地下卷取机自动台阶回避控制仿真与试验研究

本文研制了地下卷取机的控制系统并制作了仿真模型。系统用压力传感器实现压力闭环,用位置传感器检测位移信号,通过脉冲编码器和计算机编程控制实现了带头自动跟踪和台阶的自动回避控制。仿真模拟了地下卷取机的步进控制过程,仿真结果表明:系统加入微分超前补偿,有利于系统稳定,减少了超调量,提高系统的响应速度,减少了负载压力的波动。摩擦负载的增加,将使系统的稳态误差增加。合适的负载压力补偿,对系统的动态是有利的。     

机床定位误差的微型计算机补偿

本文叙及数显、数控机床用微型计算机补偿位置检测传感器误差的方法。并提出了对三维误差补偿的新原理。     

电容式微机械加速度计系统动态特性研究

建立了电容式微机械加速度计闭环系统的二阶近似模型,分析了伺服电路增益和带宽对闭环系统动态特性的影响,提出了调节伺服电路参数来补偿系统动态性能的方法,给出了不同输入条件下系统初始启动稳定时间和输出误差的计算方法。     

4边封包装机送膜 横切协同控制方法

针对4边封包装机由于送膜轴和切刀轴的运动分离控制导致薄膜进给与切刀旋转不同步而影响了加工质量的问题，课题组基于EtherCAT技术原理搭建控制系统整体框架。设计一种电子凸轮曲线，实现追剪过程中执行机构间的速度与位置匹配；以EtherCAT为通信手段，满足执行机构间响应同步需求；另外对机械零位进行周期性补偿，弥补机械误差引起的加工误差。基于该系统实际加工袋长为200 mm的塑料薄膜，误差小于1 mm，且产品没有出现损坏情况。该控制方法能够满足4边封包装机的加工需求。     

基于高频方波注入的IPMSM新型I/f控制策略

针对传统的永磁同步电机I/f控制方法具有给定电流无法调节、系统效率低等缺点，课题组提出了一种改进的控制策略。将I/f控制方法与高频方波注入法相结合，并对转子位置角提取算法进行简化，通过对虚拟的δ轴电流处理获取虚拟轴系与实际轴系间的误差角θerr，省去了观测器/锁相环环节。此方法下，对电机的给定电流实现了闭环可控，提高了电机电流的使用率，改进了系统的控制效率，简化了复杂的信号处理运算与参数整定过程。最终通过实验结果证明，该方法在电机的启动至稳态、负载突变时均具有良好的控制性能。     

论厚板厂精轧工作辊弯辊/平衡系统功能

介绍了宝钢5m宽厚板轧机工作辊的弯辊/平衡系统,对这一系统的功能,机械、液压设备,压力补偿控,制原理,闭环控制系统,参考值,板形及平直度控制,错误及警告等内容做了阐述,着重分析了弯辊系统的压力补偿控制原理.     

用MCS-51系列单片机实现直流力矩电机低速平稳控制

本文提出了一个用 MCS—51单片机实现的直流力矩电动机低速平稳控制系统。系统的性能指标是:电动机转速为1转/分,转速误差≤±5%。本系统是一个闭环的控制系统,以单片机8031芯片作为控制主机,测速发电机作为速度反馈,采用动态补偿算法建立校正环节的数学模型,由单片机实现系统的动态校正,并利用改变占空比实现直流力矩电机的脉冲宽度调速。通过实践,证明本文设计的系统是可行的。     

一种宽波束机载SAR运动误差补偿算法

精确的运动补偿是高分辨率机载合成孔径雷达(SAR)成像的关键.运动补偿就是对原始数据进行相位校正和斜距位置校正,使雷达回波数据如同是载机在匀速直线运动状态下获得的,这是各种成像算法的基础.随着宽波束机载SAR应用的发展,运动误差在方位向的空变性对SAR成像的影响日趋显著.文中讨论了运动误差方位向的空变性及频率特性,提出了一种宽波束机载SAR运动误差补偿算法,并给出了仿真结果和真实SAR数据处理结果.     

