电液负载模拟器的自适应滑模控制方法
非线性控制系统中的滑模控制算法研究
非线性控制系统中的滑模控制算法研究随着现代工程控制系统的广泛应用，非线性控制系统已经成为研究的热点之一。
当访问变量具有非线性特征时，系统控制变得复杂和困难，这时，非线性控制系统中的滑模控制算法可以很好地解决这一问题。
一、滑模控制算法简介首先，了解滑模控制算法的背景非常重要，此算法是在20世纪60年代初期由Emel'yanov Loenid S提出的。
在非线性控制系统中，滑模控制算法通过构造滑动面来对复杂的非线性系统进行控制。
滑动面，指的是系统输出到期望输出之间的误差相对于一条超平面的垂直距离。
通过设置控制器参数，可以使这样的误差控制在接近于零的水平上，从而实现对非线性系统的稳定控制。
目前，滑模控制算法已经广泛应用于机电系统控制、物流系统控制、电网控制、机器人控制等领域，成为解决非线性控制难题的重要方法之一。
二、滑模控制算法研究现状不同于传统线性控制算法，滑模控制算法具有其独特性——可以通过构造新的滑动面以应对不同的非线性特征，因此具有很强的适应性和灵活性。
在滑模控制算法的研究中，广泛使用的策略是采用不同的滑动面构造方法。
其中，最常用的方法为修改控制参数或增加常数调节，以达到期望控制效果。
然而，在特定的高阶滑模控制策略中，这种基于参数调整的方法不再适用，而是采用更加深层次的滑模控制策略。
这种策略更加注重基于系统状态和系统性质的滑模控制策略，如基于二阶形式的滑模控制策略、基于时间滞后系统的滑模控制策略等，这些策略更加符合实际应用的要求。
除此之外，为了使滑模控制算法更加实用和稳定，还需要在其他关键领域开展研究。
三、滑模控制算法未来发展总的来说，目前滑模控制算法研究已经取得了很多进展，但仍然存在许多问题亟待解决。
未来，我们可以开展一些相关研究，以更好地发挥滑模控制算法在解决非线性控制系统中的重要作用。
首先，可以开展基于滑模控制的系统建模和仿真研究。
这可以帮助我们对滑模控制算法的特点和局限有更全面的理解，并通过实证研究来使控制策略更加切实可行。
滑模机用途
滑模机用途滑模控制（SMC）是一种基于滑模变量设计控制器的控制技术。
它通过引入一个滑模面来实现系统状态的控制和调节。
滑模控制具有快速、鲁棒和适应性等特点，被广泛应用于各个领域。
以下将详细介绍滑模机的用途。
1. 机器人控制：滑模控制在机器人控制中具有广泛的应用。
机器人作为一种自动化控制系统，需要实时监测环境和准确控制自身运动。
滑模控制可以通过引入一个滑模面，有效地抑制外部扰动和模型不确定性对机器人运动的影响，提高机器人的鲁棒性和适应性。
同时，滑模控制还可以实现机器人运动的快速和准确控制，提高机器人的响应速度和精度。
2. 电动汽车驱动系统：滑模控制在电动汽车驱动系统中的应用正在日益增多。
电动汽车驱动系统需要实现电机转速、转矩和位置等参数的精确控制，以提高电动汽车的性能和安全性。
滑模控制可以通过引入一个滑模面，实现对电动汽车驱动系统的高精度控制。
同时，滑模控制还可以提高电动汽车的能效，减少能量消耗，延长电池寿命。
3. 电力系统调度与控制：滑模控制在电力系统调度与控制中广泛应用于电力系统的稳定性控制和电力负荷的精确调节。
