基于T-S模糊神经网络的飞机防滑刹车系统研究

航空业的发展对飞机防滑刹车系统提出了更高的要求,而传统PID+PBM控制器存在着低速打滑、刹车效率较低等问题;针对刹车过程中的不确定性和非线性问题,提出采用T-S模糊神经网络来进行防滑刹车控制器设计;在MATLAB/SIMULINK平台建立飞机刹车总体仿真模型,将设计的控制器与传统控制器进行对比仿真试验;仿真结果表明,基于T-S模糊神经网络的控制器解决了传统PID+PBM系统存在的问题,具有良好的控制效果,系统具有鲁棒性,能够适应变化的跑道情况,为飞机防滑刹车控制提供了一种新的方法。     

基于DSP的飞机防滑刹车控制系统设计

在分析飞机防滑刹车控制系统组成及工作原理的基础上,设计了一种基于数字信号处理器(DSP)的飞机防滑刹车控制器.控制器采用DSP作为核心处理单元,设计了故障监控模块和AD采集模块等,结合等效滑模控制作为防滑控制算法,实现数字防滑刹车控制器的硬件及软件设计.结果表明,基于DSP的防滑刹车控制器运行可靠稳定,具有较高的刹车效率,能够满足飞机防滑刹车系统的要求.     

无模型自适应控制在飞机防滑刹车中的应用

针对飞机防滑刹车系统的复杂性和非线性,在分析滑移率控制式飞机防滑刹车系统的工作原理基础上,提出了一种基于无模型自适应控制的飞机防滑刹车控制算法;该算法无需精确的动力学模型,直接利用输入输出信息实现飞机防滑刹车的最佳滑移率控制;仿真结果表明:采用无模自适应防滑刹车控制算法,在5s之内就能获得稳定的滑移率,为提高飞机刹车的效率提供了一条新的思路。     

一种混合控制算法在飞机防滑刹车系统中的应用研究

由于飞机防滑刹车系统的复杂性和非线性,建立其准确的动力模型比较困难。常规的PID控制算法因过于依赖于模型的精确性,对飞机防滑刹车系统的控制难以达到预期效果。基于以上因素,以飞机防滑刹车系统为对象,提出了一种新的神经网络模糊PID混合控制算法,并在惯性模拟实验台测试。实验结果表明：采用此控制算法,提高了刹车的效率．缩短了刹车距离．提升了飞机制动性能,增强了系统的鲁棒性。     

基于模糊神经网络的飞机防滑刹车系统研究

以某型飞机刹车系统为研究对象,为了使该系统以最佳滑移率工作,防止陷入深度打滑和获得最大的刹车结合系数,提出了一种智能飞机防滑刹车系统的设计方案,制定出刹车控制规律并对整个刹车系统进行了仿真。改进了现有飞机刹车防滑系统的控制算法,应用神经网络BP算法实时获取最佳滑移率,利用模糊神经网络实现快速逼近给定滑移率,并采用基于数字信号处理器（DSP）的硬件电路实现了智能刹车控制。实验结果表明,飞机防滑刹车效率有了明显改进,鲁棒性增强。     

免疫模糊控制算法在飞机防滑刹车系统中的应用研究

提出一种基于免疫进化原理的模糊控制优化算法,该方法利用免疫进化算法对模糊控制规则和隶属函数参数进行独立编码,分步联合优化,有效降低了待寻优参数的维数,提高了寻优的速度和精度;以某型飞机为例,针对不同的跑道(干、湿、冰)情况,将该控制方法在MATLAB环境下进行了数字仿真;仿真结果表明:基于免疫进化原理的模糊控制优化算法,在飞机的防滑刹车控制中,具有很好的刹车效果和较强的鲁棒性;采用基于免疫进化原理的模糊控制优化算法可以大大地提高飞机防滑刹车效率,为飞机防滑刹车系统的控制方法提供一条新的思路。     

