基于表速控制的无人机高度改变的控制律仿真设计

介绍了一种使无人机以一定的表速实现高度改变的控制算法的设计和仿真验证。无人机在高度改变过程中,纵向采用表速控制的算法,通过控制表速偏差使无人机以一定的表速实现高度的改变。基于总能量的概念,创新性地引入能量角,依据速度差值和能量角补偿来实现高度的改变,同时控制发动机推力,并进行速度保护,使无人机以保持恒定速度的方式爬升或下降至目标高度,保证了因推力变化引起的能量改变,最大限度地转化为势能,提高了经济性及稳定性。该算法通过与自动油门算法相结合,可实现对无人机的纵向高度层改变的自动控制,具有控制精度高、控制平稳等优点。     

基于主动防喘的航空发动机加速控制仿真

开展基于主动防喘的航空发动机加速控制仿真研究。在建立航空发动机数学模型的基础上,设计了基本加速率控制、基于主动防喘的加速率控制、基于主动防喘的喘振裕度控制及基于喘振裕度估计的喘振裕度控制等4个发动机加速控制方案。仿真结果表明:①主动防喘控制可以在发动机稳定性恶化的情况下,通过较小的控制输出和性能损失实现无喘加速;②主动防喘控制与直接喘振裕度控制相结合可以简化发动机加速控制器设计,不需要额外的优化过程便能得到较优的加速性能;③主动防喘控制可以降低发动机设计点的喘振裕度,从整体上提高了发动机的性能。     

航空发动机试车台推力仿真技术研究

航空发动机试车准确测量推力问题,航空发动机推力是衡量发动机性能的主要参数.航空发动机试车台推力测量系统复杂,测试环境恶劣,易出现推力测量不准确.为解决上述问题,提出贝叶斯正则化算法的BP神经网络技术和相关性分析建立航空发动机试车台推力模型,进行推力仿真.在发动机试验过程中可实时计算发动机推力,和试车台推力测量系统的测试结果进行对比,判别推力测量系统工作是否正常.仿真结果表明,设计的基于L-M贝叶斯正则化算法的BP神经网仿真模型可准确的计算不同大气条件下和各个工作状态的发动机实际推力.     

速度和推力控制律设计

主要介绍了自动油门的工作模式和控制律算法设计。自动油门两种工作模式为:指示空速/马赫数保持和推力控制。其工作模式由自动飞行控制系统的纵向接通模态直接决定。在推力控制模态算法中,发动机目标压力比和现时压力比的差值为主控信号;在速度保持模态算法中,速度差是主控信号。经过调参转换为油门杆指令速率,驱动油门执行机构,伺服电机跟踪转速指令并转换为油门偏转角度,输出给发动机产生相应的推力。以某型飞机为控制对象,进行了数学仿真,仿真结果表明该控制律是可行的并具有良好的应用前景。     

基于T-S模糊神经网络的涡扇发动机加速控制

航空发动机足一个结构复杂的非线性强多变量控制对象。随着航空发动机全权限数字式电子控制器的研制和应用,发动机加速性能要求的不断提高,对发动机加强智能控制技术的应用是必然的趋势。因此将智能控制引入到航空发动机控制系统中,根据模糊控制与神经网络结合的思想,针对涡扇发动机加速控制中的最优控制问题,提出了基于T—S（Tagaki—Sugeno）模型的模糊神经网络的发动机加速控制,并对控制系统的结构、网络结构进行仿真实现。仿真结果表明方法在满足发动机加速控制中各约束条件的前提下,不喘振、不超温、使发动机加速过程安全稳定,且加速时间短。     

涡扇发动机最优加速控制规律

关于涡扇发动机最优加速控问题,由于状态系统存在较强的非线性,控制性能差,改善发动机加速性,传统非线性规划算法求解过程中因采用罚函数处理约束条件而无法充分搜索控制参数的可行域。为提高系统性能,并充分挖掘发动机的加速特性,采用Sigma方法的多目标粒子群算法求解。可以在带限制因子的粒子群算法的基础上,利用粒子群算法的快速寻优能力和Sigma方法沿约束边界的充分搜索方法,求解发动机加速过程中控制参数,并进行仿真。结果证明,采用多目标粒子群算法优化后,加速时间缩短了约2.01s,结果表明改进方法是可行的,能在确保发动机安全工作的前提下,进一步提升了发动机的加速性能。     

