阀控缸系统反步法控制及半实物仿真分析

针对高阶、非线性和时变负载干扰的阀控缸系统提出了非线性反步控制算法，利用实时Linux系统、研华控制板卡和Visual Studio code仿真软件等技术搭建的阀控缸半实物仿真系统对反步控制算法进行仿真调试。首先，通过李雅普诺夫理论对阀控缸系统反步控制算法进行状态反馈设计；其次，借助AMESim软件验证搭建的半实物仿真系统具有较高的准确性；最后，在系统受到外部负载干扰时，在该半实物仿真系统完成了反步算法和PID算法的仿真试验。半实物仿真表明，反步算法相比传统PID算法具有较高的控制精度，能有效抑制系统的负载干扰，证明反步法可以对阀控缸系统运动轨迹有效跟踪控制。     

阀控缸的非线性建模和分析

通过研究阀控缸的特性,建立了阀控缸非线性模型,并对其进行了仿真.在此基础上,运用非线性控制理论对其进行分析,采用输入一输出的精确线性化对其进行了局部反馈线性化,获得了它的线性化模型,为系统适用线性控制理论奠定了基础.     

基于轴控阀的阀控非对称缸位置控制系统研究

针对阀控非对称缸位置控制系统,通过理论公式搭建非对称液压缸的数学模型,采用前馈PID控制方法实现其位置控制并进行仿真和实验验证。利用传递函数推导出基于轴控阀的阀控非对称缸位置控制系统数学模型;根据所推导的数学模型采用前馈PID控制算法,利用AMESim搭建了非对称液压缸位置控制系统仿真模型;通过对阀控非对称液压缸位置控制系统进行实验,验证了搭建的轴控阀阀芯位置控制系统与非对称液压缸位置控制系统的正确性和有效性,实现了轴控阀阀芯精确位置控制与对外负载的控制。     

喷嘴挡板阀控缸的非线性建模和分析

针对双喷嘴挡板阀的特性,推导了阀控缸的运动方程,建立了喷挡阀控缸非线性模型,并对其进行了仿真,通过仿真结果得到了系统的压力流量曲线和负载压力随阀芯位移变化的曲线,而以往的分析都是在小范围内近似线性化,这是不精确的.在此基础上,运用非线性控制理论对其进行分析,采用输入-输出的精确线性化对其进行了局部反馈线性化,获得了它的线性化模型,并分析了系统的零动态稳定性,为系统适用线性控制理论奠定了理论基础.     

阀控非对称缸位置伺服系统鲁棒控制策略研究

针对阀控非对称缸位置伺服系统的非线性和不确定因素,采用实验的方法建立了等效的线性不确定模型,并在理论线性化模型的基础上确定了抗负载干扰指标,设计了定量反馈(QFT)鲁棒控制器.在发现相位误差较大的情况下,采用零相差跟踪控制器代替前置滤波器.实验结果证明使用零相差跟踪控制器能够获得更高的曲线跟踪精度.     

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。     

阀控非对称缸系统特性分析与位置控制研究北大核心

以阀控非对称缸系统为研究对象,为得到系统的准确模型以及提高系统的位置控制精度,对系统进行辨识。针对液压缸的非线性和非对称性,提出基于位置基准和位置闭环双PID相结合的位置控制方法。建立阀控缸系统数学模型;依托力士乐液压实验平台和NI测控系统,分别从时域和频域两个角度对阀控缸系统进行辨识,得到系统准确的数学模型。基于该数学模型,分析系统特性。对所设计的阀控非对称缸位置控制策略进行实验验证。结果表明:在保证系统稳定裕量的前提下,该系统可实现较高精度的位置控制。     

基于积分分离PID神经元网络的电液位置同步控制算法

针对金属加工成形设备中电液位置同步控制系统的非线性、时变性所引起的跟踪性能差、动态响应慢以及同步控制精度低等问题,以阀控非对称缸系统为研究对象,根据电液伺服系统工作原理,建立双缸位置同步控制模型,提出了一种前馈校正的积分分离PID神经元网络控制算法,并设计了双缸位置同步控制器进行仿真分析。仿真结果表明:该方法的运用能有效抑制设备运行过程中负载变化、环境温度变化以及液压元件本身非线性等因素的干扰,双缸位置同步误差能控制在0. 1 mm以内,系统表现出良好的动态跟踪性能且调节时间短,较好地改善了传统控制方式的不足。     

阀控对称液压缸先进控制策略对比研究

针对阀控缸系统先进控制算法理论和应用研究不足的问题,仿真研究多种控制算法在阀控对称缸液压系统控制中的应用。推导阀控对称缸的非线性微分方程,将伺服阀的动态性能考虑为一阶系统问题;进行PID、极点配置和基于反步法的自适应控制器算法的理论推导;建立阀控对称缸的功率键合图理论模型,应用上述控制算法对它进行控制效果仿真。结果表明：基于反步法的自适应控制器具有规范的设计方法和广泛的适应性,其控制效果和应用价值都优于传统控制方案。     