GMM驱动镗杆镗削倒锥形销孑L闭环控制研究

针对GMM智能镗杆镗削异形销孔控制难度大的问题,以现有的控制系统硬件为基础,进行了DSP控制系统的 软件设计,包括A/D采集、反馈检测算法和闭环控制算法的编程实现。并在此基础上开展了控制系统整体性能的测试 实验,分别采用开环逆模型补偿控制、普通PID控制和前馈逆补偿PID控制3种控制方法对实际加工活塞销孔的刀具轨 迹进行了相应的轨迹跟踪实验。实验结果表明,对于低频加工轨迹,采用前馈逆模型补偿PID控制精度比开环逆模型补 偿控制精度要高,达到预期的技术指标。所建立的闭环控制系统具有很好的应用效果。     

电机精密同步控制技术的研究与应用

提出一种新型的步进电机控制算法,该算法不采用传统的速度加位置的双闭环,而使用在速度比例微分(PD)的基础上再进行位置补偿控制。给出了算法设计的原理和公式,并且最终在ORMON的CP1H-XA40DT-D的可编程控制器(PLC)上实现。同时,通过对ORMON的NT5Z型触摸屏的编程,为操作人员提供了一个友好的人机界面,实现了复杂绕线工艺参数的方便修改,提高了劳动生产率,成为真正适用的可批量生产的产品。实践证明,在对步进电机的控制系统中,该方法使步进电机不会出现速度振荡现象,运行更平稳,控制精度也更高。     

霍尔效应在位置控制中的应用

阐述霍尔效应在位置控制中的应用。从分析霍尔效应的产生原理及其特性,参数,应用入手,着重介绍了霍尔效应在位置测量中的控制原理,对温度补偿进行了简单的论述。     

基于RBF神经网络优化的无人驾驶车辆增量线性模型预测轨迹跟踪控制研究

研究了无人驾驶车辆的轨迹跟踪问题,基于RBF(径向基函数)神经网络的自适应补偿和鲁棒控制分别设计了2种优化后的ILTV-MPC(增量线性时变模型预测控制)轨迹跟踪控制系统。建立了ILTV-MPC轨迹跟踪控制器,利用RBF神经网络的局部逼近特性,设计了RBF自适应补偿控制器逼近模型的不精确部分;进而将逼近过程产生的误差作为外部干扰,设计了RBF鲁棒优化控制器,从而对逼近误差予以抑制。应用Lyapunov稳定性分析推导出隐含层网络权值训练规则,证明了控制系统的稳定性。当行驶在良好路面时,与传统ILTV-MPC相比,RBF补偿-ILTV-MPC最大误差减小约38.73%; RBF鲁棒-ILTV-MPC最大误差减小约68.42%。结果表明:RBF鲁棒控制较RBF补偿控制可进一步提高ILTV-MPC控制器的跟踪精度,减轻车辆侧滑程度,提高车辆行驶稳定性。     

CDMA系统反向链路闭环功率控制的原理与方法

在码分多址（ＣＤＭＡ）通信系统中，反向链路的功率控制由开环功率控制和闭环功率控制组成。文中对闭环功率技术的原理和方法进行了研究。     

CTS机构几何误差分析及补偿

分析了风洞现有分离体模型6自由度机构(简称CTS机构)的几何误差,研究了误差产生的原因,包括机构总体坐标系与风洞固定坐标系不重合的零位误差、直线运动导轨与机构总体坐标系轴线不平行产生的误差,以及偏航俯仰轴线与理想设计轴线不重合引起的分离体模型位姿误差。建立了误差模型,并将分析得到的各项误差通过最小二乘法拟合得到误差函数补偿到运动学正解方程中,再通过牛顿迭代法求取补偿后的运动学逆解,实现对CTS机构的误差补偿,提高机构的运动精度。通过标定试验,对三轴联动的误差补偿效果进行验证,得出了补偿后比补偿前定位精度提高88.21%的结论,证明了补偿方法的有效性。     

