智能数字控制器的研究

智能控制理论和微电子技术的发展促进了智能化工业控制仪表的发展。本文介绍了作者研制的一种智能化数字控制器,该控制器实现了基于专家系统的智能化ＰＩＤ参数自整定,提供了大量的通用可编程计算和控制模块,从而可通过编程实现复杂的高级控制算法。此外,该控制器还具有故障自诊断及现场网络通讯能力。     

基于改进ESO的交流伺服系统FOPID定位控制

针对高炮炮控交流伺服系统高精度定位控制存在的外界干扰及诸多非线性因素,提出了基于连续光滑函数fan()的改进扩张状态观测器(ESO),并将其应用于分数阶PID控制器,即CS-ESO-FOPID。该控制器将所有外界干扰因素作为"总干扰"获取干扰实时量,并通过改进扩张状态观测器实现非线性因素的实时动态补偿。数字仿真证明,CS-ESO观测优于传统ESO观测,CS-ESO-FOPID的动态控制精度及对外部扰动的鲁棒性均优于FOPID控制,避免了基于传统ESO的分数阶PID易出现的高频颤振现象,从而验证了该控制策略的可行性和有效性。     

无人机姿态控制系统的优化设计与仿真

应用线性二次型性能指标的最优控制理论,对无人机姿态控制系统进行了优化设计,通过仿真实现了系统的最优调节。在设计和仿真过程中,借助于MATLAB最优控制工具箱及有关命令,使设计变得简单、效率得到提高。     

氯化苄生产线自动控制系统

本文介绍氯化苄生产线自动控制系统的组成、工作原理及所采用的先进技术。     

基于离散滑模变结构的惯稳回路控制研究

为进一步提高惯稳系统的稳定精度，设计了滑模变结构控制器（SMC）。采用指数趋近率设计时，通过调整等速趋近参数 和指数趋近参数 ，来减小抖振并提高趋近速度。以某实际惯稳平台数学模型为控制对象进行仿真时，由于系统限制，提出以陀螺输出信号近似代替SMC的理论输入值。仿真结果表明，采用SMC算法的系统在跟踪精度和抗干扰能力上明显优于传统PID，系统抖振非常微弱，可以忽略不计。     

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。     

基于模糊PID控制的磁流变半主动抗冲击系统最优设计研究

为弥补被动隔振系统抗冲击设计中存在的不足,根据最优抗冲理论,设计了磁流变阻尼器与隔振器并联的隔振抗冲击系统。针对磁流变阻尼器非线性强、PID控制参数难实时调节等问题,设计了模糊PID控制器并进行了模拟仿真。通过对不同抗冲方法和极限情况的仿真证明:基于模糊PID控制的磁流变半主动最优抗冲设计可以在保证设备安全的前提下,减小冲击加速度和系统位移,提高被动隔振系统的抗冲击性能。     

某同源平衡及定位电液伺服系统模糊分数阶PID控制

针对某同源平衡及定位电液伺服系统,设计了一种用于该系统的模糊分数阶PID控制器。使用模糊规则来调节分数阶PID的参数,提高了分数阶PID控制器的响应速度,增强了分数阶PID鲁棒性。模糊分数阶PID控制器能使系统很快进入稳定状态,比分数阶PID控制器表现出较好的控制性能。通过半实物仿真实验可知模糊分数阶PID控制器在响应速度、超调量及稳定误差等方面均优于分数阶PID控制器,且对外部负载扰动具有较好的鲁棒性。     

快轴伺服系统的设计与性能测试

研制了用于加工非回转对称光学元件的快轴伺服系统(FAS)的整体结构及其控制系统,系统具备较大行程和高工作频率,最大的行程可达到30mm。系统采用了音圈电机驱动的气体静压轴承技术、线性电流放大器、高分辨率编码器以及高速控制系统。对不同截面形状气浮导轨的静、动态特性进行了有限元分析。系统采用PID反馈和速度/加速度前馈控制方法来改善系统的动态性能。FAS系统0.1mm阶跃响应的上升时间为2ms,最大超调量为0.4%,稳态时间为4ms,对铝件进行超精密切削实验,表面粗糙度可达Ra24nm,实验结果表明系统具有较好的动态和切削特性。     

磁致伸缩作动器的位置跟踪补偿控制

为提高磁致伸缩作动器控制精度,以 Jiles-Atherton 磁滞和动力学模型为基础,通过优化偏执磁场和预紧力来提高作动器线性度,并基于前馈控制、PID 反馈控制及柔性神经网络理论,提出了前馈补偿 PID 及柔性神经网络前馈补偿 PID 控制策略。同时,以偏置正弦和阶跃为指令信号,研究作动器的位置跟踪和补偿控制。仿真表明：相比常规 PID 控制和前馈补偿 PID 控制,柔性神经网络前馈补偿 PID 控制具有更好的位置跟踪效果和抗干扰能力,具有无振荡、无超调、响应速度快的特点。