电液速率伺服系统的智能控制研究

将自适应模糊控制理论引入电液速度伺服系统之中，提出了一种基于模糊逻辑关系的自学习控制方法，即彩BP算法对经验规则进行修改，改善系统动态特性，仿真结果表明该控制方法能有效的控制电液速度伺服系统。     

电液速度伺服系统的智能控制研究

将自适应模糊控制理论引入电液速度伺服系统之中,提出了一种基于模糊逻辑系统的自学习控制方法,即采用BP算法对经验规则进行修改,改善系统动态特性.仿真结果表明该控制方法能有效的控制电液速度伺服系统.     

电液比例阀控系统的自学习模糊控制的研究

本文针对电液比例阀控系统实时控制性能差，系统具有严重时变性等特点提出了采用自学习模糊控制作为控制策略，构成闭环控制系统的控制方法，自学习模糊控制实际上是一种能自己修正控制规则的模糊控制器，这种控制器运用的线寻优技术，实现自学习方式并实时修正模糊控制策略，仿真和实验研究表明该控制方式具有实时性能好，响应快的优点。     

电液位置伺服系统鲁棒反馈线性化控制

针对电液位置伺服系统存在强非线性和外界干扰不确定性的问题,提出将反馈线性化与滑模控制相结合的鲁棒反馈线性化控制策略。建立了电液位置伺服系统非线性模型,利用反馈线性化技术将其精确线性化,利用滑模控制来补偿其外界干扰不确定性,同时采用最优控制理论设计了切换函数,并引入模糊控制设计了自适应指数趋近律。以时变负载力扰动为例对系统性能进行了研究,仿真结果表明:该方法有效提高系统鲁棒性、加快响应速度和削弱了抖振。     

一种节能非线性电液伺服系统双层模糊控制方法研究

为了降低电液伺服阀控制系统能量损失,设计了双层模糊控制器,并对电液伺服系统能量进行仿真验证。分析了电液伺服阀模型简图,建立了电液伺服阀动力学模型,推导出比例溢流阀的开启压力与泵压的关系方程式。设计变论域双层模糊控制方法,分别对电液伺服系统负载反馈和输出误差反馈进行在线调节,通过MATLAB软件对控制系统节能效果进行仿真验证,并且与传统PID控制方法进行对比和分析。结果表明:采用传统PID控制方法的电液伺服系统输出误差较大、能量损失较多;采用双层模糊控制方法的电液伺服系统输出误差较小、能量损失较少。采用双层模糊控制方法,能够提高非线性电液伺服系统输出精度,从而有效减小了控制系统的能量损失。     

基于基因算法的模糊控制优化及其用于电液伺服控制

本文研究了基于基因算法的模糊控制优化,并用于电液伺服系统的控制中,该方法为模糊控制的设计提供了一条有效并具有普遍性的途径。采用基因优化设计的模糊控制器对一类典型的电液伺服系统控制,有着满意的控制性能,基因算法与模糊控制的结合是实现电液伺服智能控制的一个重要内容。     

基于AMESim-MATLAB的滑模模糊阻抗力位切换控制

为提高电液伺服系统在不同工况下位置跟踪和力跟踪性能，并减小力位切换时的力位跟踪误差，提出一种基于滑模模糊阻抗的力位切换控制策略。在自由空间中采用滑模控制提高系统位置跟踪性能，在接触空间采用基于位置的模糊阻抗控制提高液压缸从自由空间到接触空间的接触力稳定性。在建立AMESim模型基础上，与MATLAB/Simulink建立联合仿真，结果表明：该控制算法对电液伺服系统有良好的力位跟踪能力，有效减小了力位切换过程中力位跟踪误差。     

被动式电液力伺服系统的高阶积分滑模控制

针对被动式电液力伺服系统的控制问题,提出了高阶积分滑模控制方法。积分滑动模可以降低控制器对期望跟踪轨迹高阶导数的要求,有效抑制传统滑模变结构控制中的抖振问题;CMAC神经网络在线学习系统不确定性能够降低控制器参数设计的保守性。将该控制方法应用于电液力伺服系统中,并进行仿真。结果表明:该控制方案均具有较好的控制性能,且能够有效抑制系统的抖振。     

泵控电液伺服系统多模态可拓控制研究

针对泵控电液伺服系统位置控制的快速性、稳定性和精确性存在矛盾的问题,本文提出了一种多模态可拓控制电液伺服系统,将可拓方法应用于系统设计中.多模态可拓控制切换器根据提取的系统特征信息,建立特征状态的关联函数,根据关联度划分测度模式将系统运动分为三段,分别由Bang-Bang控制器、模糊控制器和PID控制器进行分段控制.仿...     

电液位置同步伺服系统的模糊控制研究

针对液压伺服系统中的非线性和不确定特性，并为改善常规模糊控制系统中较差的稳态性能，设计了模糊－线性复合控制器，将其应用于电液位置同步伺服系统，分析同步系统中两种常用的控制策略，从而获得最佳控制方式，通过仿真和实验结果显示，本文的控制算法和同步策略可取得良好效果。     

基于连续滑模控制的电液伺服系统轨迹追踪控制

为改善电液伺服系统的轨迹追踪精度,设计一种连续滑模控制器,用于对电液伺服系统进行轨迹追踪控制。在电液伺服系统的建模过程中,以控制阀阀芯位移为依据,得到了电磁线圈上的电压及电流方程。在液压流体的作用下,建立气缸内液压流体的流量方程。根据系统的轨迹误差,构造滑动面模型。在开环传递函数状态空间模型的基础上,建立控制律的连续方程,进而得出连续滑模控制器,以克服电液伺服系统的不确定性和扰动性,控制其对标定轨迹进行精确追踪。与干扰观测器对标定轨迹的追踪结果相比,该方法在追踪弧形及方波标定轨迹时,追踪精度分别提高了31.23%和39.98%。该方法能有效改善电液伺服系统的轨迹追踪精度。     