电力系统调度与控制需要实时监测电力系统的稳定性和运行状态，并调节电力负荷以保持电力系统的稳定运行。
滑模控制可以通过引入一个滑模面，实现对电力系统的快速响应和精确控制。
同时，滑模控制还可以提高电力系统的鲁棒性和抗干扰能力，提高电力系统的稳定性和可靠性。
4. 航空航天系统：滑模控制在航空航天系统中的应用正在逐渐增多。
航空航天系统需要实现飞行器的精确控制和姿态稳定。
滑模控制可以通过引入一个滑模面，实现对飞行器的快速控制和精确姿态稳定。
同时，滑模控制还可以提高飞行器的鲁棒性和适应性，抵抗外部干扰和风载扰动。
5. 工业自动化系统：滑模控制在工业自动化系统中也有广泛的应用。
工业自动化系统需要实现对工业过程的精确控制和调节。
滑模控制可以通过引入一个滑模面，实现对工业过程的高精度控制和调节。
同时，滑模控制还可以提高工业自动化系统的鲁棒性和适应性，抗干扰和模型不确定性的能力。
《模糊滑模控制》课件
03
滑模控制
滑模控制的基本概念
滑模控制是一种变结构控制方 法，通过不断改变系统的结构
来达到控制目标。
它利用滑动模态的概念，使 系统在动态过程中按照预设 的滑模面运动，从而实现快
速、稳定的控制。
滑模控制具有对参数变化和外 部扰动不敏感的优点，因此在
许多领域得到广泛应用。
滑模控的设计和控制律的设计两 个部分。
详细描述
在机器人控制系统中，模糊滑模控制通过 构建机器人的运动学模型和动力学模型， 实现了对机器人运动的精确控制。它能够 根据环境变化自适应调整机器人的运动轨 迹和姿态，提高了机器人在复杂环境下的 适应性和稳定性。
飞行器控制系统中的应用
总结词
飞行器控制系统需要保证飞行的安全性和稳 定性，模糊滑模控制能够提高飞行器的导航 精度和抗风扰能力。
技术挑战
解决模糊滑模控制中的计算负担 问题，提高其实时性能。
应用前景
拓展模糊滑模控制在机器人控制 、航空航天、智能制造等领域的 应用，提高系统的性能和稳定性 。
01
研究重点
进一步研究模糊滑模控制在复杂 系统中的应用，如多变量系统、 非线性系统等。
02
03
发展方向
结合深度学习、强化学习等先进 技术，提升模糊滑模控制的自适 应性和智能性。
模糊滑模控制的优缺点总结
01
缺点：
02
计算负担：模糊逻辑需要一定的计算资源，对于高速实时系统可能存 在计算负担问题。
03
缺乏精确性：由于模糊逻辑的近似推理，其结果可能不如传统滑模控 制精确。
04
对初始状态敏感：模糊逻辑对系统的初始状态较为敏感，可能导致系 统状态在切换过程中出现震荡。
未来研究方向与展望
电动负载中惯量电模拟实现方法
ｓ ｌｓｉ ｄ ｃ ｔ ｄ ｔ ａ ｈ ｎ ｒｉ ｌｃ ｒｃ １ ｍｕ ａ ｉｎ ｍｅ ｈ ｄ ｗａ ｅ ｓｂ ｅ ａ ｄ ｒ ａ ｏ ａ ｌ． ｕ ｔ ｎ ｉａ ｅ ｈ ｔｔ ｅ ｉ ｅ ｔａ ｅｅ ｔ ｉａ ｅ ｌ ｔ ｔ ｏ ｓ ｆ ａ ｉ ｌ ｎ ｅ ｓ ｎ ｂ ｅ ｏ
模 拟是 通过 控制 电机 的输 人 电压 来 改 变转 矩 、 速 转
等 机械 量使 试 验 系 统 动 力 特性 与 具 有 大 质量 机 械
