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基于复合控制策略的电动负载模拟器研究被引量：1: 2014年; 针对某雷达随动系统电动负载模拟器自身复杂的非线性以及多余力矩对系统加载性能的影响，提出了一种基于改进的小波神经网络和灰预测的控制策略。该策略主要由变结构的小波神经网络控制器（VSWNNC）和灰预测补偿器（GPC）构成，前者利用自学习算法动态改变隐含神经元数目，加快了系统的收敛速度，降低了系统的计算复杂度，提高了系统的动静态响应性能；后者利用灰理论来预测输入力矩偏差，进一步提高了系统的稳定性和准确性。半实物台架仿真试验结果表明：该复合控制策略具有较强的鲁棒性和较高的控制精度，保证了系统动态加载时的稳定性和抗干扰能力。; 王超吴晓亮; 关键词：灰预测小波神经网络变结构半实物仿真

炮控系统电动负载模拟器性能影响因素分析被引量：2: 2016年; 为了抑制炮控系统电动负载模拟器中存在的多余力矩,进一步提高其输出力矩的控制精确度和动态特性,对电动负载模拟器力矩输出的影响因素进行研究。首先结合电动负载模拟器系统的结构组成和工作原理,建立数学模型,得到输出力矩对应的传递函数和具体影响因素;然后依次研究电动负载模拟器系统的连接刚度、力矩电机的输入力矩、负载电机的角度、摩擦、间隙等非线性时变量对系统力矩输出的影响,并分别采用时频阈分析和谐波跟踪等方法进行性能评估;最后结合具体仿真和实验数据,分析影响力矩电机输出力矩谐波畸变的定性和定量关系,为提高电动负载模拟器控制性能提供有力的理论支撑。; 王超侯远龙王力高强侯润民; 关键词：电动负载模拟器炮控系统力矩非线性谐波畸变

PMSM位置伺服系统新型融合控制策略被引量：5: 2017年; 针对PMSM位置伺服系统存在非线性、强耦合等特征,提出了一种基于分数阶PID和分数阶滑模控制的新型融合控制策略。通过检测位置误差、速度及负载转矩,归一化处理后带入构造的二次性能指标函数,根据其数值动态改变分数阶PID和分数阶滑模控制器输入到被控对象控制量的权重值大小,从而确保提出的新型融合控制策略具有快速跟踪和抗扰动能力。数值仿真实验结果表明:新型融合控制策略比分数阶PID和分数阶滑模控制拥有优良的动静态性能和较好的鲁棒性。; 刘超陈机林孙战王超侯远龙; 关键词：PMSM 位置伺服分数阶PID

基于遗传优化RBF神经网络的电动负载模拟器控制被引量：5: 2015年; 针对炮控系统电动负载模拟器存在的摩擦、间隙、弹性形变、对象参数时变和位置扰动等复杂非线性,传统的控制方法难以得到良好的动静态性能指标。结合电动负载模拟器系统组成和工作原理,建立了加载数学模型,利用炮控系统位置控制信号进行前馈补偿,设计了RBF神经网络控制器,并采用改进遗传算法对控制器的权值、节点和中心矢量等参数进行优化。实验结果表明:该控制策略能够有效抑制多余力矩,保证了系统静、动态加载时的控制精度和稳定性。; 魏全增陈机林高强王超; 关键词：电动负载模拟器 RBF神经网络遗传算法多余力矩

