导弹气动参数变化时PID与模糊控制的仿真

以参数大范围变化的导弹为研究对象,分别设计PID控制器和模糊控制器,并对PID控制器和模糊控制器组成的稳定回路进行仿真,仿真结果表明,PID控制器不能适应参数大范围的变化,表现为容易产生超调。简单模糊控制器对外界参数具有较好的适应性和鲁棒性,但存在稳态误差,通过采取模糊——积分并联混合,改善了模糊控制的稳态性能,提高了模糊控制的稳态精度。     

模糊PID控制在微小型无人机导航算法中的应用

针对传统无人机导航控制系统的局限性,提出一种基于模糊自适应PID控制的无人机导航控制系统.建立控制量误差及其变化率与PID参数的模糊控制器,根据专家经验和微小型无人机的实际应用,建立模糊控制规则表,采用极大极小值反模糊化规则得到具体PID控制参数.实际飞行表明,在调节的时间与精度上,较经典PID控制算法具有更好的性能.     

柴油机PID、F并联调速控制研究

为了提高柴油机动态和稳态控制性能,提出了PID、F并联调速控制的方法,并利用Matlab/Simulink工具箱对PID、F交替调速控制和并联调速控制进行了仿真研究,表明Fuzzy-PID并联控制的性能优于常规PID控制和单纯的模糊调速控制以及PID、F交替调速控制的调速性能.     

基于遗传算法整定的空间机械臂控制方法

针对空间机械臂关节角度控制时中存在的精度较低、建模误差较大等问题,采用遗传算法对PID参数进行整定的空间机械臂控制算法,可以有效地提高了关节角度控制的精度。仿真结果表明,使用遗传算法PID参数的整定算法,对空间机械臂关节角度具有较好控制性能,并且克服了传统PID调整参数困难的缺点。     

基于TS模糊神经网络的液压伺服系统研究

在飞机地面模拟试验台台架控制的液压伺服系统中,由于其系统存在强非线性,传统PID控制难以使液压马达转角达到精准良好的控制效果.针对这个问题,同时为提高控制系统性能,将基于TS模糊神经网络PID控制的智能控制算法应用于液压马达伺服控制系统中.在建立飞机台架液压伺服模型的基础上,利用基于TS模糊模型的神经网络对PID参数进行自适应整定,并基于MATLAB/Simulink平台进行相应的仿真实验.仿真结果表明,TS模糊神经网络PID控制器相比于传统PID控制器和普通模糊PID有着更好的响应特性,呈现出更佳的控制效果,使飞机台架控制系统的综合性能得到了提高.     

导弹自动驾驶仪的模糊自整定免疫PID控制

提出了一种模糊自整定免疫PID控制器的设计方案.该控制器将免疫反馈机理与传统的模糊PID控制有机地结合起来,实现了对控制系统的参数自整定.给出了某战术导弹自动驾驶仪的传递函数和仿真试验设计.仿真结果表明,这种模糊自整定免疫PID控制效果明显优于传统的模糊PID控制方式,具有较强的抗干扰能力,特别对变参数系统具有较强的鲁棒性.     

改进火炮拖动随动系统跟随特性的方法

为了提高火炮拖动随动系统跟随误差精度,在三环伺服控制系统的基础上,提出了一种经典控制和智能控制相结合的方法.利用误差补偿的思想,在位置环采用前馈校正和超前校正的复合控制.采用模糊PI参数自整定控制的思想,在速度环上设计了智能模糊控制器.仿真结果表明,与PID控制系统相比较,系统的动态误差精度从10-3提高到10-4,明显地增强了火炮拖动随动系统的动态跟随特性,并使系统具有较强的鲁棒性.     

一种提高伺服系统位置跟踪精度的方法

在伺服系统中,由于系统参数变化和外部干扰的存在,应用常规PID控制方法往往使系统产生较大的超调量甚至不稳定。为了改进伺服系统的动态跟随性能,提出了一种位置环模糊自适应PID控制方法。该方法利用模糊推理的思想,使PID调节器的参数能够随着系统状态的变化而自行调整,并利用前馈补偿,在位置环采用按输入补偿的复合校正方法进行误差补偿,提高了系统跟随精度。仿真结果表明,与常规PID控制系统相比较,系统具有较强的鲁棒性和较小的动态跟随误差,跟随精度达到了10-4。     

基于自适应模糊PID的二级倒立摆控制方法

为了提高平面二级倒立摆模型控制过程的动态、静态性能及对控制器参数的自适应整定能力和抗干扰能力,提出一种将PID控制与模糊控制相结合的自适应控制算法.应用拉格朗日方程建立平面二级倒立摆数学模型.根据实际经验确定模糊隶属度函数并建立模糊规则表.通过计算误差和误差变化率设计自适应模糊PID控制器.为设计的控制器建立仿真模型,...     

模糊PID控制的惯性稳定回路

模糊控制可有效提高惯稳回路的控制精度。由于实际的惯稳模型对模糊信号响应不足,可对控制对象的输入信号u(k)进行适当放大以加快系统输出的响应速度。对传统PID与模糊PID控制的仿真研究结果表明,模糊自适应PID控制对惯稳回路的控制效果要明显优于传统PID,不仅几乎不存在超调量,而且tr、ts非常理想,因此模糊PID控制完全有可能应用于实际的惯稳回路。     

综合火控系统对地轰炸精度分析仿真

针对航空轰炸武器火控系统精度分析问题,分别建立了数值微分算法和蒙特卡洛算法模型,并开发了仿真分析软件.给出了两种模型的推导过程,以及微分步长的优化方法.利用本算法软件对某型火控系统进行精度分析仿真,并对多组典型投弹条件的仿真结果进行分析.结果表明,两种算法优势互补,能有效地对火控系统进行精度分析,对改进系统设计、提高系...     