基于扩张状态观测器的伺服加载模糊滑模控制

针对电动伺服加载测试台存在的间隙、摩擦等非线性控制问题,以滑模变结构控制（SMC）为主体进行了加载控制器设计。分析伺服加载测试台整体结构,提出一种基于扩张状态扰动观测器（ESO）的模糊滑模控制（FSMC）策略。该策略在使用ESO针对伺服加载系统的外部干扰进行观测的基础上,设计了模糊控制对滑动模态面和滑模趋近律进行自适应调节,提高了系统的动态实时跟随能力和干扰补偿能力,并减小SMC控制器稳定时的抖振现象。仿真结果表明：所设计的基于扩张状态观测器的模糊滑模控制器（FSMC-ESO）对比传统SMC及PID控制具有更好的快速响应性和鲁棒性。     

基于李雅普诺夫理论的电液伺服系统非线性位置控制研究

电液伺服系统存在高度非线性及参数时变等问题,同时由于其多学科性质导致精确模型的建立比较困难。针对电液伺服系统非线性位置控制问题,采用基于非线性系统的李雅普诺夫理论的控制器实现电液伺服系统的有效控制,并对控制效果进行仿真验证。构造了伺服阀以及液压执行器的动力学方程,建立电液伺服系统简化数学模型。基于非线性系统的李雅普诺夫理论,利用积分反演法设计了电液伺服系统控制器。采用MATLAB软件对电液伺服系统进行仿真,并与传统PID控制器的计算结果进行对比和分析。仿真结果显示:采用所设计的控制器,电液伺服系统对阶跃和正弦信号的跟踪性能较优,所需控制电压减少50%左右,跟踪误差也大大减少。     

基于预测控制器的电液伺服系统节能方法研究

设计基于预测控制器的电液伺服系统节能方法，以控制电液伺服系统准确追踪期望位置的同时，达到节能的效果。从电液伺服系统的原理出发，分析电液伺服系统的工作原理及结构组成。利用比例方向控制阀阀芯位移，计算出液压缸腔室与油箱压力及供给压力间的压差值。利用活塞位移求取腔室内的压力连续性方程。在考虑比例方向控制阀阻尼系数的基础上，建立其对应的运动方程。利用比例溢流阀的开度，求取其动态方程。通过腔室压力值、比例溢流阀的开度，建立电液伺服系统的状态模型。以期望位置为依据，计算出腔室内压力的期望值，进而求取所需供给压力。利用所需供给压力，构造预测控制器，对电机的转速进行预测控制，以达到动态调节供给压力的效果，实现节能控制。实验结果表明：与采用滑模控制的恒压方法相比，该方法对正弦及随机期望位置的追踪精度分别提高了44.93%和39.98%，对应的能耗分别降低了13.45%和10.54%。 该方法对电液伺服系统的位置控制效果及节能控制效果都较好     

高精度电液比例阀控缸位置伺服系统控制器的设计

设计了一种由反馈控制器和前馈控制器组成的适用于电液比例阀控缸液压位置伺服系统的控制器，前馈控制器根据动力机构的传递函数来设计，反馈控制采用了一种新型的模糊-PID控制器。试验结果显示，采用该控制器的电液比例阀控缸系统获得了较高的位移跟随精度，从而证明了本文所设计的控制器是有效的。     

电液伺服系统的模型参考滑模自适应控制

为了提高电液伺服系统的控制效果，本文将模型参考自适应控制和滑模控制相结合，用模型参考方法来保证系统的稳态品质，用滑模控制方法来改善系统的动态品质，提出一种新的模型参考滑模自适应控制方法，仿真结果表明，该方法能有效抑制参数扰动、量测噪声及干扰，具有很强的鲁棒性。     

永磁同步直线电机的趋近率自适应软切换离散滑模控制

针对存在不确定参数、摩擦及外部扰动的永磁同步直线电机伺服系统,提出一种自适应软切换滑模位置控制策略。首先,将直线电机伺服系统的模型进行状态离散化;然后根据离散化的系统模型,设计一种切换增益自适应变化的滑模控制器;同时,对设计的闭环控制系统进行稳定性分析,并利用正切函数代替符号函数,进一步改善系统的性能;最后通过仿真实验将此方案与经典PID控制及滑模控制进行比较,仿真结果验证了此方案具有更好的跟踪性能和对不确定扰动的鲁棒性。     

基于神经网络的电液位置伺服系统自适应滑模控制

针对电液位置伺服系统(阀控对称缸)模型复杂、参数时变、摩擦影响显著等特点,提出了基于RBF神经网络和基于Lu Gre模型的自适应滑模控制算法。该算法的优点是:(1)利用RBF神经网络逼近控制电流与系统输出压力的关系,将电液位置伺服系统的数学模型简化为二阶,减少了模型参数;(2)采用Lu Gre模型能够准确地描述摩擦过程中复杂的动、静态特性,通过该模型设计摩擦补偿,提高了控制精度;(3)设计自适应滑模控制器,增强了系统的鲁棒性。利用构建的李雅普诺夫函数,证明了闭环系统的稳定性。仿真实验表明:所提算法控制精度较高、响应速度较快、鲁棒性较强。