電動(dòng)負(fù)載模擬器的智能控制策略研究.pdf

1、力矩負(fù)載模擬器在航空航天、武器裝備、工業(yè)生產(chǎn)和科研實(shí)驗(yàn)等許多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。在飛行器研制過(guò)程中,作為一種能夠模擬地面試驗(yàn)或真實(shí)飛行過(guò)程中其所承受的力矩載荷的半實(shí)物仿真設(shè)備,在對(duì)舵系統(tǒng)的機(jī)械結(jié)構(gòu)、控制性能以及飛行器自動(dòng)駕駛控制系統(tǒng)性能測(cè)試和分析中,負(fù)載模擬器都發(fā)揮著重要的作用。近年來(lái)隨著電機(jī)制造及驅(qū)動(dòng)控制技術(shù)的發(fā)展,電動(dòng)負(fù)載模擬器得到了越來(lái)越多的應(yīng)用。
　　負(fù)載模擬器的高性能主要表現(xiàn)在對(duì)指令轉(zhuǎn)矩的快速、精確的跟蹤,以及對(duì)承載對(duì)象

2、運(yùn)動(dòng)引起的多余力矩的抑制和補(bǔ)償上。由于多余力矩是一種由于力矩和位置的耦合產(chǎn)生的強(qiáng)干擾,加上系統(tǒng)本身的非線性和不確定性,傳統(tǒng)的控制方法難以對(duì)其進(jìn)行有效的抑制。因此為提高系統(tǒng)的性能,對(duì)適合于負(fù)載模擬器的先進(jìn)的控制結(jié)構(gòu)和策略進(jìn)行深入的研究是非常必要的。
　　本文首先提出負(fù)載模擬系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)和組成?；陔p慣量系統(tǒng)對(duì)加載和承載系統(tǒng)之間耦合動(dòng)力學(xué)特性進(jìn)行了研究和分析,提出了在加載轉(zhuǎn)矩控制中基于速度控制的新模式,并利用永磁同步伺服電機(jī)與減速機(jī)

3、構(gòu)作為加載執(zhí)行單元,從而形成了轉(zhuǎn)矩、速度和電流的三環(huán)基本控制結(jié)構(gòu)。利用的速度環(huán)的特性可以改善連接環(huán)節(jié)的彈性和慣量引起的諧振以及電機(jī)電流環(huán)的負(fù)載擾動(dòng)、摩擦等非線性因素產(chǎn)生的不利影響。建立了包含加載系統(tǒng)和承載系統(tǒng)的完整的負(fù)載模擬系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型,詳細(xì)分析了系統(tǒng)的特性和多余力矩產(chǎn)生的原因及構(gòu)成,對(duì)系統(tǒng)的不確定性和非線性因素進(jìn)行了分析,為先進(jìn)控制策略的應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。
　　針對(duì)負(fù)載模擬系統(tǒng)加載運(yùn)行方式的重復(fù)性的特點(diǎn),提出了PID反饋控制和前饋

4、迭代學(xué)習(xí)的控制策略,并基于2-D系統(tǒng)的方法給出了控制穩(wěn)定性和收斂性的判據(jù)以及設(shè)計(jì)方法。對(duì)傳統(tǒng)的PID型迭代學(xué)習(xí)控制進(jìn)行改進(jìn),提出了基于前饋-狀態(tài)反饋控制結(jié)構(gòu)的非因果濾波器型迭代學(xué)習(xí)律,分析了其收斂性,給出了濾波器參數(shù)的設(shè)計(jì)方法。這種方法可以在對(duì)反饋信號(hào)中的噪聲有較好的濾波特性的同時(shí),使迭代學(xué)習(xí)控制有更好的收斂性,設(shè)計(jì)和調(diào)試簡(jiǎn)單。進(jìn)一步地提出了采用基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代學(xué)習(xí)控制策略,使系統(tǒng)具有更好的學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)性。這些控制方法具有較好的

5、實(shí)時(shí)性和控制精度,適于負(fù)載模擬系統(tǒng)的工程應(yīng)用。仿真和實(shí)驗(yàn)都證明了該控制方法的有效性。
　　對(duì)負(fù)載模擬器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略進(jìn)行了研究,提出了采用基于動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。結(jié)合資源優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的思想,給出了動(dòng)態(tài)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理、規(guī)則的產(chǎn)生、剪裁和權(quán)值的訓(xùn)練方法。這種基于RBF的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較少的神經(jīng)元結(jié)構(gòu),算法的速度快,同時(shí)對(duì)于具有不確定性和非線性的系統(tǒng)也具有良好的逼近能力,更適合于在線的實(shí)時(shí)控制。針對(duì)加載對(duì)象位置擾動(dòng)可測(cè)和不可測(cè)兩種

6、情形,提出了采用自適應(yīng)前饋補(bǔ)償和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)模+PID控制兩種電動(dòng)負(fù)載模擬器控制結(jié)構(gòu)。仿真結(jié)果證明該策略有效地抑制了多余力矩,提高了系統(tǒng)的控制性能。
　　最后設(shè)計(jì)了基于MCT8000運(yùn)動(dòng)控制卡的控制系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的軟件、硬件設(shè)計(jì),實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了ILC算法的正確性和有效性。
　　本文采用先進(jìn)的智能控制策略對(duì)于負(fù)載模擬器系統(tǒng)的控制做出了較為深入的研究,體現(xiàn)了負(fù)載模擬系統(tǒng)控制的發(fā)展趨勢(shì),研究成果對(duì)實(shí)際應(yīng)用有較好的指導(dǎo)和參考作用。<