QFT control based on zero phase error compensation for flight simulator

To improve the robustness of high-precision servo systems, quantitative feedback theory （QFT） which aims to achieve a desired robust design over a specified region of plant uncertainty is proposed. The robust design problem can be solved using QFT but it fails to guarantee a high precision tracking. This problem is solved by a robust digital QFT control scheme based on zero phase error （ZPE） feed forward compensation. This scheme consists of two parts： a QFT controller in the closed-loop system and a ZPE feed-forward compensator. Digital QFT controller is designed to overcome the uncertainties in the system. Digital ZPE feed forward controller is used to improve the tracking precision. Simulation and real-time examples for flight simulator servo system indicate that this control scheme can guarantee both high robust performance and high position tracking precision.

超磁致伸缩致动器的小脑神经网络前馈逆补偿-模糊PID控制

针对超磁致伸缩致动器(GMA)在精密致动控制中存在的迟滞和位移非线性,提出了小脑神经网络(CMAC)前馈逆补偿结合模糊PID控制的新策略。通过小脑神经网络(CMAC)学习获得超磁致伸缩致动器动态逆模型用于对超磁致伸缩致动器迟滞非线性进行补偿;利用模糊PID控制降低小脑神经网络(CMAC)学习时的误差和抑制扰动,提高系统的跟踪控制性能,从而实现超磁致伸缩致动器的精密致动控制。仿真和实验结果表明:所采用的控制策略有效地消除了迟滞非线性的影响,系统的跟踪误差降低到了5%以下,而位移跟踪误差均方差仅为0.58。此外,这种策略的特点是学习和控制同时进行,控制系统能够适应被控对象动态特性的变化,使系统具有较强的鲁棒性,同时也能够有效地抑制外界的干扰,提升系统的自适应控制性能。

基于前馈补偿解耦的多变量汽温系统预测函数控制

针对过程通道可用一阶加纯滞后模型等价描述的多输入多输出系统,提出了基于前馈补偿解耦设计思想的多变量预测函数控制,首先将系统分解为多个多输入单输出系统,在各系统中分别将其它输入量暂视为一种可测干扰,并用预测函数控制原理设计控制器,通过求解多元一 次方程组,实现了多变量系统的预测函数控制设计。采用该方法对国产200MW火电机组带汽—汽换热器的多变量强耦合再热汽温系统进行了控制系统设计和仿真研究,计算机仿真证实了其有效性,达到了动态近似解耦、静态完全解耦和无静差跟踪,各种对象和模型失配情况下的仿真结果显示了该算法较强的鲁棒性和抗干扰能力。因为该方法是基于简化的模型,所推导出的控制算法简单,运算量小,易于工程实现,具有很高的实际应用价值。

具有可测扰动典型过程的预测函数控制

针对具有时滞可测扰动的一阶惯性纯滞后对象,考虑扰动通道和控制通道纯滞后时间相对大小,基于Smith预估补偿思想,提出了一种改进的可测扰动前馈补偿预测函数控制算法。仿真结果表明,该算法对可测扰动引起被调量的变化有很好的补偿效果,同时给出了补偿效果与预测函数控制器设计参数选择之间的规律。该算法计算量少,易于工程实现,具有很高的实际应用价值。

可降低母线电压波动的两级式光伏发电系统低电压穿越策略

为提高两级式光伏发电系统的低电压穿越能力和直流母线电压的稳定性,提出了一种新型的低电压穿越控制策略,该控制策略采用无差拍控制,并结合电流预测算法,提高系统响应速度。在电网电压检测方面,采用了基于正序分量的二阶广义积分器的锁相环技术,实现了精确锁相和电网电压的正负序分离;在直流母线电压控制方面,引入瞬时电流前馈补偿,降低了故障期间直流母线电压的波动;在低电压穿越期间,发出无功功率支撑电网电压的恢复,满足技术要求。最后在Matlab/Simulink中建立了仿真模型,仿真结果表明了文章所提控制策略的可行性。

烧结过程烧结终点的预测与智能控制策略的研究及应用

针对某烧结厂的烧结过程,建立了基于风箱废气温度的烧结终点软测量模型.提出了基于多元模糊线性回归方法的烧结终点预测模型,在此基础上设计了基于模糊专家规则与预测前馈补偿的烧结终点智能控制系统.介绍了控制系统的组成与设计方法.系统的实际运行取得了较好的控制效果.*

前馈神经网络隐层评测问题的研究

分析了隐层输出向量组生成的表示空间与期望输出向量组生成的目标空间.通过计算隐单元的误差补偿值,对以隐层生长方式构建网络时,每个隐单元的误差补偿性能以及隐单元性能最优的充分必要条件进行了研究.结果表明:表示空间与目标空闽维数、隐单元数目以及每个隐单元的误差补偿效率决定了前馈神经网络隐层的评测因素.最后定义了隐层品质因子、隐层有效系数、隐单元剩余度和隐层评价因子,并通过对典型前馈网络的考察,验证了该评测方法的合理性和有效性.