ｗａ ｅｅｔｄ ａ ｈ ｅ ｔｏ ｊｃ ｏ ｖ ｒｆ ｈ ｆｅ ｔ ｅ ｅ ｓｏ ｈ ｅ ｌ ａｉｎａ ｐ ｏ ｃ ．Ｔｈ ｙ ａ ｃ ｌｒｓ ｏ ｓ ｒ ｃ ｓ ｆｓｅ ｓｓ ｌｃｅ ｓｔ ｅｔｓ ｂｅ ｔｔ ｅ ｉ ｔｅｅｆｃｉ ｎ ｓ ｆｔ ｅｒａｉ ｔ ｐ ｒａ ｈ ｙ ｖ ｚ ｏ ｅｄ ｎ ｍｉａ ｅ ｐ ｎ ｅｐ ｏ ｅｓｏ ｔｐ
总第 ２ ２ ０ 期
２１ ０ １年第 ４期
舰 船 电 子 工 程
Ｓ ｉ ｅ ｔ ｏ ｉ ｇ ｎ ｅ ｉ ｇ ｈ ｐ Ｅｌｃ ｒ ｎ ｃ Ｅｎ ｉ ｅ ｒｎ
Ｖｏ ． １ Ｎｏ ４ １３ ．
１ Ｏ９
电 动 负 载 中 惯 量 电模 拟 实 现 方 法
王 皖君 张为公
南京 ２０ ９ ） １０ ６ （ 南大学仪器科学 与工程学院 东
Ｋ ｙ Ｗ ｏ ｄ ｅｅ ｔ ｉａ ｏ ｄ。ｉ ｅ ｔ ｍｕ ａ ｉ ｎ ｃ ｅｅ ａ ｉｎ ｏ ｓ ｒ ｅ ｅ ｒｓ ｌｃ ｒｃ ｌ ａ １ ｎ ｒ ｉ ｅ ｌ ｔ ，ａ ｃ ｌ ｒ ｔ ｂ ｅ ｖ ｒ ａ ｏ ｏ Ｃｌ ｓ ｍｂ ｒ ＴＭ ９ １ ４ ａ ｓ Ｎｕ ｅ ２．
摘
要
为了克服 电动负载 中惯量 机械模拟方法 的固有 缺点 ， 究了惯量电模拟及其实现方法 。在分析惯量 电模拟原 研
基于代码生成的PMSM滑模控制
基于代码生成的PMSM滑模控制关键词：永磁同步电机；滑模控制；代码生成；MATLAB/Simulink随着电力电子技术和计算机技术的不断发展，基于代码生成的控制设计方法逐渐成为研究和工程实践中的重要手段。
基于代码生成的控制方法可以将控制算法设计原型快速部署到实际控制器中，提高了控制系统的开发效率和可靠性。
本文以PMSM为研究对象，基于代码生成的方法对PMSM进行滑模控制器的设计和实现，通过MATLAB/Simulink对PMSM进行模拟仿真，验证了基于代码生成的PMSM滑模控制方法的有效性和可行性。
二、PMSM滑模控制原理滑模控制（SMC）是一种强鲁棒性的控制方法，其核心思想是通过引入滑模面来抑制外部扰动和不确定性对系统的影响，使得系统在滑模面上运动，从而实现对系统的稳定控制。
PMSM系统动态方程如下所示：\begin{array}{c}\frac{\text {d}}{\text {d} t} \overrightarrow{X}=f\left(\overrightarrow{X}, \overrightarrow{U}\right) \\\overrightarrow{Y}=g\left(\overrightarrow{X}, \overrightarrow{U}\right)\end{array}\overrightarrow{X}为系统状态变量，\overrightarrow{U}为系统输入变量，\overrightarrow{Y}为系统输出变量，f和g分别为系统的状态方程和输出方程。
PMSM的滑模控制器设计步骤如下：1. 设计滑模面：为PMSM系统设计一个包含状态变量和控制变量的滑模面，使得系统在滑模面上的动态行为具有较好的特性；2. 设计滑模控制律：基于滑模面设计PMSM的滑模控制律，使得系统的状态变量在滑模面上收敛到零；3. 确定控制器参数：根据系统的参数和性能要求，确定滑模控制器的参数。
