论文摘要：电动负载模拟器的控制性能研究

 

电动负载模拟器用来在实验室条件下模拟飞行器飞行过程中舵面受到的气动载荷，用以考核飞行器舵机系统的实际工作性能。随着国防事业的发展，对飞行器舵机的精度和动态性能的要求有所提高，同时对电动负载模拟器的动态响应和精度也相应地提出了更高的要求。本文主要针对电动负载模拟器的控制策略进行了研究，并提出相应的软硬件改进方案以提高电动负载模拟器的控制性能。

为进行电动负载模拟器控制策略的仿真验证，本文采用遗传算法完成了对电动负载模拟器的关键参数的辨识，提高了其数学模型的可信度，为之后对电动负载模拟器的控制策略研究奠定了基础。

随着对电动负载模拟器研究的深入，智能控制策略尤其是CMAC (Cerebella Model Articulation Controller)和PD (Proportional Derivative)复合控制策略在控制精度、动态特性方面都有了一定的研究成果。然而CMAC的过学习问题限制了其在实际控制系统中的应用，随着实验研究的深入成了一个亟待解决的问题。为此本文通过对CMAC收敛性的理论分析，创新性地提出了一种抗过学习的CMAC算法，并通过仿真和实验验证了其有效性。同时为进一步提高CMAC-PD复合控制策略的输出平滑性，对原有的平滑寻优算法进行了改进，在提高了控制器输出平滑性的同时确保了CMAC的学习能力。本文还尝试对CMAC和PD的复合控制结构进行了改进，提出了一种CMAC在线整定PID算法，并对其进行了仿真和实验验证。

实验室现有硬件平台中数据采集和控制策略的实现同时由DSP完成，AD采集精度不高，且DSP负担重，系统实时性受限。本文在原有硬件平台的基础上增加了FPGA控制模块，搭建了DSP+FPGA的控制器结构，DSP负责控制算法的实现，FPGA负责数据采集及预处理，从而有效地减轻了DSP的负担，提高了系统的实时性。

最后在实验室现有硬件平台上完成了不同控制策略的加载测试，并根据实验结果对本文提出的三种控制策略的特点及应用场合进行了分析总结。

来源：半壳优胜育转载请保留出处和链接！

本文链接：http://87cpy.com/293502.html