超磁致伸缩执行器自适应离散滑模控制

超磁致伸缩材料具有滞回和本构强非线性特性,由其制成的微位移执行器的快速、精确控制问题亟待解决。分别应用均质能量场模型和粘弹性分布参数系统模型建立磁化模型和动力学模型,采用模型参考前馈逆补偿的方法,在控制过程中使用卡尔曼自适应滤波器降低干扰,对执行器实施离散滑模变结构控制。利用指数趋近率设计了自适应离散滑模变结构控制率,使控制系统的抖振幅度正比于切换函数,加快趋近滑模面速度,减小抖振。对所设计的控制率进行了的抖振分析并证明了其稳定性。在MatlabR2006a上进行了仿真,仿真结果表明所设计的控制率能够快速的收敛到滑模面,抖振幅度很小,能够很好的追踪输入轨迹。

考虑安装基座影响的光电平台等价捷联惯性稳定控制

采用陀螺仪直接测量光电平台内部载荷的惯性角速度构建反馈,可以在运动载体上控制视轴惯性角速度,实现稳定成像。陀螺捷联惯性稳定控制能够构建前馈,有效提高系统带宽、减小控制误差,但对陀螺安装位置有要求。本文提出了在陀螺直接反馈的机械安装条件下等价捷联稳定的控制方法,并考虑平台基座约束条件建立了动力学模型。该模型显露了光电平台基座安装刚度引入的谐振问题。针对被控对象中的一对谐振和反谐振环节,基于稳定的零极点对消设计滤波器消除谐振。综合利用陀螺直接测量的框架惯性角速度和编码器测量的机械框架相对转角构建等价捷联惯性稳定回路。在等价捷联惯性稳定回路中,采用内回路干扰抑制结合基于逆模型前馈的复合控制方法,有效拓展控制带宽,提高对指令的跟踪精度和对载体姿态晃动的隔离性能。仿真和实验结果表明:该方法有效抑制了安装基座弹性约束力矩的谐振,且与陀螺直接反馈控制相比性能更优。对幅值为1(°)/s、频率为1 Hz的典型正弦角速度指令进行跟踪,均方根误差由1.75(°)/s减小到0.23(°)/s,在1 Hz处扰动隔离度由18%减小到2%。

比例电磁阀复合控制方法研究

比例电磁阀流量滞环非线性严重影响系统的控制性能和稳定性,为解决这一问题,利用非线性控制方法,建立了比例电磁阀流量滞环模型,引入粒子群优化(PSO)算法对模型参数进行优化。仿真实验结果表明,利用粒子群优化算法优化后的流量滞环模型与传统控制相比具有良好的拟合度。该控制方法中提出了基于逆模型前馈补偿控制与电流反馈PWM复合控制方案,利用STM32微控制器实现比例电磁阀复合控制器设计。实验结果表明,该控制方案可以有效改善比例电磁阀滞环非线性,提高比例电磁阀的控制性能,进而扩大比例电磁阀的应用范围。

基于ANN逆模型补偿的复合控制系统仿真

为对复杂非线性系统进行辨识建模和实施有效控制,分析了基于神经网络的非线性系统逆模型的辨识和控制原理,研究了基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制方法。基于复合控制思想,对常规PID控制器+前馈神经网络逆模型补偿的复合控制结构方案进行了仿真。仿真结果表明,基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制结构方案是有效的、相对简单的网络结构,可提高逆模型的泛化能力和非线性系统的控制精度。

一类时变无线网络控制系统分析与仿真研究

研究了一类具有IEEE802.11b无线网络通道特性和时变特性的离散系统镇定及数值仿真问题。分别建立了刻画IEEE802.11b无线网络通道时滞的逆高斯分布模型和系统时变特性的不确定参数模型。设计了基于模型的状态反馈控制器以补偿网络延时和时变性对系统的影响。同时分析了离散时变网络控制系统的随机稳定性,并给出了线性矩阵不等式形式的控制器求解条件。通过数值仿真分析,验证了所提方法的有效性。

基于压电陶瓷微动平台逆模型的复合控制方法

本文研究了用于扫描离子电导显微镜(SICM)中的压电陶瓷微动平台的高精度定位问题。基于压电陶瓷逆模型进行前馈补偿的思想,在实验平台上进行了基于逆模型的前馈控制、基于PID的反馈控制与基于迟滞逆模型补偿PID反馈的复合控制的对比实验。实验结果表明,采用基于迟滞逆模型的复合控制,当压电陶瓷微动平台微位移范围为0-80μm时,最大跟随误差为1.003μm,且最大非线性度为1.25%,该控制方法对提高压电陶瓷微动平台定位精度具有有效性。

