论文部分内容阅读
控制性能评估理论是控制系统理论研究一门新兴的分支，控制性能评估理论与方法的发展对于研究控制系统性能评估、故障诊断、性能优化等都有着十分重大的意义。现代工业领域对控制性能提出了更高的要求，体现在控制性能评估理论研究领域中就是控制性能指标经历了确定性指标到随机性指标、鲁棒性指标的发展。利用控制性能评估的理论去排除控制系统的故障与优化控制系统的性能，成为目前研究的一个焦点。飞行仿真转台是一种在航空航天领域有着重要应用的半实物仿真设备，其控制的精度和平稳性要求相当高，对飞行仿真转台的控制性能进行评估是必要的，也是必然的。一般情况下，飞行仿真转台性能是根据控制系统的跟踪曲线特性来进行判断的，但是该方法存在很大的局限性，没有给出转台性能的具体参数，无法综合考虑转台系统的跟踪性能和控制输入对控制器的影响，不能给出控制器改进的方向等有效信息，严重阻碍了飞行仿真转台的研究工作。为了解决上述问题，本文以飞行仿真转台伺服系统为研究对象，主要工作从控制系统性能评估方法和控制器性能的改进优化两方面展开，具体工作如下：(1)阐述了控制性能评估理论中的最基本的最小方差理论。为了克服最小方差基准的性能评估算法涉及复杂的交互矩阵计算，在控制系统中难以实现的问题，本文选择基于闭环系统输入输出数据的可实现的最小方差进行性能评估。(2)LQG对控制输入的方差和系统的跟踪效果以加权和的方式加入到性能指标函数中，综合考虑输入输出的对控制性能的影响。采用子空间辨识的方法，可以相对简便的实现对非线性系统模型的辨识。最后针对飞行仿真转台这一特殊的伺服系统，利用上述性能评估算法进行了评估分析。(3)在对飞行仿真转台进行性能评估的基础上，提出对仿真转台的基于LQG基准的遗传算法性能优化设计方法。该方法结合了遗传算法在寻优中收敛快速，能够在更大范围内找出最优控制器参数的特点，将LQG指标对控制器性能的限制加入到目标函数，使得优化后的控制器能得到很好的跟踪效果的同时，控制输入信号的波动更小，能够有效减少对控制器的磨损，最后经过实验仿真对比，验证了该算法的有效性。