基于加速度反馈的机械手位置控制

本文首先分析了影响机器人位置控制性能的几个因素。然后针对这些不利因素分析了加速度正反馈和负反馈对它们的不同作用,提出了一种用综合加速度反馈来提高机器人位置控制性能的控制方法。该方法能较大程度地改善机器人阻尼不足的现象,是实现机器人高速高精度控制的一条有效途径。机械手上的实验结果验证了本方法的有效性。     

预测函数控制及其在导弹控制系统中的应用

介绍和分析了预测函数控制方法以及引入预测函数控制律的闭环系统的跟踪性能和鲁棒性等问题,并进一步研究了这一控制策略在某型战术导弹控制系统中的应用.通过仿真及与其他控制方法的比较,表明预测函数控制方法是一种计算简单、鲁棒性强、抑制干扰能力好、控制精度高的十分有效的控制方法.     

防区外联合攻击武器火控系统分析与研究

从一般的空面精确制导武器系统到远射程的防区外联合攻击武器系统,技术更新和发展很多.针对防区外联合攻击武器系统的特点,对防区外联合攻击武器火控系统的总体技术进行了研究探讨,对其武器火控系统的组成、功能、攻击发射方式、工作流程等进行了分析,给出了防区外联合攻击武器火控系统精度分析与分配的方法,并进行了仿真计算和分析,验证了精度分析的有效性.     

基于神经网络的模型参考自修复飞行控制

提出了一种基于模糊神经网络的模型参考自修复飞行控制结构,并对所使用的BP网络学习算法进行了分析改进.对比非故障和故障状态下的飞行仿真结果表明,改进后的自修复飞行控制方法可以有效地抑制神经网络的"过学习"现象,减小了对神经网络辨识器精度的依赖程度,在故障条件下的补偿作用非常明显,达到了自修复飞行控制的目的.     

基于虚拟布站和运动目标信源的时差控制模型

针对时差定位无源雷达战场目标模拟问题,构建了基于虚拟长基线布站和运动目标信源的时差控制模型,设计的新型时差调制模式,可满足时差信号生成设备的时差范围和精度要求,突破了时差定位无源雷达零基线状态无法定位的技术难题。基于该模型的战场目标模拟系统,实现了携有高精度时差信息的多路射频信号输出,能够为该类装备日常操作演练提供电磁环境支撑。     

航空发动机分布式系统解耦控制研究

航空发动机控制系统是一个复杂的多变量控制系统,控制变量之间的相互耦合会严重影响系统的动态、稳态性能,在发动机最大工作状态时,甚至会造成超温、超转等现象,严重威胁着飞行安全,制约着发动机性能的提高。针对上述情况,利用改进型遗传算法对航空发动机双回路PID控制参数进行寻优,实现了对控制变量的解耦。数值仿真结果表明改进方法能有效消除各变量之间的耦合影响,而且在控制精度、跟踪性能等方面表现良好,对不同环境条件下的航空发动机模型均有良好的控制效果,适用于航空发动机控制。     

翼伞精确空投系统归航轨迹规划与控制

翼伞归航轨迹规划与控制问题是翼伞系统在一定初始状态下,利用自身可操作性,完成从初始位置到目标位置的转移问题。针对翼伞空投系统不同归航要求,规划出满足精度要求为圆径概率误差（ CEP ）小于40m的归航轨迹并经过一定量的控制完成翼伞空投系统精确空投任务。首先建立翼伞系统状态空间六自由度模型,并在此基础上提出系统简化稳态模型,通过最优控制方法,规划出满足空投要求的最优归航轨迹后对翼伞进行不断控制直至目标点。最后通过Matlab仿真试验,绘出翼伞系统归航轨迹图与控制变化图。     

高精度气压源的Fuzzy-PID控制研究

设计了Fuzzy-PID双模控制器并应用到高精度气源压力控制系统中.试验表明,单纯采用PID控制的高精度气源压力控制系统具有精度高的优点,但不适应系统参数的变化.Fuzzy-PID双模控制器具有响应速度快、稳态误差小、鲁棒性强的优点.通过试验比较了传统PID、Fuzzy控制和Fuzzy-PID双模控制3种控制策略,试验结果表明,Fuzzy-PID双模控制器综合了Fuzzy控制和PID控制的优点,适用于高精度气源压力控制系统.     

电驱动车辆反馈线性化自适应滑模滑移率控制

针对驱动和制动工况下电驱动汽车的滑移率控制这一强非线性和不确定性控制问题,提出了一种基于反馈线性化的自适应滑模控制(ASMC)方法。针对车辆驱动、制动工况下的车轮滑移率进行了动力学分析,建立了统一的状态方程。充分利用系统已知模型和参数,采用线性化反馈消除非线性变化的控制量增益系数的影响,通过对反馈项增益参数的自适应调整,适应附着路面不确定参数变化的控制要求,克服系统控制中存在的主要非线性和不确定性部分,对于系统难以建模描述部分,视为扰动,利用滑模控制抑制系统该部分的不确定性因素,同时保证系统响应的快速性,并对算法进行了Lyapunov稳定性分析。最后,以某型电动汽车为对象进行了仿真分析,结果表明采用ASMC控制系统动态响应快、精度高、抗扰能力强,对路面参数变化具有较强的鲁棒性,同时输出控制量抖振小。