多激励端WPT系统基于模型逆的输出控制

无线电能传输(wireless power transfer,WPT)技术应用已拓展至车间AGV、电动汽车等诸多领域,然而,在技术应用过程中,由于单体容量局限,整体功率传输能力受到一定的限制,具有多激励端(multi excitation unit,MEU)拓扑结构的WPT系统能很有效提升系统功率传输能力,同时赋予更高的功率调节自由度,降低单体电压、电流应力。然而,MEU间交叉耦合与高系统阶数极大地增加了控制的难度。文中利用MEU-WPT系统模态能量集中的特性,提出一种基于模型逆的控制器矩阵设计方法,实现用低阶(仅1阶)控制器对高阶WPT系统(17阶)的控制,并且实现多个激励单元整体的输入电压协调,处理回路之间的交互作用。同时,也为多输入多输出WPT系统控制器的设计提供一种通用的框架。该方法可直接推广到具有多个发射线圈与多个接收线圈的多自由度WPT系统中。最后设计的实物实验验证控制方法的有效性。

一种BP MFN逆模型补偿的复合控制结构方案研究

由于对结构未知和不确定的非线性系统还没有形成一种通用有效的辨识和控制方法,为此首先对非线性系统逆模型辨识和控制的结构方案进行分析,然后基于复合控制思想,对基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制结构方案进行研究。设计了一种基于BP MFN(Multilayer Feedforward Network)逆模型补偿的复合控制结构方案,并基于不同BP MFN逆模型结构进行了仿真。仿真结果显示,基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制结构方案是有效的,且在满足辨识建模精度要求前提下,采用相对简单的BP MFN逆模型结构,对提高逆模型的泛化能力和非线性系统的控制效果是有益的。

神经网络非线性逆控制方法实现PEMFC分布式发电系统的负荷响应

质子交换膜燃料电池(PEMFC)分布式发电系统的负载典型特点是时时有瞬间的大的峰值功率。因此,系统必须找到实时的最佳工作点才能响应负载的功率需求。以往采用的优化搜索方法需要在负载连续变化和峰值现象之间权衡搜索步长,影响控制的速度和精度。分析PEMFC分布式发电系统的工作特点以及各工作参数与净输出功率之间的关系,提出利用BP神经网络实现PEMFC输出功率的复杂非线性逆模型。在此基础上,根据非线性逆控制的思想设计了系统实时功率响应的逆控制器。经分析和仿真验证,利用神经网络非线性逆控制方法,PEMFC系统在稳定运行过程中能够满足系统内部功率损耗的同时良好的响应系统负载的实时功率需求。与优化搜索方法比较,该实时控制设计在实现精度和速度上都有所改进。

基于PI迟滞模型的压电陶瓷复合控制算法研究

为减小压电陶瓷的迟滞非线性对系统跟踪精度的影响,该文采用经典的存在逆解析的PI迟滞模型对压电陶瓷的迟滞特性进行建模,将PI模型的逆模型用于压电陶瓷的前馈控制算法中,然后设计了神经元比例、积分、微分(PID)反馈控制算法,将前馈控制算法与神经元PID反馈控制算法结合得到了压电陶瓷的复合控制算法。将仅含前馈的控制算法和复合控制算法在压电陶瓷的控制器上执行,实验结果表明,仅含前馈的控制算法的跟踪误差为1.256μm,而复合控制算法的跟踪误差仅为0.092μm,该复合控制算法使跟踪精度提高了1.164μm。

压电作动器的率相关迟滞建模与跟踪控制

为了降低率相关迟滞特性对压电作动器的影响,研究了基于Hammerstein模型的建模方法和实时跟踪控制策略.以改进的Prandtl-Ishlinskii（MPI）模型表示静态非线性部分,以外因输入自回归模型（Autoregressive Model with Exogenous Input ARX）表示动态线性部分,建立了能够描述压电作动器率相关迟滞特性的Hammerstein模型.基于所建Hammerstein模型,设计了基于前馈自适应逆补偿和PI反馈的复合控制策略.最后,设计并实现了基于前馈逆补偿和PI反馈的复合控制策略来对比和验证所设计的控制策略的有效性.验证实验显示：采用文中设计的控制策略实时跟踪100 Hz以内,幅值为11 μm的单一频率信号和扫频信号以及变幅值的复合频率信号和正弦扫描信号时,均方根误差为0.280 8～0.437 3μm,相对误差为0.016 5～0.024 4,并且具有良好的实时性能.与基于前馈逆补偿和PI反馈的复合控制策略相比,提出的基于前馈自适应逆补偿和PI反馈的复合控制策略具有更高的跟踪精度.