RBF-PID控制在防滑刹车系统中的应用研究

为了研究飞机防滑刹车系统,在分析滑移率控制式飞机防滑刹车系统的工作原理基础上,将基于RBF神经网络算法的PID控制方法引入飞机防滑刹车系统中,实现最佳滑移率式的飞机防滑刹车控制.以某型飞机为例,针对不同的跑道(干、湿、冰)情况,将该方法和传统的PID控制方法在MATLAB环境下进行了数字仿真,仿真结果表明:基于RBF神经网络PID的控制方法较传统的PID控制方法,有更好的刹车控制效果,并具有较强的鲁棒性;采用基于滑移率式的RBF神经网络PID控制可以大大地提高飞机防滑刹车效率,为飞机防滑刹车系统的控制提供一条新的思路.     

基于自适应线性自抗扰控制的飞机防滑刹车系统重构控制

飞机防滑刹车系统是确保飞机安全起飞、着陆和滑跑的重要航空机电系统. 除了其动力学中的强非线性、强耦合以及参数时变外, 潜在的执行器等组件故障也会严重降低防滑刹车系统的安全性与可靠性. 为满足故障及扰动状态下系统的性能需求, 本文提出了一种基于自适应线性自抗扰控制的飞机防滑刹车系统重构控制方法.根据飞机防滑刹车系统的组成结构及工作原理对其进行数学建模, 并对执行器注入故障因子. 设计了自适应线性自抗扰重构控制器, 同时分析了整个闭环系统的稳定性. 该控制器将组件故障、外部干扰以及测量噪声等视为总扰动, 根据状态误差反馈和系统输出信息, 利用BP神经网络在线优化更新扩张状态观测器和状态误差反馈律参数, 从而更精确地观测与补偿总扰动带来的不利影响. 最后, 在不同跑道环境下的仿真结果验证了所提出重构控制器的适应性和鲁棒性.     

飞机防滑刹车系统模糊滑模控制研究北大核心

针对现在飞机广泛应用的“PD+PBM”控制律难以对具有强非线性和不确定性的飞机防滑刹车系统进行高性能控制的问题,提出飞机防滑刹车系统基于模糊指数趋近律的滑模变结构控制律。先建立具有不确定扰动的飞机防滑刹车系统的地面动力学模型以消除模型误差所带来的不利影响,然后设计了基于指数趋近律的滑模变结构控制律以改善控制性能,并利用李雅普诺夫定理证明了系统的稳定性,最后基于模糊理论对滑模控制律进行优化以抑制抖振。仿真结果表明,基于模糊指数趋近律的滑模变结构控制律控制效果优于“PD+PBM”控制律和传统的滑模控制律,抑制控制器输出抖振效果良好,刹车效率高,控制方法合理有效。     

飞机防滑刹车系统控制器的设计及仿真

飞机防滑刹车系统具有复杂性、非线性以及不确定性的特点,难以建立其精确数学模型;模糊控制具有不依赖被控对象模型的特点,PID控制具有控制精度高的特点,将模糊控制和PID控制结合,提出了一种模糊PI+模糊ID控制律的设计方法,利用MATLAB软件中的SIMULINK仿真工具,对飞机防滑刹车系统的智能控制算法进行了仿真,然后将仿真结果与一般的模糊控制的仿真结果进行了比较分析,结果表明模糊PI+模糊ID比一般模糊控制刹车时间缩短了1.7s,距离缩短了80m,能较好地改善刹车系统的性能,提高防滑刹车系统的效率。     

机轮刹车系统的控制与仿真技术

通过航空机轮刹车系统的控制类型、控制方式以及控制规律的现状分析,给出了目前航空机轮刹车控制系统存在的刹车偏航、爆胎、起落架抖动以及新型防滑控制律设计与应用等主要问题,提出了飞机防滑刹车控制系统的研究新领域:自动刹车技术、刹车余度控制技术、跑道自动识别技术以及电刹车系统的控制技术等;探讨了航空机轮刹车系统的模拟仿真技术、半实物仿真技术以及刹车系统的性能评估方法,展望了机轮刹车控制系统的研究方向和发展前景.     