电液伺服试验机的QFT控制研究
进行试验辨识， 并在系统模型上进行 ＱＦＴ 控制器设计和仿真。 结果表明： 在工况发生变化时， 所设计的 ＱＦＴ 控制器比 ＰＩＤ
控制器具有更高的控制精度， 鲁棒性更好。
关键词： 电液伺服系统； ＰＩＤ 控制； ＱＦＴ 控制； 鲁棒性； 定量反馈理论
中图分类号： ＴＰ２７１
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ＱＦＴ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ Ｅｌｅｃｔｒｏ⁃ｈｙｄｒａｕｌｉｃ Ｓｅｒｖｏ Ｓｙｓｔｅｍ
意义。
国内已有许多关于电液伺服系统控制策略的研
究， 以降低负载特性等环境变化对电液伺服试验机波
形跟踪效果的影响。 ＣＬＡＲＫＥ ［１］ 研究了试件刚度对电
液伺服试验的影响， 采用递推最小二乘法对试件刚度
进行在线辨识， 并提出自适应 ＰＩ 控制器； 为补偿系
统内参数 的 不 确 定 性 并 提 高 控 制 目 标 的 跟 踪 效 果，
ＡＬＬＥＹＮＥ 等 ［２－４］ 根据李雅普诺夫稳定性理论设计了
自适应控制器， 该控制器具有较好的稳定性且提高了
波形跟踪精度； 张福波等 ［５］ 研究了 ＰＩＤ 控制器参数
适应于刚度变化的修正方法， 并提出了相应的自适应
控制算法。
为改善控制器对不同工况的适应性， 一些智能控
制方法也被应用于电液伺服试验机系统中， 如鲁棒控
ｆｅｅｄｂａｃｋ ｔｈｅｏｒｙ （ ＱＦＴ） ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｃｏｎｔｒｏｌ ｔｈｅ ｅｌｅｃｔｒｏ⁃ｈｙｄｒａｕｌｉｃ ｓｅｒｖｏ ｔｅｓｔｉｎｇ ｍａｃｈｉｎｅ． ＱＦＴ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｆｏｒ ｓｙｓｔｅｍ ｕｎｃｅｒｔａｉｎ⁃
ｔｙ． Ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ ｓｔｒｏｎｇ ｃｏｎｔｒｏｌ ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ， ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｈａｓ ｕｎｉｑｕｅ ａｄｖａｎｔａｇｅｓ； ｔｈｅ ＱＦＴ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ｃａｎ ａｌｓｏ “ ｔａｉｌｏｒ” ｔｈｅ ｃｏｎ⁃
液压位置伺服系统的模糊滑模控制器设计
（）： －＝ Ｋ ｓ Ｉ
１
（） １
（ ）阀的增量 方 程 ： ２
ＱＬ＝ Ｋ — Ｋ。 ｔ Ｐ． （） ２
ｌ
户Ｌ （） ３
Ｘ２＝ Ｘ ３
（） ６
（ ）液压 缸流 量 方程 ： ３
ＱＬ＝ Ｃ Ｐ ｃ＋ＡＹ＋
－ｒ
ｌ Ｘ３＝一ａ ｘ 一ａ Ｘ ２２ ｌ ３一ｂ ｕ＋厂
维普资讯
３ ０
液 压 与 气动