基于实时位置补偿交叉耦合控制与重复控制的直接驱动XY平台系统设计

永磁直线同步电动机直接驱动XY平台系统在跟踪自由曲线时,由于轨迹的时变性,系统存在较大的轮廓误差,而系统的端部效应及摩擦力造成的周期性扰动也会影响轮廓加工的精度。针对该问题,采用适用于多轴非线性轮廓控制的实时轮廓误差计算法则,建立可用于自由曲线跟踪的XY平台的实时轮廓误差模型,采用实时位置补偿与交叉耦合控制相结合的方法,得到的系统轮廓误差趋近于零。单轴控制器采用重复控制与伪微分前馈反馈速度控制相结合的复合控制器。理论推导与仿真结果表明,该方案能够有效地提高系统的轮廓精度,同时可较好地抑制系统周期性扰动的影响。

基于微分平坦理论的单相PWM整流器直接功率控制

在αβ坐标系下建立了单相PWM整流器交流侧电压和功率的数学模型。根据微分平坦理论,选取了系统的状态变量、输出量和中间变量,提出了单相PWM整流器直接功率平坦控制策略。依据微分平坦设计的控制器分为前馈控制和非线性误差反馈补偿两部分。前馈控制用系统输出量的期望值来规划状态变量的运行轨迹;非线性误差反馈补偿校正控制系统平坦输出,消除了输出量期望值和实际值误差。仿真结果表明,在系统网侧电压的幅值和相位突变时,直流侧电压能保持较好的稳定性,且直流电压跟随有功功率和无功功率参考值的轨迹能快速作出响应,系统抗干扰能力强、鲁棒性好。

基于神经网络的惯性测量单元误差标定

针对惯性测量单元非线性误差的标定问题,为保证导航精度,设计了多层前向神经网络的补偿模型。神经网络算法具有良好逼近非线性函数的能力,适合于非线性系统的建模。采用BP神经网络为主要逼近手段,对惯性测量单元的非线性误差函数进行精确逼近,弥补了常规建模方法的不足。将算法应用到某型MEMS惯性测量单元的非线性误差建模中,进行了仿真验证。结果表明,BP神经网络对原始信号的逼近误差在工程应用允许范围内,较传统的的最小二乘法建模方法有了显著的提高,保证有效地解决某型MEMS惯性测量单元误差大的问题。

数控机床轮廓误差预测前馈补偿技术研究

三轴加工中心是一种可满足复杂轮廓零件加工的机床,为进一步提高其轮廓加工精度,预测前馈补偿是一种经济而有效的途径,对数控机床的误差补偿技术进行了讨论,对误差补偿技术步骤、误差补偿的执行和预测前馈误差补偿方法作了详细的分析和介绍,并在MVC510立式加工中心上做了相关的实验进行验证,取得了很好的效果。67%的直线度以及76%的垂直度误差得到补偿。

基于神经网络由语音预测视位参数

语音是由多个发音器官共同作用产生的,发音器官动作与语音之间有着内在的必然联系.研究了利用神经网络预测视位参数中的选择语音参数、确定输入语音时域范围、优化神经网络结构等因素.实验结果表明,线性预测参数加短时能量优于其他语音参数,前向协同发音较后向协同发音影响更大,反馈对前馈神经网络的性能有所改善.考虑到实验采用的是任意连续语流,均方误差约为0.0114的实验结果还是很有吸引力的.