一种涡扇发动机加速过程仿真研究方法

研究飞机飞行状态优化,取决于发动机的稳定控制.影响发动机性能的是加速器的控制稳定状态.为了研究某型航空发动机加速过程及加速控制系统性能,提出了分别独立建立涡扇发动机加速控制系统的AEMSitn数学模型和涡扇发动机的AMESet数学模型,并在AMESim软件平台上对控制系统模型和发动机模型进行联合仿真的仿真研究方法.仿真研究结果表明,所建立的联合仿真模型的动静态特性良好,仿真精度高,具有较高的置信度.机械液压式加速控制器能够顺利完成发动机加速过程控制,各项参数变化符合设计要求.提出的仿真研究方法能够成功仿真涡扇发动机加速过程,可为产品的设计提供有价值的参考.     

7000米载人潜水器推进器故障容错控制分配研究

介绍了7000米载人潜水器推进系统的组成和推进器布置,描述了潜水器控制分配问题,对推进器推力和期望控制量进行了归一化处理．根据载人潜水器的推进器布置,建立了系统的控制分配模型,设计了推进器故障容错处理策略,研究了基于推力最小二范数的载人潜水器控制分配求解方法．采用基于伪逆矩阵与定点分配的混合控制分配求解算法,在半物理仿真平台上实验验证了控制分配求解算法的正确性和有效性．     

基于最大粒子群算法的汽车主动悬架与EPS集成控制

在分析了EPS与悬架这两个子系统之间相互影响和协调关系的基础上,建立了转向工况下主动悬架与EPS系统模型,提出了基于最大粒子群算法的模糊/PID集成控制策略。根据实际系统的变化情况,模糊控制规则及PID运行参数通过最大粒子群算法进行优化。仿真结果表明,相对于不加控制的悬架和转向系统,汽车的行驶平顺性、操纵稳定性和安全性均得到了提高。     

混联式混合动力汽车电子节气门系统研究

混合动力汽车(HEV)对发动机的控制提出了新的要求,针对问题,提出了以电子节气门系统精确控制发动机的进气量,量化输出转矩的方案.在分析一种混联式混合动力汽车整体结构、电子节气门的工作原理、结构以及主要的非线性影响因素基础上,将电子节气门控制系统与主控制器集成,并建立了基于滑模控制的仿真模型.仿真与试验测试结果表明,所研究的电子节气门控制系统能迅速获得预期节气门开度,很好地执行主控制器发出的控制指令,并且响应速度快,稳定性好,满足了混合动力汽车对发动机的控制要求.     

Adaptive,high precision,satellite attitude control for microprocessor implementation

A control system is presented for three-axis, gas jet, satellite attitude control having application to any spacecraft where precise pointing is required within stringent mass and power limitations. Several novel features are incorporated as follows: parabolic switching boundaries are employed with parameters which adapt to a disturbing acceleration estimate in order to achieve a zero offset steady-state limit cycle of preset amplitude in the arcsecond region which minimizes both fuel consumption and thruster operation frequency. The disturbing acceleration estimate is obtained from a third-order state estimator, together with angle error and rate estimates using an angle error measurement from a rate integrating gyro and a jet drive input. Time optimal recovery from large initial angle errors and rapid response to step changes in disturbing acceleration are achieved. In addition, stable control is obtained with disturbing acceleration approaching the control jet acceleration. A slew control algorithm is incorporated which enables the same control law to be utilized for fuel optimal slewing through unlimited angles, one axis at a time. Simulation results are presented, including demonstration of stochastic performance with gyro and jet noise.     

应用模型预测控制的混合动力汽车模式切换动态协调控制

利用传统协调控制策略或模型预测控制(MPC)方法能够解决离合器模式切换的平顺性,但其改善效果不显著,且缺乏深入的细化研究.因此,为了改进混合动力汽车有离合器结合的模式切换过程中的平顺性,本文基于MPC制定有离合器模式切换过程的动态协调控制策略.在对混合动力系统有离合器模式切换模型进行简化的基础上,开展MPC在模式切换动态协调控制过程的原理描述,以减小有离合器模式间切换的冲击度进行基于MPC动态协调控制策略设计,并对不同权重下的冲击度进行了详细的对比.通过实验验证,其结果表明采用MPC的模式切换协调控制最大冲击度从26.3 m/s^3下降至9.26 m/s^3,降低了64.8%,明显的抑制了模式切换过程中的冲击度,有效的改善了模式切换的平顺性.     