厂 ＋ ３
．
２０ ０ ６年 第 ５期
权平 均法 。
其中： ｌ 叫 ， ２ ； ６＝ ａ ＝２ ｈ 口 ＝叫 ，
口－ 口１
‘
３
７＋ａ ； ２－ ＋
Ｆ＋
Ｆ ＋
２
Ｆ。
。
不连续 控 制项 容 易 产 生抖 动 ， 程 上 常采 用 饱 和 工
液 压位 置伺 服控 制 系统 由控 制器 、 电液 比例 阀 、 液 压缸和位置传感器组成。 （ ）电液比例 阀的传递 函数： １
ｎ ∞
为总泄漏 系数 ； 为负载质量 ，ｇ Ｃ为阻尼系数 ， ． ｍ ｋ； ｓｃ Ｆ 为外 干 扰 力 ， ｇ ／ ｍ； ｋ ；Ｋ。 弹簧 的 弹性 系数 ， 为
Ｐｏ ｉｉｎ Ｓｅ ｖ ｓｅ ｓｔｏ ｒ ｏ Ｓｙ ｔ ｍ
ＴＡＮＧ ｎ —ｏ ＨＡＮＧ ｏ ｘｎ，ＬＩ Ｇ ｉｎ ｗｅ Ｑｉｇ ｂ ，Ｚ Ｇｕ － ｉ Ｎ Ａ Ｊａ — ｉ
（ 西 理 工 大 学 机 电工 程 学 院 ， 西 赣 州 江 江 ３１０ ） ４ ００
摘
要 ： 对液 压位 置伺服 系统存 在 比较 大 的不确 定性 及 干扰 ， 出 了一 种新 的模 糊滑模 控 制方 法 。用 针 提维普资讯 来自２０ 年第 ５ ０ ６
基于PLC的机电传动系统的自适应控制策略
基于PLC的机电传动系统的自适应控制策略自适应控制策略是指根据系统当前的运行状态和环境变化，自动调整控制参数或控制方式，以提高控制系统的性能和适应能力。
在基于PLC的机电传动系统中，采用自适应控制策略可以有效提高系统的响应速度、稳定性和精度，并且能够适应不同的工作负载和任务需求。
本文将重点介绍几种常用的基于PLC的机电传动系统的自适应控制策略。
第一种自适应控制策略是基于模型参考自适应控制方法。
这种方法通过建立机电传动系统的数学模型，并以模型为参考，根据传感器反馈信号与预设值的差异来调整控制器的输出信号，使得实际输出与模型输出保持一致。
模型参考自适应控制方法可以有效提高系统的跟踪能力和稳定性，并能够适应系统参数的变化和负载的波动。
第二种自适应控制策略是基于自适应神经网络的控制方法。
由于神经网络具有强大的非线性建模和自适应学习能力，因此可以用来建立机电传动系统的动态模型，并通过训练网络参数来实现系统的控制。
自适应神经网络控制方法可以适应系统的非线性特性和参数变化，具有很好的控制精度和鲁棒性。
第三种自适应控制策略是基于模糊控制的方法。
模糊控制是一种基于经验知识的控制方法，通过模糊化输入和输出变量以及设计一组模糊规则来实现控制。
在基于PLC的机电传动系统中，可以利用模糊控制来处理系统的非线性和不确定性，并根据系统当前的状态和环境变化来调整控制输出，以实现自适应控制。
模糊控制方法具有简单、直观、适应性强的特点，对于一些复杂的机电传动系统具有良好的控制效果。
除了以上三种常用的自适应控制策略，还有一些其他的方法可以用于基于PLC的机电传动系统的自适应控制中，例如遗传算法、粒子群算法等优化算法，以及自适应辨识方法等。
根据不同的控制需求和系统特点，可以选择合适的自适应控制策略。
总之，基于PLC的机电传动系统的自适应控制策略可以提高系统的响应速度、稳定性和精度，并能够适应不同的工作负载和任务需求。
