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模糊PID控制算法在气缸位置伺服控制中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
对有非线性的气缸进行位置伺服控制,采用模糊PID作为控制器的控制算法,提出了分区间分段利用模糊方法调节PID参数的算法。实验结果表明,这样既能防止超调又能提高响应速度,明显地改善了系统的动态和静态性能,并且对气源压力及负载变化的鲁棒性也较强。 相似文献
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气缸在任意中间位置定位的控制是既有广泛实际需求,又有很大技术难度的一个难题。采用气动伺服阀、高速开关阀等控制方式虽然可以实现较高精度的气缸定位,但伴随而来的是成本显著增加或运行速率的降低。为此,研究采用一种集成式数字阀用于气缸的位置控制,以期在低成本的前提下,能高速率地实现较高精度的气缸位置控制。首先通过理论分析和数值仿真设计了一种结构紧凑的集成式数字阀,该阀可以高效地控制输出流量,进而在高速大流量和低速小流量的控制需求上切换。在此基础上,研究了基于这种集成式数字阀的位置控制策略。试验结果表明:采用PID+模糊混合控制策略时,系统在目标点附近保持稳定,重复定位精度可达0.3 mm,响应时间小于1.2 s,具有良好的应用前景。 相似文献
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本文介绍一种利用灰色预测原理设计的预测控制器。预测控制器通过建立系统的预测模型,实现具有“提前控制”效果的预测控制。该方法具有建模简单、预测精度高、实时性强的特点。比较适合液压位置伺服系统。 相似文献
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对有非线性的气动机械手进行位置伺服控制,采用模糊PID作为控制器的控制算法,提出了分区间分段利用模糊方法调节PID参数的算法。试验结果表明,该控制方法既能防止超调又能提高响应速度,明显地改善了系统的动态和静态性能,并且对气源压力及负载变化的鲁棒性也较强。 相似文献
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模糊自适应整定PID控制在数控精密校直机电液伺服系统中的应用研究 总被引:2,自引:1,他引:1
数控精密校直机电液伺服控制系统具有低阻尼、时变性、非线性等性质,运用常规的PID控制难以达到满意的控制效果,运用模糊自适应整定PID控制,结合模糊控制和PID调节的优点,将专家经验用于对PID的kp、ki、kd参数在线自适应整定,增强PID控制器对非线性、时变性系统的调节控制性能,通过仿真实验结果表明:模糊自适应整定PID控制器在数控精密校直机液压伺服系统的控制中,表现出了良好的自适应性、稳定性、鲁棒性,能够用来实现对数控精密精校机电液伺服系统的有效控制. 相似文献
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未来飞机将采用功率电传代替传统的液压传动,电动静液作动器(EHA)受到越来越多的关注。针对航空机载电动静液作动器的抗扰动问题,基于自抗扰算法设计一种位置伺服控制系统。以EHA为对象,对作动器位置外环进行建模分析,得到EHA位置伺服系统二阶状态空间模型;基于模型设计位置伺服自抗扰控制器的结构,并对所用的非线性函数进行了优化;在施加正弦扰动与突变扰动的情况下与传统PID进行仿真对比,验证了算法的有效性。仿真结果表明:该算法在满足系统动态性能的前提下,提高了系统的抗干扰能力。 相似文献
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位置伺服系统对响应速度、定位精度、抗扰性能等要求越来越高,传统PID控制实现容易,但依赖对象数学模型、性能有限,很难满足高要求。滑模控制不依赖对象模型、适用性强,因此提出一种对指数趋近速率进行自适应调整的滑模控制方法。以位置伺服系统为对象,分别采用PID控制、滑模控制、模糊自适应滑模控制进行定位控制及抗扰动性能的仿真及试验。结果表明:模糊自适应滑模控制较PID控制在快速定位及抗扰动性能上均明显占优;相比普通滑模控制,其动态性能更好。因此对于要求响应速度快、抗扰性能强的位置控制应用场合,提出的模糊自适应滑模控制适用性更好,有一定的应用价值。 相似文献
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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。 相似文献
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气动位置伺服系统的快速模型预测控制 总被引:2,自引:0,他引:2
本文对开关阀和带制动气缸组成的位置控制系统建立数学模型,提出了一种快速模型预测控制的算法来研究气动位置伺服系统的闭环Bang—Bang实时控制,通过仿真验证了该算法具有良好的动态特性和鲁棒性。 相似文献
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利用模糊理论改善阀控缸电液伺服系统控制性能 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对阀控缸电液伺服控制系统的理论分析,并根据实际操作经验,确定出系统位置模糊控制器的结构、输入输出变量、量化因子和比例因子,以及模糊推理法则,然后使用Matlab的Fuzzy工具箱,对系统进行建模和仿真计算,并可根据仿真结果在线调整量化因子参数,对系统进行优化,使系统性能达到最佳状态.由仿真分析结果得出,模糊控制相比于常规的PID控制,可以改善被控过程的稳态和动态性能,提高系统控制精度、抗干扰能力,以及对参数时变的适应能力,最终实现高效的系统开发. 相似文献