船舶水润滑尾轴承异常振动自适应控制方法

为避免因船舶水润滑尾轴承异常振动导致的严重机械故障,威胁船舶运行安全,研究船舶水润滑尾轴承异常振动自适应控制方法。依据水润滑尾轴承的异常振动产生原因,设计水润滑尾轴承异常振动控制结构。利用位移传感器采集实际水润滑尾轴承转子位移信号,使用滑膜观测器观测水润滑尾轴承的不平衡扰动力,将其作为惯性主轴位置校正器的输入,得到扰动引起位移偏差的补偿量。结合水润滑尾轴承转子理想位移值,计算轴承转子位移信号偏差值,将其作为PID控制器的输入控制量,输出轴承异常振动控制量,实现其异常振动自适应控制。实验结果表明,该方法可有效控制船舶水润滑尾轴承异常振动,提高轴承的工作稳定性。

PMSM伺服系统的自适应模糊滑膜控制

该文详细介绍了永磁同步电机的数学模型和控制方法,在此基础上设计了一种基于自适应模糊算法的PMSM数字伺服系统。控制器通过模糊控制降低了模型不精确带来的影响,克服了系统的抖振问题且加强了系统的鲁棒性。经过仿真和实际实验表明,此控制方法可行,系统的抖振状况明显减弱,系统的动态品质得以提升。

基于自适应模糊神经技术的质子交换膜燃料电池建模与控制

质子交换膜燃料电池(PEMFC)是21世纪最有生命力的发电技术之一。本文从PEMFC实际应用的角度出发,应用自适应模糊神经网络技术对PEMFC系统进行建模与控制。在建模与控制过程中,将训练好的网络模型作为PEMFC控制系统的参考模型,并在线对控制模型参数进行自适应调整。所设计的控制器的性能在仿真和试验结果中得以证明。

热收缩膜收缩温度的自适应模糊控制研究

为减小包装过程中塑料薄膜热收缩温度波动,提高包装质量,在模糊控制基础上增加了前馈补偿、性能测量、控制量校正、控制规则修正4个功能,对热收缩温度进行自适应模糊控制,并进行验证。试验结果表明,采用自适应模糊控制后,系统具有很快的动态响应速度、较小的超调和很好的稳态性能,稳态误差在3%以内,绝对值平均误差在1.6%以下。因此,采用自适应模糊控制,可有效地控制热收缩膜包装过程中热收缩温度的波动,保证包装质量。

水翼船纵向运动姿态的自适应滑模控制器设计

以水翼船的纵向姿态稳定为目标,为了解决水翼船在实际航行中存在干扰和不确定性因素的问题,设计了基于反步法的自适应滑模控制器,对水翼船的纵向运动姿态(升沉位移和纵摇角)进行控制,利用Matlab进行了仿真实验,结果表明:基于反步法的自适应滑模控制器能够有效抵消干扰的影响,在给定期望姿态条件下,升沉位移和纵摇角能够在规定时间内稳定在一定误差范围内,水翼船的升沉位移和纵摇角在加入控制器后得到了明显改善,与未加入控制器相比,最大值分别下降了76%和90%。

锚杆钻机钻臂摆角自适应控制研究

为了实现锚杆钻机钻臂摆角的自适应控制,基于动力学理论,分别设计了滑膜控制器和补偿控制器。负载运行实践中,钻臂转角位置和系统跟踪差值均趋于稳定状态,实现自适应控制的同时,系统稳定运行,为高质量支护提供了便利。

基于自适应滑模控制器的机械臂运动控制方法

由于无法消除机械臂运动过程中存在的高频振动,导致运动控制方法存在跟踪精度低、控制稳定性差和控制性能差等问题。对此,提出一种基于自适应滑膜控制器的机械臂运动控制方法,在机械臂动力学模型的基础上设计非线性观测器,对机械臂控制系统中存在的干扰信号进行观测,设计自适应滑膜控制器对干扰信号进行补偿。将补偿器引入自适应滑膜控制器中,其主要作用是抑制机械臂在运动过程中存在的高频振动,以提高控制稳定性,通过Lyapunov函数设计自适应滑膜控制器的总控制律,根据总控制律利用改进后的自适应滑膜控制器完成机械臂的运动控制。实验结果表明,所提方法的跟踪精度高、稳定性好、控制性能高。

分布式驱动车辆横摆稳定性模糊滑膜控制

针对分布式驱动车辆因非线性特性高且参数不确定、转弯和变道时车辆易失稳发生危险状况的问题,提出一种模糊滑膜控制车辆横摆稳定策略.首先通过CarSim平台构建分布式驱动车辆多体动力学模型、道路工况试验模型以获取车辆运动实时动态数据,在MATLAB/Simulink环境下建立车辆动力学控制模型,获取车辆实时理想横摆角速度,并依据模糊滑膜控制理论设计车辆横摆运动跟踪控制器;然后依据横摆运动跟控制器得到的车辆附加横摆力矩采用二次规划方法最优分配到各个车轮驱动/制动力;最后基于CarSim/Simulink联合仿真平台,正弦放大工况下对所设计的模糊滑膜横摆控制器进行仿真验证.仿真结果表明:所设计的模糊滑膜横摆控制器能对车辆运动状态进行实时有效干预控制,显著提高车辆横摆稳定性.