通过建立系统的数学模型、利用神经网络、模糊控制或者其他优化算法，可以实现自适应调整控制器的输出信号，以使系统实际输出与期望输出保持一致。
基于最大转矩电流比的永磁同步电机自适应滑模控制
基于最大转矩电流比的永磁同步电机自适应滑模控制葛晨阳$孙新程！闫天一#胡继磊#(1.国网江苏省电力有限公司连云港市赣榆区供电分公司，江苏连云港222100；2.国网江苏省电力有限公司高邮市供电分公司，江苏扬州225600)摘要:针对永磁同步电机伺服系统在外部扰动力矩下的速度跟踪控制问题，提出了一种基于最大转矩电流比的自适应滑 模控制器。
为了简化计算，采用牛顿！最大转矩电流比对电机交直轴电流的分配，在基础上改进了自适应滑模速度控制器。
为减少滑模控制中的抖振，设计了自适应滑模切换 ° 对比 ，提控制 有效提升了系统的动 应能力扰动力。
关键词： 永磁同步电机;最大转矩电流比；自适应滑模控制;抗扰动能力0引言内置式永磁同步电机(Interior Permanent Magnet Synchronous Motor ,IPMSM )因其体积小、结构简单、功率度高等优点， 大应用于 电动、出转矩大、动 应 速 的°,统的永磁同步电机大采用的！＞=0的控制，控制 于，适于 永磁同步电机(Surface Permanent Magnet Synchronous Motor ，SPMSM)。
于IPMSM 转的 ，采用!＜=0的控制方提高电机 ， 电流用， 提高了系 统 。
最大转矩电流比(Maximum Torque Per Ampere ，MTPA ) 的控制分利用IPMS M 转子磁路的对称性所的磁阻转矩，提高电机 度。
电磁转矩"e电流!＞、!q在的 ，了计算难度。
文献［1］ 统的查表法计算不同电磁转矩"e对应的!＞、!q 的值，但是这种大的数据 空；文献⑵提出了基于IPMSM 的非线性磁链模型对d 轴磁链 电流、g 轴磁链和电流分别拟合，得到相应的转矩程和 MTPA 条件，这种对际系统的运算能力求较高。
滑动模态控制(Sliding Mode Control ，SMC )具有快速 响应、对参数扰动变化敏感、参数设计无须系统在线辨识等优点，被大量应用于非线性系统的控制中。
永磁同步电机滑模控制
永磁同步电机滑模控制永磁同步电机滑模控制是一种常用的控制方法，能够实现对永磁同步电机的精确控制。
本文将介绍永磁同步电机的基本原理，滑模控制的基本思想和具体实现方法，并讨论永磁同步电机滑模控制的优缺点及应用前景。
永磁同步电机是一种利用永磁体产生磁场与电流产生的磁场相互作用来实现机械能转换的电机。
它具有高效率、高功率密度、高控制精度等优点，广泛应用于工业生产和交通运输等领域。
然而，由于永磁同步电机具有非线性和强耦合等特点，传统的控制方法难以满足其高性能控制的要求，因此需要采用先进的控制方法。
滑模控制是一种基于状态反馈的控制方法，其基本思想是通过引入一个滑模面，使系统状态在滑模面上滑动，从而实现对系统的控制。
在永磁同步电机滑模控制中，滑模面通常选择为电流误差和速度误差的线性组合。
通过不断调节控制器的输出，使滑模面上的状态滑动到零点附近，从而实现对电机的精确控制。
