双向电液比例张力绞车的直接自适应鲁棒控制

设计了基于比例溢流阀调压回路的双向电液比例张力绞车,并进行了理论分析。针对液压系统的不确定性因素以及卷绕机构参数变化对张力控制的影响,提出了直接自适应鲁棒电液张力控制方法,并用张力负载模拟试验系统进行了研究。理论分析与试验均表明,对于具有不确定性因素的张力跟踪控制,所设计的电液张力绞车及其控制策略,具有良好的控制性能。     

天然气发动机怠速鲁棒控制

将H∞鲁棒控制理论应用于天然气(CNG)发动机的怠速控制,建立了CNG发动机动力学模型,描述了发动机的不确定性.应用Matlab鲁棒控制工具箱,设计出基于H∞理论的CNG发动机怠速控制器,并进行了仿真分析和试验.仿真和台架试验表明,H∞控制具有很好的鲁棒性,提高了CNG发动机怠速工况的稳定性.     

电液伺服遥操纵机器人主-从位置控制器

针对电液伺服遥操纵机器人主-从双向伺服位置控制中存在的非线性和不确定性,提出主-从侧分别使用带干扰观测器的最优控制和有鲁棒补偿的PD反馈控制算法,以克服主动侧各液压缸因动态特性差异造成的位置跟随误差和从动侧外界环境的随机干扰对系统稳定性的影响.分别设计了观测器跟踪扰动的二次型控制器和有动态鲁棒补偿的位置控制器,通过仿真和试验验证了所设计控制器的有效性.试验结果表明,所设计的位置控制器,既提高了主-从位置跟随精度,又具有较强的自适应性和鲁棒性;提高了力反馈电液伺服遥操纵机器人系统的操作性.     

鲁棒控制理论在小型风力发电机偏航系统中的应用概述

基于鲁棒控制原理,开发了适合于小型风力发电机的偏航控制系统,提高了风力发电的抗干扰能力,使风力发电机更好的适应风沙等恶劣环境。同时根据风速变大发电机输出电压升高的原理,控制系统可将风力发电机风轮和发电机调整到适当方位,不再需要尾翼则可以实现主动寻找风向。这样可以在强风状态下继续发电,而不需要人工手动进行刹车保护,最终提高了发电机的利用率。     

基于μ综合的电动助力转向控制系统设计

针对汽车电动助力转向控制系统设计中存在的建模误差以及车辆行驶过程中外界干扰的影响,采用μ综合控制方法,根据转向系统的性能要求,构造了电动助力转向系统的μ综合控制设计框架,在Matlab环境下求解了μ控制器.计算与仿真表明所设计的μ控制器具有良好的性能鲁棒性和鲁棒稳定性.     

植保机变量施药鲁棒H∞最优控制

提出了一种基于电控伺服变量柱塞泵的植保机变量施药控制方法,推导并建立了包含参数不确定性和扰动的施药流量模型,设计了鲁棒H∞最优控制器并证明其鲁棒稳定性,并转化为线性矩阵不等式求解控制器参数。本研究弥补了传统优化控制方法对于不确定性反应较为敏感的不足,与传统的线性二次型最优控制相比具有一定的快速性和鲁棒性优势,能够满足复杂作业条件下植保机精准变量施药要求,有效提高了农药利用率。     

基于遗传算法的LQG/LTR航空发动机性能优化

针对飞行控制系统控制器的设计中存在建模误差以及飞行过程中外界干扰的影响,采用LQG/LTR鲁棒控制方法完成某型战斗燃油机控制系统控制器的设计。为了提高战斗机控制精度,解决LQG/LTR鲁棒控制方法中存在的权矩阵Q和R选择困难的局限性,加入遗传算法,进行在线寻优。同时针对不同飞行条件下系统以及系统建模过程中造成的参数不确定性问题分别进行仿真,并与传统PID以及控制效果较好的基于遗传算法的PID控制进行对比仿真。理论研究和系统仿真结果表明,基于遗传算法的LQG/LTR控制系统与基于遗传算法的PID控制相比,不但具有良好的鲁棒性,而且响应快速,控制精度高,满足了战斗机飞行控制的要求。     

基于压电作动器驱动的微操作机构设计与运动控制

设计了一种由压电作动器驱动的微操作机构。基于柔顺机构原理设计了桥式位移放大机构,以改善压电作动器的输出位移。利用伪刚体法和Euler-Bernoulli柔性梁理论建立微操作机构的静力学模型,并通过Lagrange方法推导出其动力学方程,进而获得机构的自然频率。借助于差分进化算法进行柔性铰链几何尺寸优化,并与计算机有限元仿真分析进行交叉验证。最后,实验验证了所提出微操作机构能够获得位移放大倍数为9.8和行程为180μm;在基于观测器PID控制下,机构位移均方根误差和最大位移误差分别为0.071、0.128μm。本文提出的微操作机构具有精度高、鲁棒性强的运动效果。     

H∞鲁棒控制工程应用策略研究

在实际工程应用时, 鲁棒控制理论不同的控制系统在求解控制器的过程中遵守着同样的设计规律.根据控制系统设计过程提出了建立数学模型通用规则、权函数选取方法通用规则,并给出了应用控制理论进行工程设计时方法和步骤.以硬盘磁头控制为例,仿真结果表明,该方法设计的控制器具有较强的抗干扰性能和较强的鲁棒稳定性.     

浅论新型控制策略及其在机械工程中的应用

从工程应用角度出发，新型控制策略主要包括；自适应控制，变结构控制，预测控制，鲁棒控制，模糊控制，专家控制，神经网络控制以及遗传算法等，这些控制策略相互之间以及与各种传统控制策略之间相互渗透，交叉和结合，又形成各式各样的复合控制策略，本文简要介绍专家控制，预测控制，鲁棒控制，模糊控制，神经网络控制及其在机械工程中的应用现状，为进一步提高机械控制水平提供借鉴。