模糊复合控制律对飞机防滑刹车系统性能的改进

针对采用传统控制律的飞机防滑刹车系统鲁棒性差、机轮易在低速段出现严重打滑甚至脱胎现象等缺点,提出了一种新型控制律——模糊复合控制律;并在matlab6．5／simulink环境下,对采用这两种控制律的飞机防滑刹车系统分别进行了仿真研究;将两种情况下的结合系数和滑移率仿真曲线在同一坐标系下给出,结合曲线对两种情况下的刹车系统性能进行了比较分析,结果表明;采用模糊复合控制律的刹车系统鲁棒性增强,刹车效率提高,明显克服了因采用传统控制律而引起的诸多缺点。     

模糊智能控制在ABS中的应用

文章利用模糊控制方法对汽车ABS(防抱死制动系统)的路况识别系统进行了控制,可识别实时路况,并根据制动初速值修正最佳滑移率,实现了ABS在路面发生变化时的控制,充分利用了U—S曲线的特性,且该控制方法无需测量车速。在对单轮系统模型进行分析的基础上,建立了其动力学方程,并用MATLAB进行了系统仿真,结果表明其控制效果良好,证明了该控制方法的有效性。     

Autonomous Adaptive Control System for Airplane Landing

The paper presents a new autonomous adaptive system for the control of airplanes during landing in longitudinal plane. For the first stage of landing in longitudinal plane, the main variables to be controlled are the glide slope angle and longitudinal velocity; during the second main stage of landing in longitudinal plane, the vertical velocity error and the airplane's longitudinal velocity are controlled. The new robust control architecture has linear subsystems, for which the relative degrees are calculated; the new architecture will also consists of a dynamic compensator, a linear observer, and two reference models, their design being accomplished with respect to the calculated relative degrees. The signal estimated by the observer is useful for training a neural network – an adaptive subsystem of the architecture that provides the adaptive component of the control law. In the case of actuators having nonlinear dynamics, pseudo control hedging blocks are used to cancel the adapting difficulties of the neural networks. The new adaptive architecture is software implemented and validated by complex numerical simulations.     

基于模糊免疫PID控制的飞机防滞刹车研究

研究飞机防滞刹车系统优化控制问题,由于飞机防滞刹车系统存在非线性特点,影响刹车系统的稳定性和控制的性能,造成飞机的着陆安全控制的较大困难。采用传统PID(比例、积分、微分)控制的飞机刹车参数整定困难,刹车效率低下,系统的鲁棒性差,现代飞机的起降重量与速度越来越大,在刹车低速阶段存在机轮抱死打滑现象,影响降落安全。针对于此,使用模糊免疫PID控制方法,以期改善飞机刹车低速阶段性能。仿真结果表明,可以较显著的改善飞机刹车的低速阶段性能,减少刹车低速阶段机轮打滑时间,缩短刹车距离,为飞机防滞刹车优化系统的设计提供了可靠依据。     

汽车转向/防抱死制动系统的非线性鲁棒协调控制

针对汽车转向系统和防抱死制动系统的协调控制问题,提出一种新的非线性鲁棒协调控制系统.该控制结构由转向控制器和制动控制器组成.为了改善整个系统的鲁棒性和协调性,根据汽车转向和制动非线性综合模型,基于Hamilton函数方法设计了汽车非线性鲁棒协调控制器.该控制器通过预置状态反馈完成系统的耗散Hamilton函数实现.设计了适用于复杂工况的制动力分配策略.仿真结果验证了所设计控制算法的稳定性和有效性.     

飞机防滑刹车系统新型控制策略研究

飞机防滑刹车控制系统是重要的机载设备,对飞机的安全起飞和着陆有着重要作用.NASA研究数据表明,传统的PD+ PBM控制律在混合跑道刹车性能下降,且在低速段容易出现严重的打滑现象,导致系统刹车效率降低.对飞机防滑刹车系统的工作原理进行了分析,针对传统控制律的不足,提出了一种基于免疫PID的新型刹车控制策略.在计算机建立...