具体实现永磁同步电机滑模控制的方法有很多，其中一种常用的方法是采用最速滑模控制策略。
该策略通过选择合适的滑模面和控制器参数，使得系统状态在滑模面上的滑动速度最大，从而加快系统的响应速度。
同时，为了保证系统的稳定性，还需要引入柔化技术和扩张技术等辅助控制手段。
永磁同步电机滑模控制具有许多优点。
首先，它能够实现对永磁同步电机的精确控制，具有良好的动态性能和稳态性能。
其次，滑模控制不依赖于系统的精确数学模型，对系统参数的变化和不确定性具有较强的鲁棒性。
此外，滑模控制还具有简单、易实现、计算量小等特点，适用于实时控制系统。
然而，永磁同步电机滑模控制也存在一些缺点。
首先，滑模控制需要选择合适的滑模面和控制器参数，这对控制器的设计和调试提出了一定的要求。
其次，滑模控制存在滑模面上的抖动问题，可能会对系统的稳定性和控制精度产生一定的影响。
此外，滑模控制对系统的测量误差和噪声具有一定的敏感性，需要采取相应的抗干扰措施。
尽管永磁同步电机滑模控制存在一些局限性，但其在高性能控制领域仍具有广泛的应用前景。
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文章编号 ：０ ６ ９ ４ （０ １ １ － １ ８ ０ １０ — ３ ８ ２ １ ） １ ０ ６ － ４
计
算
机
仿
真
２１年１月 ０１ １
电液 负载 模 拟 器 的 自适 应 滑 模 控 制 方 法
杨 芳 ， 朝辉 袁
（ 西北 工业大学 自动化学院 ， 陕西 西安 ７ ０ ７ １０２） 摘要 ： 针对电液负载模拟器存 在的系统非线性 、 不确定性和强干扰 的控制难点 ， 设计了 自适应滑模控制 方法。设计积分滑 模 以降低控制器对期望跟踪轨迹 高阶导数 的要求 ； 设计动态滑模算法抑 制抖振 ； 采用 小脑模型关 节控制器 （ ＭＡＣ） Ｃ 在线学 习 系统不确定性 以降低控制器参数设计 的保守性 。设计 ＿自适应滑模控制律 ， ｒ 给出 了 Ｃ Ｃ神经 网络权值调整算法 ， 明了 ＭＡ 证 控制器 的稳定性 ， 以确保系统稳定且输 出跟踪误差渐近收敛于零 。仿真结果 证明了控制策 略的有效性 。电液 负载模拟器 ； 非线性 ； 动态积分滑模 ； 小脑模 型关节控制器 ； 轨迹跟踪
ｅ ｎ ｈ ｔ ｂ ｌ ｙ ｏ ｏ ｔ ｌ ｒｗ ｓｐ ｏ ｅ ．Ｔ ｅ ｅ ｗ ｒ ｓ ｇ ａ ａ ｔｅ ｔ ｅ ｏ ｔ ｕ ｒｃ ｉ ｇｅ ｒ ｒｃ ｎ ｅｇ ｎ ｏ ｚ ｒ ｉ ｎ ａ ｄ ｔｅ ｓａ ｉ ｔ ｆｃ ｎｒ ｌ ａ ｒ ｖ ｄ ｉ ｏｅ ｈ ｓ ｏ ｋ ｕ ｒｎ ｅ ｕ ｐ ｔ ａ ｋ ｎ ｒｏ ｏ ｖ ｒ ｉ ｇ ｔ ｅ ｏ ｗｈｌ ｈ ｔ ｅ ｔ ｅ ｓ ｓ ｍ ｓ ｓａ ｉ ｚ ｄ ｈ ｙ ｔ ｉ ｔｂ ｌ ｅ ．Ｔ ｅｓｍｕ ａ ｉｎ ｒ ｓ ｌ ｌ ｓｒ ｔ ｈ ｆ ｃｉｅ ｅ ｓｏ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｔ ｏ ． ｅ ｉ ｈ ｉ ｌｔ ｅ ｕｔ ｉ ｕ ｔａｅ ｔ ｅ ｅｆ ｔ ｎ ｓ ｆ ｈ ｏ ｔｏ ｈ ｄ ｏ ｓ ｌ ｅ ｖ ｔ ｍｅ ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： ｌｃｒ Ｅｅ ｔ ｏ—ｈ ｄ ａ ｌ ｏ ｄ ｎ ｉ ｌ ｔ ｎ； ｎｉ ｅ ｒ Ｄｙ ａ ｃ ｉ ｔｇ ａ ｌ ｉｇ ｍｏ ｅ； ＭＡＣ ｅｗｏ ｋ； ｙ ｒ ｕ ｉ ｌａ ｉ ｇ ｓｍｕ ａｉ ｃ ｏ Ｎｏ ｌ ａ ； ｎ ｍｉ ｎ ｅ ｒ ｌ ｓｉ ｎ ｄ Ｃ ｎ ｄ ｎ ｔ ｒ