数控机床上下料机器人运动控制轨迹优化研究

运动轨迹优化是工业机器人研究的一个重要领域.七段S型曲线是从传统的梯形加减速算法基础上发展而来的,尽管S型速度曲线控制算法提高了加减速过程中的稳定性,使运动过程中的速度变化连续,有较好的平滑性,但其加加速度仍存在阶跃变化问题,导致加速度存在明显的拐点,容易造成机器人在运动过程中发生冲击或振动.在上述研究的基础上,将多项式速度曲线控制算法与S型速度曲线控制算法相结合,提出了一种改进的S型速度曲线控制算法,通过优化加加速度,使其速度、加速度连续变化,曲线平滑性更好.在新代机械手臂控制系统下,对改进后S型速度曲线控制算法进行试验,证明所提出的算法在加减速过程中能够获得更加平滑的速度和加速度.     

基于Matlab的航空发动机数控系统控制算法快速开发

为解决航空发动机数控系统中复杂控制算法开发难度大、周期长的问题,提出基于Matlab及其自动代码生成功能进行机载嵌入式控制算法快速开发的方法。针对航空发动机数控系统中常用的DSP和VxWorks实时平台,以典型算法LQR控制器和卡尔曼滤波器为例,分别利用Embedded Matlab和Simulink/RTW进行实时代码开发。解决了其中的代码提取、修改和移植等关键技术问题,实现控制算法跨平台开发的无缝过渡和高效移植。试验表明,提出的航空发动机数控系统控制算法的快速开发方法具有可行性和高效性。     

基于滑模变结构方法的溜冰机器人协调控制器设计

根据轮滑原理设计了腿轮混合结构从动轮式移动机器人———溜冰机器人. 在简要介绍模型基准控制法、算法控制法和有限状态控制法的基础上, 研究了滚轮的法向和切向运动, 得出基于运动路径的、无奇异性的非完整运动学状态空间. 同时, 在考虑控制系统时间延迟的基础上, 建立了符合滑模可达性条件的机械腿、滚轮和机械腿与滚轮相互协调的切换函数. 实验证实了这种基于非完整运动学状态空间和滑模变结构方法的协调控制策略的可行性.     

Super‐Twisting Observer‐Based Integral Sliding Mode Control for Tracking the Rapid Acceleration of a Piston in a Hybrid Electro‐Hydraulic and Pneumatic System

A new hybrid electro‐hydraulic and pneumatic actuator system and its dynamic model for high‐performance control are presented. This work focuses on tracking control of rapidly changing acceleration that is an advanced area with various practical applications in industries. The impact motion control of the actuator is one of challenging task due to the system instability during the transition state. Since composite disturbances derived from the inaccurate and unmodeled dynamics considerably reduce the control performance. A novel structure of variable integral sliding mode controls integrated with a sliding mode disturbance observer is proposed based on the super‐twisting algorithm. With the control strategy, not only does the controller overcome the extreme sensitivity of the system during rapid movements, but it also eliminates the internal parameter uncertainties and external load disturbance while tracking rapid gain‐scheduled acceleration. The results of the numerical simulation and field experiment are presented to assess the effectiveness of the proposed control scheme.     

基于模糊自适应滑模算法的多机械臂力/位混合控制

针对多机械臂力/位混合控制受摩擦力等不确定因素影响的问题,该文提出了一种基于模糊自适应鲁棒滑模算法的控制方法。首先,根据机械臂及物体的动力学方程,构建多机械臂系统模型,并将模糊算法与自适应滑模算法相结合;然后,对不确定因素及未知非线性项进行补偿,利用鲁棒算法对系统可靠性进行提升;最后,基于李雅普诺夫方法,证明了该系统的稳定性。仿真结果显示,该方法可显著提升控制器的控制精度和系统响应速度。