徐志伟，范元勋，汪训浪，雷建杰，戴 立

(南京理工大学 a.机械工程学院；b.自动化学院，南京 210094)

0 引言

为保证姿/轨控动力发动机的动态控制性能，要求其燃气阀具有快速响应性能，而传统的燃气电磁阀因较强的电磁惯性及响应明显滞后等缺点很难达到快速响应，故一种新型的电动直线阀逐渐取代电磁阀。直线负载模拟器用于模拟此电动直线阀在实际工况下的真实负载。历年来研究重点多集中于多余力矩抑制方面，但对负载模拟器的研究多应用于对旋转舵机的加载测试，即多集中于扭转对扭转的扭矩式加载，而直线式负载模拟器结构较为复杂，且主动直线运动所导致的多余力更难抑制[1]。

当前，利用智能控制算法来代替传统控制方法成为当前多余力(矩)抑制的热点，而CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)即小脑模型神经网络，其结构简单，学习速度快，适应于被动式负载模拟器的实时控制[2]。文献[2]针对无人机舵机的负载模拟器，引入了非均匀量化方法，并利用高斯权重常数来分配CMAC误差，仿真表明，所提算法将多余力矩的干扰降低到了3.5%；文献[3]采用CMAC和PD结合的控制方法，并引入自适应学习率，仿真运行超60s后系统仍然稳定，但其应用对象仅为单输入单输出系统；文献[4]提出一种新的CMAC权值更新公式，新的CMAC算法旨在提高负载模拟器输出平滑性，把稳态误差降低了21%，并进行实物实验验证了其可行性；文献[5]提出了一种模糊与CMAC复合的FCMAC方法，用于对永磁直线电机的逆控制，并实现了复杂逆模型简单化。……