ｑ ｉ ｍ ｎｓｆ ｅ ｉ ｄｔ ｃ ｉｇｔ ｊ ｃ ｒ．Ａ ｄ ｎ ｍｉ ｓ ｄ ｇｍ ｄ ｅｈ ｄ ｗ ｓｄ ｓ ｎ ｄ ｔ ｅ ｍ ｎ ｔ ｔ ｈ ｔ ｒ ｇ ｕｒ ｅ ｔ ｏ ｄ ｓ ｅ ａｋｎ ｅｔ ｙ ｙ ａ ｃ ｌ ｉ ｏ ｅｍ ｔｏ ａ ｅ ｉ ｅ ｏ ｌ ｉａ ｈ ｃ ａ ｅ ｎ ｅ ｒ ｒ ｒ 阳 ｏ ｉｎ ｇ ｉ ｅ ｅ ｔｉ
Ｔａｋ ｇｔ ｊｃ ｒ ｒｃｉ ａｅｔ ｙ ｎ ｒ ｏ
１ 引言
电液负载模拟器是在地面实验室条 件下 ， 拟飞行器舵 模
（ ｏ ｅｅｏ Ａ ｔｍ ｔｎ Ｎ ｒ ｗ ｓ Ｐ ｌｅｈ ｉ ｌ ｎｖｒｔ ， ｉｎＳ ａｘ ７ ０７ ， ｈｎ ） Ｃ ｌ ｇ ｆ ｕｏ ａ ｏ ， ｏｔ ｅｔ ｏ ｔ ｎｃ ｉ ｓｙ Ｘ＇ ｈｎｉ １０ ２ Ｃ ｉａ ｌ ｉ ｈ ｙｃ ａＵ ｅｉ ａ
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ： ｍｉ ｇ ａ ｈ ｅ ｒｂ ｅ ｆ ｌ ｃｒ 一 ｙ ｒ ｕ ｉ ｌａ ｉ ｇ ｓ ｌｔ ｎ ｓ ｓｅ ，ｓ ｃ ｓ ｎ ｎ ｉ ｅ ｒ ｙ，ｕ — Ａｉ ｎ ｔｔ ｅ ｋ ｙ ｐ ｏ ｌｍｓｏ ｅ ｔ０ ｈ ｄ ａ ｌ ｏ ｄ ｎ ｉ ａ ｉ ｙ ｔ ｍ ｅ ｃ ｍｕ ｏ ｕ ｈａ ｏ ｌ ａｉ ｎ ｔ ｎ ｃ ｒ ｉ ｔ ｎ ｔｏ ｇ ｉ ｔｒｅｅ ｃ ｓ ｎ ａ ａ ｔ ｅ ｓｉ ｉ ｇ ｃ ｎ ｒ ｌ ｔ ｏ ｎ ｅｅ ｔ — ｙ ｒｕ ｉ ｏ ｄ ｎ ｉ ｌｔ ｒｗａ ｎ ｅ ａ ｎｙ ａ ｄ ｓｒ ｎ ｎｅ ｆｒ ｎ ｅ ，ａ ｄ ｐ ｉ ｌ ｎ ｏ ｔ ｈ ｄ ｏ ｌｃｒ ｈ ｄ ａ ｌ ｌａ ｉｇ ｓｍｕ ａｏ ｓ ｉ — ｔ ｖ ｄ ｏ ｍｅ ｏ ｃ ｖ ｓｉａｅ ．Ｉ ｈ ａ ｅ ，ｉ ｔｇ ａ ｓｉｉ ｇ ｍｏ ｅ ｗ ｓ ｄ ｓｇ ｅ ｏ ｄ ｃ ｅ ｓ ｈ ｏ ｔｏｌｒ ｅ ｔ ｔｄ ｎ ｔ ｅｐ ｐ ｒ ｎ ｅ ｒ ｌ ｌ ｎ ｄ ａ ｅ ｉｎ ｄ ｔ ｅ ｒ ａ ｅ ｔ ｅ ｃ ｎ ｒ ｌ ｓ’ｈ ｇ －ｏ ｄ ｒｄ ｒ ａｉｅ ｒ — ｇ ｄ ｅ ｉ ｈ ｒ ｅ ｅｉ ｔ ｅ ｖ ｖ
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中 图分 类 号 ：Ｐ ７ Ｔ２３ 文 献 标 识 码 ： Ａ
Ａｄａ ｔｖ ｉ ｎ ｎｔ ｏ ｏ ｅ ｔｏ－ ｄｒ ｕ ｉ ａ ｍ ｕ ａ ｏ ｐ ｉｅ Ｓｌ ｄｉ ｇ Ｃｏ ｒ ｌｆ ｒＥｌ ｃｒ ｈｙ ａ ｌｃ Ｌｏ ｄ Ｓｉ ｌ ｔ ｒ
ＹＡＮＧ ａ ｇ， Ｆ ｎ ＹＵＡＮ ａ －ｈ ｉ Ｚｈ ｏ ｕ