發(fā)布時間：2021-09-24 01:25

　　運載火箭控制技術(shù)的快速發(fā)展對推力矢量伺服系統(tǒng)提出了面對復(fù)雜非線性負載的自適應(yīng)力位綜合控制,智能故障診斷管理等新要求。結(jié)合近年來智能控制理論的進展,分析了幾種可用于推力矢量控制的新型控制方法。在伺服系統(tǒng)中應(yīng)用一些先進的智能控制理論,有望在負載辨識和模擬、自適應(yīng)主動柔順控制、故障診斷及余度管理等方面取得比傳統(tǒng)控制方法更好的應(yīng)用效果。 

【文章來源】：航天控制. 2020,38(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

可控加載負載模擬器原理圖

圖1 可控加載負載模擬器原理圖由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法可表達任意非線性映射，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，使其自主訓(xùn)練調(diào)整結(jié)構(gòu)參數(shù)，能大量減少參數(shù)識別和模型辨識的工作量�？紤]到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度快，且具有關(guān)聯(lián)信息分散存儲、容錯性好等優(yōu)點，使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對柔性噴管模型進行建模和辨識[11]。其結(jié)構(gòu)如圖2所示。采用離線學(xué)習(xí)，用訓(xùn)練集內(nèi)所有模式即柔性噴管的測試數(shù)據(jù)依次訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，通過累加各權(quán)值修正量并統(tǒng)一修正網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，可以使權(quán)值按最快速下降方向進行，大幅度提高網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度。

負載模擬器的高精度加載控制作為研制半實物仿真中的一項關(guān)鍵技術(shù)，是航空、航天領(lǐng)域內(nèi)的重要研究方向之一。電液負載模擬器作為典型的加載裝置，加載過程中多余力(力矩)的存在是設(shè)計和使用過程中難以克服的技術(shù)難點，直接影響負載模擬器動態(tài)加載精度的提高。文獻[12]根據(jù)一般測試過程中，負載模擬器加載對象的主動運動允許具有一定重復(fù)性的特點，提出運用迭代學(xué)習(xí)控制消除負載模擬器加載系統(tǒng)的多余力(力矩)，并進行了提高加載精度方面的研究。同時建立了電液負載模擬器及其被加載系統(tǒng)的全系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，并在此基礎(chǔ)上詳細分析了多余力(力矩)產(chǎn)生的機理。選取PID型迭代學(xué)習(xí)控制作為控制算法，利用算子理論對該算法的收斂條件、收斂速度、魯棒性和初值問題以及開環(huán)PID型迭代學(xué)習(xí)控制和閉環(huán)PID型迭代學(xué)習(xí)控制的優(yōu)缺點進行了理論推導(dǎo)和證明，為PID型迭代學(xué)習(xí)控制應(yīng)用于負載模擬器，消除多余力(力矩)和提高加載精度提供了參考依據(jù)，迭代學(xué)習(xí)控制算法如圖3所示。在理論推導(dǎo)和仿真試驗的基礎(chǔ)上，提出了具有監(jiān)督機制的改進P型迭代學(xué)習(xí)控制。仿真試驗表明，該方法對提高加載精度、減小學(xué)習(xí)過程后期輸出毛刺、防止誤差發(fā)散等方面具有較好的效果。使用開環(huán)P型迭代學(xué)習(xí)控制算法和改進P型開環(huán)迭代學(xué)習(xí)控制算法進行了電液位置伺服系統(tǒng)提高跟蹤精度的試驗(圖4)。結(jié)果表明，迭代學(xué)習(xí)控制算法能夠有效地提高電液伺服系統(tǒng)的跟蹤精度。圖4 迭代學(xué)習(xí)控制加載跟蹤試驗結(jié)果


本文編號：3406819