电液舵机负载模拟器多余力抑制研究

发布时间：2017-12-26 00:24

  本文关键词：电液舵机负载模拟器多余力抑制研究　出处：《上海交通大学》2015年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 多余力 负载模拟器 速度前馈 神经网络 单神经元 RBF

【摘要】：电液舵机负载模拟器是飞行器舵机系统研制过程中需用到的重要实验设备,用于模拟飞行器的不同控制舵面在实际工况下所承受的随飞行器姿态、高度、空速等状态变化而随之变化的空气动力载荷,以此检验飞行器飞行控制(舵机)系统的实际性能是否符合设计要求。常规设计中,电液负载模拟器的力加载系统和被测系统直接通过刚性连接相联。由于这样的结构特点,当实验中舵机系统响应指令信号产生主动运动时,就会对加载系统产生很强的干扰作用,这种干扰就表现为多余力。多余力的特点表现为超前性、幅值大、并会受被测系统运动状态的变化(频率,幅值,启动,换向)而变化,多余力的存在使得负载模拟器的加载精度下降,然而加载精度正是负载模拟器的关键性能之一。因此电液负载模拟器研究的焦点在于对多余力的抑制,加载精度的提升。本文首先了解了国内外对于加载系统中多余力抑制的研究现状、常用方法以及研究趋势,分析了不同抑制方法的特点、局限性和适用性。本文推导了电液负载模拟器的数学模型。根据所得出的数学模型,分析了多余力形成的机理和特点,以及系统参数变化对于多余力的影响。提出使用速度前馈补偿结合PID控制抑制多余力的控制方法。经过仿真分析,得出增加速度前馈补偿环节后,多余力可得到进一步抑制的结论。为更加有效的抑制多余力,本文又提出了一种单神经元PID参数自调节控制,并结合RBF神经网络辨识以提高加载系统控制精度。其中采用基于RBF的神经网络用作舵机系统模型辨识,采用单神经元PID自调节控制器控制加载系统,该控制器根据系统误差,通过迭代算法自学习,自调整参数,使得参数最优,多余力幅值不断减小并趋于零。通过与传统PID控制器以及PID结合速度前馈补偿控制的仿真对比,得出单神经元PID自调整控制器具有更高的加载精度。
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V249.1

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本文编号：1335089