电液伺服系统的自适应模糊滑模控制

针对电液系统的非线性特性及其参数不确定性,设计一种自适应模糊滑模控制器。该控制策略基于带积分补偿的变结构控制器,并利用自适应模糊控制方法,把滑模控制器中的不确定项进行模糊逼近。将此控制策略应用到电液系统中,仿真结果显示此控制方法具有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能。

基于模糊PID的质子交换膜燃料电池输出电压控制

为了保持质子交换膜燃料电池(PEMFC)的输出电压稳定,该文提出了一种电压动态控制模型。设计了一种自适应模糊比例积分微分(PID)控制器。通过3个模糊控制器实时地整定PID控制器参数。当电池负载发生变化时,通过调节氢气流速控制PEMFC电堆的输出电压。仿真结果表明,所建模型能较好地反映PEMFC的动态性能。与PID控制器相比,自适应模糊PID控制器可以使电池的输出电压快速平滑地过渡到设定值。

三维椭圆振动切削系统模糊自适应滑模控制分析

现阶段社会上的专家和学者普遍认为三维椭圆振动切屑是最具有发展潜力的一种切割技术,但是在进行机械加工的过程中,仍然有着控制问题还没有得到良好的解决,尤其是在加工环节会受到严重的外界干扰。为此本文为了有效的解决在使用三维椭圆振动切削过程中的问题,从而实现出良好控制效果,进行系统的自适应滑模控制分析,以此提升切割的高质量性。

燃料电池空气系统的自适应模糊建模与控制

针对质子交换膜燃料电池(PEMFC)的非线性和工作环境复杂性,提高燃料电池的工作效率在理论和实际应用方面显得尤为重要。根据PEMFC过氧比与输出净功率的关系,通过对质子交换膜燃料电池的空气供给系统进行控制,使系统过氧比达到最佳值,保证系统最大输出功率。对PEMFC空气供给系统状态方程进行输入输出线性化,并对线性化过程中零动态问题进行详细研究,确定系统内部动态的稳定性。在系统模型和参数未能被有效辨识的前提下,采用自适应模糊逻辑系统对空气供给系统中未建模动态进行建模,并设计出鲁棒控制器,李雅普诺夫稳定性分析导出自适应参数并证明系统跟踪误差的有界性。在不同电堆温度下进行实验验证,结果验证了该方法的有效性、鲁棒性和自适应性。

PEMFC系统过氧比的自适应高阶滑模控制

调节控制质子交换膜燃料电池(PEMFC)空气供给系统过氧比(OER)在理想范围可有效提高PEMFC系统输出净功率.为此,本文首先结合反馈控制理论将非线性PEMFC空气供给系统转化为标准形,并对系统内部动态进行了稳定性分析.然后基于PEMFC空气供给系统系统扩展的状态空间,并提出一种新型的自适应高阶滑模方法.该控制器不需PEMFC空气供给系统模型和干扰/不确定向的界已知的条件,自适应模糊逻辑系统可在线逼近系统中未建模动态.并且通过在线自适应获得的控制增益可保证系统跟踪误差收敛到原点附近的邻域内.最后,结合Lyapunov理论验证了系统的收敛性与稳定性,通过仿真和硬件在环实验进一步验证了该控制器的自适应性与优越性.

基于RBF神经网络补偿的滑膜控制

探讨了一种基于粒子群优化算法的RBF网络补偿的自适应滑膜控制设计以及仿真方法的分析。首先对被控系统进行数学建模,其后设计RBF神经网络网络补偿器。在补偿器的设计过程中,采用RBF神经网络逼近算法,并在RBF神经网络中使用粒子群优化算法对神经网络权值进行优化。相比于多层前馈BP网络,RBF网络由于具有良好的泛化能力、网络结构简单、可避免不必要和冗长的计算而备受关注,且能在一个紧凑集和任意精度下逼近任何非线性函数。通过机械臂具体实例仿真,验证了设计方法的理论正确性。