压电偏摆台的复合控制

由于压电陶瓷具有迟滞效应,为了更好地控制压电偏摆台,减少迟滞效应对控制系统的影响,首先通过坐标变换对偏摆台建立了Prandtl-Ishlinskii(PI)迟滞模型,然后求解其逆模型,并设计前馈控制器,使输入、输出角度间具有较好的线性关系。最后在此基础上进行比例-积分-微分(PID)反馈控制,构成复合控制系统,大幅度提高了定位精度。实验结果表明,最大定位误差为2.2μrad,具有良好的控制效果。

Gough-Stewart平台通用动力学反解分析

从实际应用角度出发,针对用户有时要求控制点可变、缸筒端与活塞端质心不一定在铰点连线上的情况,建立了适用于控制点在任意点、缸筒端与活塞端质心在任意位置的通用运动学反解模型;然后运用虚功原理建立了通用的动力学反解方程,得到了结构紧凑的解,并根据实际情况对模型进行了简化,确定其应用范围.最后通过仿真对比,验证所推导公式的正确性.结果表明:仿真结果与其它文献报道的结果完全吻合,所建立的动力学反解方程正确,可用于Gough-Stewart平台的设计及基于模型的控制策略的研究.

基于Prandtl-Ishlinskii模型的智能悬臂梁迟滞补偿与自适应复合控制研究

随着智能结构在当今工程的应用越来越广泛,智能结构的迟滞特性受到越来越多的关注。这种迟滞特性不但影响系统的输出精度,甚至威胁系统的稳定性。为了解决这一问题,本文提出一种自适应复合控制策略:首先运用最小二乘算法在线实时辨识智能结构PI(Prandtl-lshlinskii)正模型,模拟智能结构的迟滞特性;基于智能结构PI(Prandtl-lshlinskii)正模型建立智能结构的PI逆模型,实现智能悬臂梁迟滞特性的补偿;同时,将智能结构的输出作为反馈信号,采用最小方差自校正控制律在线设计反馈增益,达到构成智能结构闭环控制系统的目的。通过数值仿真,对比智能结构在有无迟滞补偿两种情况下的振动控制效果,探索智能结构迟滞特性对智能结构的振动控制效果的影响规律,并通过实验验证两种情况下智能结构振动控制结果,得出迟滞特性影响智能结构振动控制效果的有效结论。结果表明:在有迟滞补偿情况下智能结构的振动控制效果优于无迟滞补偿情况下的控制效果。

新型柔性放大机构的动力学前馈复合控制方法

纳米级精度微位移驱动与控制通常使用压电陶瓷驱动器驱动柔性机构来实现。但是压电陶瓷驱动器行程较小,需要使用柔性放大机构对其位移进行放大,并且压电陶瓷驱动器存在蠕变和迟滞等非线性特性,而这些非线性特性极大影响了其输出位移经放大机构放大后的运动精度。针对以上两点,将传统桥式机构的4条桥臂用Scott-Russell机构代替,设计了一种新型柔性放大机构。同时,采用基于动力学逆模型前馈控制与PID反馈控制相结合的复合控制策略,提升放大机构的控制带宽和运动精度。实验结果表明,复合控制策略在1 Hz输入频率下的均方根跟踪误差相较传统PID反馈控制降低了33%,在10 Hz下降低了73%,说明了基于动力学逆模型前馈控制同PID反馈控制相结合的复合控制能够大幅度提高放大机构的跟踪精度。

基于角加速度估计的非线性增量动态逆控制及试飞

针对非线性增量动态逆(INDI)控制方法运用到飞行试验时需要进行状态量导数(角加速度)的实时估计并且存在延迟等问题进行了研究,并给出了工程应用上的实际解决方案。对试飞无人机(UAV)平台进行了动力学建模,利用非线性增量动态逆控制方法和控制器分层设计方法设计了无人机姿态控制系统。采用卡尔曼滤波器设计了角加速度估计器为控制律提供角加速度实时反馈。通过基于模型的控制系统设计方法将控制律实现,并进行实际试飞试验。结果表明:该控制方法工程上可实现,具备良好的鲁棒性和指令跟踪能力。