基于非奇异终端滑模的电机伺服系统预设性能控制: 2023年; 针对电机伺服系统角度跟踪控制问题,提出非奇异终端滑模(Nonsingular terminal sliding mode,NTSM)与扩张状态观测器(Extended state observer,ESO)相结合的预设性能控制策略。利用性能预设函数(Prescribed performance function,PPF)将角度跟踪误差转化为一个变换误差,通过控制变换误差的有界性间接保证角度跟踪误差始终在预设范围内。构造ESO观测系统的模型不确定性,包括系统参数偏差、非线性摩擦和外部扰动等,并用于控制器的前馈补偿设计以提升跟踪性能;同时设计NTSM控制律保证系统的有限时间稳定性。通过Lyapunov稳定性理论证明了所提控制策略可以保证变换误差的有界性和闭环系统的稳定性。基于电机伺服系统试验平台的对比试验结果表明,所提控制策略在不同频率期望轨迹的条件下,均具备较好的控制精度,相较于NTSM+ESO控制器和NTSM控制器,控制性能分别提升了14%和37%左右,验证了所提控制策略的有效性。; 朱威霖王超邓文翔梁相龙姚建勇; 关键词：非奇异终端滑模扩张状态观测器

贝叶斯正则化的LMBP神经网络在电气检测系统中的应用被引量：4: 2016年; 针对现役某型火箭布雷车上装电气系统存在较多的故障,提出了基于贝叶斯正则化的LMBP(levenberg marquardt back propagation)神经网络故障诊断算法。用基于贝叶斯正则化的LM算法来优化BP神经网络,分别结合小数据和大数据对该神经网络进行分析验证。实验结果表明,该方法收敛速度快,且预测精度高,可以用于电气系统的故障诊断和识别。; 王超侯远龙侯润明吕明明; 关键词：电气系统故障识别贝叶斯正则化 LM算法 BP神经网络

高温环境下硅酸铝纤维的隔热性能被引量：7: 2014年; 文摘硅酸铝纤维供应商往往只提供客户硅酸铝纤维在某一温度的热导率,难以指导隔热结构的设计。本文针对市场上常用的硅酸铝纤维板,设计了隔热性能测试装置,实验获得硅酸铝纤维温度随时间的变化曲线,并进行了有限元仿真分析。研究表明,硅酸铝纤维隔热效果稳定且具有一定的抗热辐射能力。有限元分析结果与实验数据基本一致,说明采用有限元分析方法能够支持设计人员较好预测隔热效果。; 王超刘婷婷蒋立异廖文和; 关键词：硅酸铝纤维隔热性能温度 ANSYS

基于新型小波神经网络和灰预测的电动负载模拟器控制被引量：4: 2014年; 针对某火炮随动系统电动负载模拟器自身复杂的非线性以及多余力矩对系统加载性能的影响,提出了一种基于新型小波神经网络和灰预测的控制策略。该策略主要由变结构的粒子群小波神经网络(VSPSO-WNN)控制器和灰预测补偿器(GPC)构成,前者利用粒子群优化(PSO)算法小波神经网络(WNN)的权值等参数,加快了系统的收敛速度,并利用自学习算法动态改变隐含神经元数目,降低了系统的计算复杂度,提高了系统的动静态响应性能;后者在Lyapunov意义下系统稳定的基础上构造出灰预测补偿器,利用灰理论来预测输入力矩偏差,进一步提高了系统的稳定性和准确性。半实物台架仿真实验结果表明:该复合控制策略具有较强的鲁棒性和较高的控制精度,保证了系统动态加载时的稳定性和抗干扰能力。; 王超刘荣忠侯远龙高强王力; 关键词：灰预测粒子群优化算法小波神经网络变结构半实物仿真

基于改进WNN的随动负载模拟器研究被引量：2: 2015年; 为了抑制随动系统负载模拟器的多余力矩对力矩加载性能的影响,提出了一种基于改进的自学习函数扩展小波神经网络智能控制器。该控制器在误差大时采用Bang-Bang控制,误差小时采用基于函数扩展的小波神经网络和模糊补偿控制;同时采用基于改进的差分演变算法来估计控制器的参数;考虑到计算复杂度和控制系统性能,设计了隐含神经元数目的自学习算法。系统仿真实例结果表明,动静态响应性能均达到双十指标,该控制策略具有可行性和合理性,可以提高该系统力矩加载的跟踪性能和控制精度。; 王超刘荣忠侯远龙高强王力; 关键词：负载模拟器多余力矩小波神经网络自学习

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王超

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