质子交换膜燃料电池的神经网络建模与控制

该文从设计质子交换膜燃料电池(PEMFC)控制方案的角度出发,首先提出了采用E lm an动态神经网络对PEMFC系统进行建模的新方法,以实验中采样到的PEMFC系统的工作温度输入输出数据训练网络,并采用动态反向传播学习算法根据误差不断调整网络参数直至达到要求精度;E lm an神经网络辨识可使辨识过程简化并提高了辨识精度。然后在此基础上设计了自适应模糊神经网络控制器。最后的仿真实验以E lm an神经网络模型为参考模型,使用自适应神经网络控制算法控制PEMFC的工作温度,取得了较好的控制效果。结果显示所设计的控制系统适合于控制PEMFC这样一类复杂非线性系统。

PEMFC的Elman神经网络建模与模糊神经网络控制

从质子交换膜燃料电池(PEMFC)实际应用的角度出发,采用Elman动态神经网络对PEMFC系统进行建模,以实验中采样到的PEMFC系统的工作温度输入输出数据训练网络,并采用动态反向传播学习算法根据误差不断调整网络参数直至达到要求精度。设计了一种适应模糊神经网络控制器,根据经验确定了初始隶属度函数和模糊规则,并采用自适应学习算法不断调整隶属度函数与模糊规则参数,使控制系统获得理想的输出。仿真实验以Elman神经网络模型为参考模型,使用自适应神经网络控制算法取得了较好的控制效果。总之,所设计的控制系统适合于控制PEMFC这样一类复杂非线性系统。

新型运动冗余驱动并联机构的控制方法

对并联结构的运动轨迹进行准确、平稳的控制,有利于提高其工作效率。对此,设计了一种3-RPR冗余驱动并联机构控制方法。首先,在不同的两个坐标系中,利用移动副和转动副组成的3条支链,设计了一种3-RPR冗余驱动并联结构,以克服3-RPR非冗余驱动并联机构存在的奇点效应。求取了3-RPR冗余驱动并联结构中各驱动机构、关节点的速度以及加速度方程,以分析其运动学。然后,以预设轨迹和实际轨迹间的误差为依据,构建了滑膜面方程。利用滑膜面方程求取了参考速度与加速度,定义了自适应滑模控制器,求取了驱动力。最后,采用自适应滑模控制器与神经网络控制器对不同预设轨迹进行了追踪实验,在对简单预设轨迹追踪时,本文方法比神经网络控制器在水平、垂直方向上的追踪误差减少了48.15%和44.91%。在对复杂预设轨迹追踪时,本文方法比神经网络控制器在水平、垂直方向上的追踪误差减少了28.69%和28.80%。说明本文方法对3-RPR非冗余驱动并联机构的运动控制特性较好,能够对其运动轨迹进行准确的控制。

基于状态反馈的串联液压机械臂高精度控制技术

液压系统的扰动力、参数变化和摩擦力等因素都会影响串联机械臂的控制精度.为加强对串联机械臂关节的控制,提出基于状态反馈的高精度控制技术,通过Jacobian(雅可比行列式)矩阵伪逆法构建串联液压机械臂的动力学模型,获取机械臂的状态向量.基于状态反馈设计自适应模糊滑膜控制器,采用重力补偿算法对串联液压机械臂的控制结果进行补偿,从而提高控制精度.实验结果表明,本文方法控制串联液压机械臂时,可在5 ms内控制串联液压机械臂保持平稳,不存在振动现象,并且定位运动误差较小,控制精度高,表明运用此控制技术下的机械臂关节跟踪和控制的精度高、振动抑制能力更强.

区分快慢变子系统的柔性机械臂组合控制

为了提高柔性机械臂控制精度,文章设计了区分快变子系统与慢变子系统的组合控制器。使用拉格朗日方程和假设模态法建立了动态方程,使用奇异摄动分解法将系统分为快变子系统与慢变子系统;提出了自适应滑膜变结构控制,设计慢变子系统控制器;使用极值原理求解了快变子系统最优控制问题,从而给出了快慢变子系统组合控制。通过仿真验证,相比于传统滑膜变组合控制,自适应组合控制器的调节时间短、跟踪过程无震荡,且自适应组合控制器输出平滑无抖振。

一种双车协同搬运控制技术的研究

针对自动导引车在运输大型复杂零部件时,存在结构强度较弱、承载不足的缺点,针对双麦克纳姆轮自动导引车平台,提出了基于Leader-Follower控制策略的协同搬运方法。详细介绍了麦克纳姆轮自动导引车的控制方法、主-从车轨迹跟踪误差模型以及为实时调整从车轨迹跟踪误差而提出的基于指数趋近率的自适应滑膜控制器。仿真结果表明,该控制器调整从车运动具有较高的实时性、精确性和鲁棒性。