含间隙曲柄滑块机构运动误差分析及其精确控制

为了研究运动副间隙的存在对机构的稳定性产生的影响,本文采用了动力学分析的方法,以含间隙曲柄滑块机构为例建立了数学模型,从影响机构精度的不同原因入手,分析机械的误差来源及特征。并对曲柄滑块机构进行了非线性分析后,对其建立了逆模型,并分别进行了有逆模前馈的开环控制和PID加逆模前馈的闭环控制来控制不稳定性。实验结果表明:利用MATLAB软件中的动态仿真工具Simulink建立的含间隙机构动力学仿真模型,与理想无间隙机构相比,含间隙机构稳定性较差;逆模前馈补偿器有效地减小了系统的非线性误差,提高了曲柄滑块机构的控制精度。

连续碳酸化分解过程分解梯度控制策略研究

连续碳酸化分解过程是烧结法生产氧化铝的关键工序之一，其分解率梯度与末槽分解率直接影响产品的产量和质量。针对此过程具有强非线性、强耦舍性、大时滞、难以建立精确的数学模型等特点，在分析过程机理特征和总结专家经验的基础上，提出了分解率梯度专家控制和末槽分解率预测前馈补偿相结合的控制策略，以首槽进料阀门和1#～5#槽CO2通气阀门为控制对象，采用产生式规则建立了由首槽进料量专家控制规则和1#-5#槽分解率专家控制规则共同组成的专家知识库，并引入了末槽分解率预测模型修正控制输出，最后开发了连续碳酸化分解过程分解率梯度专家控制系统。实际运行结果表明，各槽分解率的合格率提高了2％以上，实现了分解率梯度的稳定优化控制，提高了产品的质量。

前馈式多轴CNC系统跟随误差补偿控制模块的设计

采用不变性原理构建前馈补偿控制系统的理论结构模型,并进行系统幅值误差的分析。建立零件空间线性轮廓误差的数学模型,并由此确定前馈补偿量的算法。设计了以单片机为核心的前馈补偿控制模块的硬件原理电路和补偿数据处理程序的软件结构。通过仿真实验,验证了控制模块的补偿功能。结果表明,该设计能够有效地消除计算机数控(CNC)系统的相位滞后和幅值误差,提高普通数控系统对零件轮廓的加工精度。

升沉补偿样机系统的设计与实现

搭建了一个升沉补偿样机系统,对其机械原理与基本构成进行了分析。基于Qt和S7-300构建了样机的控制系统。采用了姿态仪传感器对平台的位移数据进行了采集,由于此传感器存在时间滞后,而时间滞后会带来样机补偿效果的变差,于是采用了基于AR(P)的预报方法对姿态仪信号数据进行了实时处理,并通过MATLAB进行仿真来验证此方法的有效性。样机系统采用的是成熟的PID控制算法与前馈算法,并在样机系统上进行了实验,得到了良好的补偿效果。还对误差来源进行了分析,为将来工程实际应用打下了基础。

预测控制在磨机负荷优化控制中的应用

针对水泥球磨机这一具有非线性、大滞后、强耦合等特点的被控对象,在选取多组输入输出数据建立数学模型的基础上,基于动态矩阵控制(Dynamic Matrix Control,DMC)算法对其进行预测控制。同时为抑制大扰动增加了前馈补偿环节,并在VS2005平台下编写了实际控制程序。现场的应用结果表明,在扰动较大时,此控制策略可以使出磨提升机电流更为平稳的变化,很好的实现了磨机负荷的优化控制。

一种主动升沉波浪补偿控制系统研究

随着现代海洋资源的开发,各种带波浪补偿功能的离岸起重机大量应用于海上补给、海洋钻井、深海探测与设备安装等领域。通过设计一种基于船体升沉运动的历史数据,对船体升沉运动进行极短周期的预报,然后基于该预报结果,将钢丝绳弹性与系统阻尼等因素纳入考虑范围,设计前馈反馈复合控制算法,通过仿真验证了该设计方案能够实现对负载运动的主动补偿。

高速高精度加工时参数调整的体会

数控机床的高速高精度加工在现代制造业中非常重要。文章从伺服参数调整方面以及各个功能的原理入手,介绍了FANUC0iB/C系统的具体的调试方法。

带负载扰动前馈补偿的PMSM模型预测控制

本文提出了一种带负载扰动前馈补偿的永磁同步电机模型预测控制方法。根据永磁同步电机的基本方程和预测控制原理构建转速预测模型,采用一种改进的Luenberger观测器来估计负载转矩扰动,通过在转速预测控制器中引入负载扰动前馈补偿,来提高驱动系统的动态响应速度和抗负载扰动能力。实验结果表明,与传统的永磁同步电机模型预测转速控制相比,本文提出的控制方法在负载突变的情况下,转速波动更小,鲁棒性更强。