基于内模控制的双闭环直流调速系统的调节器设计

根据内模控制原理，参照工程设计方法的,设计了双闭环直流调速系统的电流调节器和转速调节器，并总结形成了1套用内模控制原理设计双闭环系统调节器的新设计方法。     

基于LM算法的机器人运动学标定

机器人参数估计与误差补偿的标定方法是提高机器人末端位置定位精度的重要手段。课题组建立UR3机器人DH参数运动学模型,基于机器人末端工作空间的出现频率概率分布确定机器人测量空间域;以激光跟踪仪测量空间域内的机器人末端位置,构造出机器人末端位置误差与几何参数集间最小二乘方程目标函数,利用自适应步长的LM(Levenberg Marquardt)算法对其进行迭代求解,进行参数估计得到几何参数标定值,以此修正机器人系统理论运动学模型结构参数集。最后对标定结果进行验证和分析,结果显示标定后最大误差降低了47.48%,平均误差降低了37.98%,均方根误差降低了40.40%,证明了该标定方法的有效性和可靠性。     

工业机器人非线性PID偏差耦合同步控制策略

为了提升工业机器人系统的多轴同步控制精度,课题组将一种近似势能函数引入到设计的新型控制律中,提出一种新型的 非线性PID偏差耦合同步控制策略,并基于Lyapunov稳定性理论和LaSalle不变性原理证明了所提出的控制算法可以保证闭环系统的全局渐近稳定。实验结果表明： 新型的非线性PID偏差耦合同步控制策略与传统的线性PID控制策略和非线性PID控制策略相比较,系统的位置误差和同步误差收敛速度均明显加快,并且同步误 差减小了70%,达到同步要求的时间缩短了80%,超调量降低,同步控制性能得到显著提高,有效的改善了工业机器人同步控制系统的协调性及动态品质。     

电压模式Buck变换器的分岔控制

设计一个二阶非线性ADRC控制器来控制输入电压阶跃变化时电压模式Buck变换器中的周期2分岔。将输入电压的阶跃变化看作扰动,建立闭环控制系统的数学模型。基于该模型,通过数值仿真验证ADRC控制器是否能够控制电压模式Buck变换器中的分岔行为。结果表明,ADRC控制器能够将电压模式Buck变换器中的周期2分岔调节到设定点,能够估计并补偿输入电压的阶跃变化。闭环控制系统对输入电压的阶跃变化具有良好的鲁棒性。     

基于RBF神经网络的MEMS惯性传感器误差补偿方法

传统的微机电系统(MEMS)惯性传感器误差补偿技术通常采用多元线性回归误差模型,未考虑传感器误差的非线性特性,不能实现精确的误差补偿。针对以上问题,提出了一种基于径向基函数神经网络的微惯性测量单元误差补偿模型,将MEMS惯性传感器三轴测量值和真实值作为样本,对网络进行训练,利用训练好的网络对MEMS加速度计和陀螺仪进行误差补偿。实验结果表明:与多元线性回归误差模型相比,神经网络对惯性传感器具有更好的降噪滤波效果;且基于径向基函数神经网络的惯性传感器误差补偿精度较另外2种模型提升了1～2个数量级。所提方案能够有效地补偿MEMS惯性传感器误差。     

基于动态补偿的矩形广义系统模型预测控制

针对线性矩形广义系统,研究了基于动态补偿的有限时域模型预测控制问题,给出了存在合适维数的动态补偿器使得闭环系统正则、无脉冲、稳定的充要条件.在有限时域性能指标中引入一个终端有限权矩阵来保证稳定性,并利用矩阵不等式和Lyapunov方程求解优化问题,将提出的Lyapunov方程转化为双线性矩阵不等式形式(BLMI),以便采用路径算法最小化性能指标,保证了闭环系统是容许的.数值算例验证了方法的有效性.