题目：被动式电动力矩伺服系统的性能改善方法研究

被动式电动力矩伺服系统主要用于实验室条件下，对飞行器飞行过程中舵面所承受的气动铰链力矩进行模拟和复现，是进行飞行器地面半实物仿真的主要设备之一。本论文选题源自国家自然科学基金，主要研究如何进一步提高被动式电动力矩伺服系统（又称电动加载系统）的性能。重点研究了被动式电动力矩伺服系统的智能控制策略，并从软件和硬件两大方面来寻求性能改善的方法。

本文采用了一套循序渐进的研究方法，首先利用数学手段研究被动式电动力矩伺服系统的原理，之后建立一个完善的系统模型，为智能控制算法的仿真研究搭建了有效的平台，也为实现、验证以及评估控制策略奠定了基础，此外，通过基于模型的前馈补偿，为控制系统的优化提出了指导性意见。

智能控制策略的研究集中于CMAC (Cerebella Model Articulation Controller)和PD (Proportional Derivative)复合控制策略的框架中，目前分别在控制器的动态性能、系统的控制精度以及控制稳定性等方面有了一定的研究成果。然而，CMAC-PD复合控制策略在快速学习的同时，也引入了输出增减变化过于频繁的问题，局部表现为输出不够平滑。本文针对这一问题提出一种新型二维高斯权重CMAC-PD控制策略，在不损失加载精度的前提下平滑输出，不易震荡。此外，为解决CMAC存储空间过大，容易因过学习导致发散的问题，本文研究并提出了一种三阶B样条KCMAC-PD控制策略，并通过仿真和实验验证了其对存储空间的精简以及保证稳定学习的能力。为提高CMAC对连续可导指令的逼近能力，并提高学习收敛的快速性，提出了一种基于模糊推理的FCMAC-PD控制策略，有效提高了控制精度和输出平滑性，且学习收敛速度非常快。

原有实验系统中力矩电机输出轴为单端支撑结构，容易在加载过程中产生横向窜动。本文对实验室已有的硬件平台进行了整修和改进，在电机后端增加轴承以形成两端支撑结构，避免发生窜动。硬件平台由DSP+FPGA组成，其中DSP主要负责智能控制算法的运行、指令信号的生成和反馈信号的处理，FPGA主要负责对反馈信号进行采集和预滤波处理，二者协调运行，提高了系统的实时性。

最后在实验平台上进行了实验测试，通过实验结果来验证改进的控制方法，并对上述各种方法特点和适应场合进行了分析和总结。