动力学模型。基于此,提出一种基于增强学习的自适应阻抗控制算法,验证了阻抗参数对控制效果的影响,并通过仿真实验验证了该算法的有效性。     

含不灵敏区的非线性系统自适应控制及在导弹中的应用

提出的模型参考自适应控制器克服了输入端不灵敏区对系统动态特性的损害,一个自适应不灵敏区逆函数抵消了不灵敏区的影响,闭环系统中所有信号有界。仿真研究了飞航导弹高度控制中该方法的应用,提高了导弹飞行高度的控制精度。     

电液比例系统鲁棒自适应动态表面控制

对基于语义网络的产品建模及配置方案的搜索方法进行集成研究,以提高产品配置设计的效率.在相关本体的基础上,建立了基于语义网络的产品模型结构,并据此解析用户所输入的查询语句.基于语义网络的产品模型提供一种定量与定性相结合的一致化的设计实例与需求的表达方式.进一步通过产品的语义网络模型可以获取设计需求的隐含条件,使得需求在设计方案的搜索匹配过程中被更充分地考虑.配置设计方案的搜索则首先利用基于语义网络的推理技术与本体语言RDFS构造待求配置设计问题的语义网络片断,然后通过语义搜索与匹配度计算排序从设计实例库中获取符合当前需求配置设计方案.同时,通过注塑机螺杆为实例的应用证明了基于语义网络的产品模型在支持配置选型设计方案搜索方面的有效性与实用性.相对于传统的产品模型而言,基于语义网络的产品模型更关注属性之间的内部联系,经实例验证基于语义网络的产品模型使得配置设计过程更符合用户的实际需求.     

电液伺服系统加速度失真非线性补偿控制策略

分析了电液伺服系统的死区非线性特性及其对系统性能的影响,由于系统死区非线性的存在,正弦信号输入时系统加速度输出中出现高次谐波,使系统加速度输出严重失真,为此提出了基于死区补偿和自适应噪声消除原理等非线性补偿控制策略,仿真分析表明该方法是有效的。     

具有死区效应的光伏逆变系统积分滑模控制

并网逆变器死区会降低输出电压波形质量,同时也会对负载和电网造成不同程度的影响。为减小死区效应及外部干扰对逆变器输出性能的影响,提出了一种具有死区效应的光伏逆变系统积分滑模控制策略。对死区机理进行分析,并建立逆变器数学模型;构造带有比例积分项的抗扰动状态观测器,对干扰状态进行有效估计;结合矢量控制构建一类非奇异终端滑模控制器,采用Lyapunov函数证明系统的渐进稳定性。最后,通过仿真验证了所提控制方法的有效性。     

Industrial applications of advanced control techniques

This paper discusses two industrial control applications using advanced control techniques. They are the optimal-tuning nonlinear PID control of hydraulic systems and the neural predictive control of combustor acoustic of gas turbines. For hydraulic control systems, an optimal PID controller with inverse of dead zone is introduced to overcome the dead zone and is designed to satisfy desired time-domain performance requirements. Using the adaptive model, an optimal-tuning PID control scheme is proposed to provide optimal PID parameters even in the case where the system dynamics is time variant. For combustor acoustic control of gas turbines, a neural predictive control strategy is presented, which consists of three parts: an output model, output predictor and feedback controller. The output model of the combustor acoustic is established using neural networks to predict the output and overcome the time delay of the system, which is often very large, compared with the sampling period. The output-feedback c     

带有死区非线性输入的挠性航天器姿态机动智能控制

针对反作用飞轮带有死区非线性输入特性的三轴稳定挠性航天器姿态机动控制问题,提出一种由变结构与神经网络自适应控制技术相结合的智能控制方法。首先,基于航天器非线性和低阶模态动力学模型设计了变结构输出反馈控制律,给出了滑模存在条件,保证闭环系统渐近稳定;其次,采用神经网络自适应控制技术对系统的不确定性因素进行补偿控制,并利用Lyapunov方法分析了系统的渐近稳定性。智能控制的引入使得控制器具有很强的自学习能力和自适应能力,可有效降低不确定因素对系统产生的影响。最后,将本文提出的控制策略应用于三轴稳定挠性航天器的姿态机动控制,仿真结果表明本文方法是行之有效的。     

线性时变系统的分散自适应控制

本文提出对一种由互连子系统组合而成的线性时变系统的分散自适应控制算法。在研究某个子系统时，把其它子系统的影响看成干扰输入，用多项式逼近时变参数，由带死区的修正ＲＬＳ估计器辨识未知参数，自适应控制律由极小化性能函数导出。从理论上证明了所提算法可实现大系统的输入输出稳定。仿真结果也证实了所提算法的有效性     

基于反步法的列车制动缸压力精确控制

针对重载列车电控空气（ECP）制动系统,提出基于反步法的制动缸压力精确控制方法. 通过等效连续化处理和线性化处理,建立具有严格反馈方式的ECP制动系统控制模型;引入已知上界的不确定项,采用指数趋近律的滑模变结构,实现系统局部鲁棒性;基于反步法设计控制律,构造误差变量以及 Lyapunov函数;引入一阶滤波器,解决控制律中存在的“微分项数爆炸”问题. 硬件在环试验结果表明：与传统控制器相比,基于反步法的制动缸压力控制器具有更高的控制精度,其稳态控制误差在±8 kPa内,且调压过程无明显超调;在控制器中引入控制死区,可以大幅降低AV/RV阀的动作次数,提高系统使用寿命.     

挠性航天器预设性能自适应姿态跟踪控制

为研究存在外界干扰及未建模动态的挠性航天器姿态跟踪问题,提出了一种基于预设性能方法的自适应姿态跟踪控制策略.预设性能方法利用性能函数和一种误差变换方式,将系统的跟踪误差限制在预先设定的约束范围内,以保证系统响应具有期望的超调、收敛速度以及稳态误差.采用径向基函数(RBF)神经网络来处理由干扰和附件挠性振荡产生的模型未知动态.考虑到存在未知的神经网络逼近误差,为减小控制参数选取的保守性,进一步对逼近误差的上界进行自适应估计.结合权值和逼近误差上界的自适应律,设计了预设性能自适应姿态跟踪控制器.仿真结果表明,使用本方法可以有效补偿干扰及挠性振动所产生的影响,同时使姿态控制系统获得快速平稳的动态过程和给定的稳态跟踪精度.与未采用预设性能的方法相比,所提出的方法在收敛速度、跟踪精度与振荡抑制效果等方面均具有较明显的优势,并且对控制器参数选取的依赖性更低.     

Application of Improved Neural Adaptive PSD Algorithm in Temperature Control of INS

A neural adaptive proportion sum differential (PSD) algorithm with errors prediction is researched. It is applied in inertial navigation system(INS) temperature control. The algorithm do not need the process‘s precise mathematical model and can adapt to the process parameters changing, and can deal with the process with nonlinearity. According to the Smith predictor, author developed a method that takes the predicted process error and error change as neural adaptive PSD algorithm‘s input. The method is effective to the system with long dead time.The results of compute simulation show that this system has characters of quickly reactiorr, low overshoot and good stability. It can meet the requirements of temperature control of INS.