综采智能化是现阶段煤炭工业发展的核心技术,液压支架作为煤矿综采设备中的核心设备,其智能化发展是必然趋势。介绍了液压支架智能化发展的意义,并阐述了液压支架智能化发展重点集中在姿态控制技术、自动跟机控制技术和工作面自动调直技术3个方面,同时说明了智能化技术是未来煤炭行业发展应用的主流技术,并预测了综采工作面智能化发展方向。

主要提出了一种基于干扰观测器的四旋翼飞行器姿态运动系统最优滑模控制方法。考虑外界的干扰、内部参数的扰动以及建模误差等干扰,设计了一种非线性干扰观测器来估计未知的复合干扰。结合干扰观测器的输出,通过积分滑模控制对不匹配复合干扰进行补偿,随后使用SDRE控制方法实现了四旋翼飞行器姿态的最优控制。通过Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性,仿真结果表明这里设计的控制器对不匹配干扰具有较强的鲁棒性,同时保证了闭环系统的性能最优。

根据目前大多数电动轮椅的控制模式,提出了一种姿态控制轮椅结构,适用于腿脚行动不便但上身运动机能健全的群体,使用者在座椅上通过姿态变化就可以达到控制轮椅行驶的目的。为使姿态控制轮椅达到使用要求采用结构设计。为确定姿态控制轮椅的结构满足要求,模拟使用者在不同姿态下姿态控制轮椅的行驶状态。为减少振动对座椅造成的影响,为姿态控制轮椅设计减震结构,并通过Adams仿真软件对姿态控制轮椅进行振动分析,结果表明该结构具有良好的减震效果。

针对传统PID控制与模糊PID控制的飞机起落架控制系统存在达不到理想控制精度以及控制速度的问题,提出一种基于模糊控制和神经网络的模糊神经PID控制算法。通过对起落架运动特点以及动力学相关的理论分析建立飞机起落架的运动模型,将此智能PID控制方法应用到飞机起落架的姿态控制系统中。利用MATLAB/Simulink软件进行仿真,并基于树莓派装置进行了起落架单腿实验。仿真和实验结果表明:模糊神经网络PID控制系统的响应速度和抗干扰能力相较于传统PID和模糊PID都有了较大的提升,系统稳定性更强。在飞机起落架控制系统中,应用模糊神经PID控制可进一步提升系统的响应速度,降低系统运动的惯性冲击,提高整体机构的稳定性。

为了实现四旋翼无人机的自主飞行,设计了该智能导航控制系统。飞行控制器采用陀螺仪与三轴加速度传感器相结合的方式检测飞行器姿态,通过ATMEGA644芯片分别控制4个电机驱动模块调速来实现飞行姿态的改变。导航系统通过ARM7控制GPS模块与电子罗盘,获取飞行器的实时位置,并利用软件滤波的方式提高了定位精度。设计了上位机控制软件,可加载数字地图并且设置飞行路线,通过无线串口与无人机通讯,实现无人机的智能自主飞行。通过实验证明该系统能够实现智能导航的功能。

针对高超声速飞行器运行环境中气动参数大范围变化可能导致失稳现象,构建高超声速飞行器姿态的滑模变结构控制器。通过多时间尺度理论将飞行器姿态控制系统分为内外双闭环子系统,分别为内外环设计滑模姿态控制律,保证控制系统对气动参数变化不敏感,能稳定准确地跟踪期望姿态角指令。仿真结果表明所提滑模变结构姿态控制算法性能良好,对气动参数变化有一定的鲁棒性。

针对气动力矩严重影响低轨纳卫星姿态控制效果的问题,创新性地提出了利用质量矩技术将气动干扰转化为控制力矩的解决方法.由于气动力矩矢量垂直于大气来流速度方向,因而采用质量矩与磁力矩相结合的方式三轴全驱动控制卫星姿态,从而避免系统欠驱动.建立双执行机构控制方式的姿态动力学模型,并根据各干扰项的影响简化了控制方程.针对气动力不确定、星体参数误差、未知环境影响等复杂干扰,设计了针对理想控制力矩基于干扰观测器的滑模控制器.为减小滑块附加干扰力矩,研究了理想控制力矩的最优分配策略.最后,为双执行机构搭建了半物理仿真平台,结果表明:姿态机动过程中,与滑块加速度相关的附加惯性力矩远大于其他干扰项,最优力矩分配策略能够大幅减小快时变的附加干扰,优化效果明显;姿态保持过程中,干扰观测器能有效观测系统慢时变...

无人机作为一种会飞的机器人,已在海上搜救中得到应用。为使无人机适应于海上复杂环境,在姿态控制上针对控制参数整定困难、参数不能自适应改变和无人机飞行中易受外界环境干扰等问题,采用串级控制与模糊控制相结合的串级模糊PID姿态控制,实现PID参数随系统的改变而自适应调节。使无人机在稳定性、快速性、准确性和抗干扰能力等方面取得一定的提升。

提出了一种新型串列式双旋翼飞行器。该飞行器采用上下串列螺旋桨设计,其中的一个螺旋桨固定,而另外一个螺旋桨可以摆动,以调整飞行器飞行姿态,达到控制飞行器飞行及保证稳定的目的。分析了国际上类似飞行器的发展概况及其特点,介绍了串列式双旋翼飞行器的机械结构设计方案。对飞行器的姿态控制问题进行了相应的理论分析,建立了动力学模型,并针对模型的特点改写了开源飞控APM。通过对控制系统及实际机械结构的试验,验证了方案的可行性。