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。     

基于误差预处理的液压系统反馈线性化控制

针对液压系统的强非线性、参数时变特性,提出一种基于误差预处理的反馈线性化自适应控制器。采用RBF神经网络对液压系统进行辨识与建模;为了实现快速高精度的位置输出,对误差进行预处理,调节误差增益,使其增益能够随误差变化而变化,实现:小误差时大增益,加快响应速度,提高控制精度;大误差时小增益,防止系统超调。基于误差预处理,利用反馈线性化方法,设计了控制器及自适应律。仿真结果表明:在反馈线性化结合误差预处理的作用下,系统的响应速度及控制精度均优于反馈线性化控制。     

基于反馈线性化的电液伺服系统线性二次型最优控制

由于电液伺服系统的非线性,常规建模方法不能准确建模,导致控制精度与稳定性难以提高。针对电液伺服闭环控制系统建立了非线性数学模型,基于微分几何方法对模型进行反馈精确线性化建模,利用线性二次型最优控制方法计算出系统的最优控制律,利用该模型实现了某船用构件力学性能测试平台的最优控制。研究结果表明:在反馈精确线性化结合最优控制的作用下,系统的响应快速性及控制精度均优于常规PID控制算法。     

基于前馈和滑模复合结构的飞行器电动舵机控制

针对飞行器电动舵机伺服系统的控制问题,提出了一种能够有效抑制传动机构非线性摩擦的控制方法,该方法由前馈补偿器、基于LQR的PID反馈控制器以及滑模控制器构成。前馈控制能够提高系统响应的快速性,PID反馈控制提高系统的抗干扰能力,针对非线性摩擦设计的滑模控制律,用来削弱非线性摩擦对舵机伺服的影响。在分析电动舵机伺服系统构成的基础上,给出了非线性摩擦的Stribeck模型;建立了系统数学模型,在此基础上分析得出前馈补偿器的结构和参数;引入参考给定量,建立基于误差的状态控制方程,设计了基于LQR的PID控制器以及抑制非线性摩擦扰动的滑模控制律。分别对含有滑模控制器和不含滑模控制器的控制方法进行了仿真实验,实验结果表明:含有滑模控制器的控制方法能够有效抑制非线性摩擦引起的速度抖动问题以及位置"平顶"现象。     

电液非线性系统模型跟随自适应控制的离散非线性参考模型方法

针对电液伺服非线性系统这一类仿射非线性系统的模型跟随自适应控制（AMFC），提出了通过构造与被控对象具有相同非线性特性的离散非线性参考模型，并借助于仿射变换和非线性反馈的方法来实现对该系统的AMFC，通过分析和仿真说明了这种AMFC系统能够确保被控对象准确跟随参考模型的输出，且仿真的结果令人满意。     

电液非线性系统自适应控制的非线性参考模型方法

本文提出了通过构造与受控对象具有相同非线性特性的参考模型，并借助仿射变换和非线性反馈使参考模型线性化来实现对电液非线性仿射系统的模型跟随自适应控制方法，并通过分析和仿真说明了这种AMFC系统能够确保被控对象准确跟随参考模型的输出。     

磁悬浮运动平台的非线性变结构控制

磁悬浮运动平台具有非接触、无摩擦和无磨损等优点,适合做精密测量和定位设备.针对磁悬浮运动平台动力学模型的强耦合、非线性特点,利用非线性系统的反馈精确线性化方法,实现了运动平台悬浮位置和水平位置的非交互式控制,同时根据垂直方向和水平方向的不同特点分别设计了变结构控制器.仿真结果表明,该方法很好的实现了对悬浮驱动和水平驱动的解耦控制,且控制器具有较强的鲁棒性.     

一种抑制共振模态影响的伺服系统控制器设计新方法

伺服控制系统的控制性能会受到机械共振的影响,导致实际应用时控制器参数需要进行额外的调整。为了提高PID参数设计的准确性,减小共振模态对控制系统的影响,在设计伺服系统位置环控制器前,建立共振模态的数学模型,并将共振模态看成伺服系统位置环被控对象的一部分。然后,根据已包含了共振模态的被控对象的数学模型来设计伺服系统的二自由度控制器,其中前馈控制器通过不变性原理设计,反馈控制器通过提出的五阶极点配置的方法进行设计。结果表明：提出的伺服系统设计新方法能够有效提高控制系统的性能,减小机械共振的影响。因此,对于已知共振模态的伺服控制系统,该设计方法得到的控制器参数更加适用,能有效减小实际调试的难度。     

基于数据驱动的数控机床自适应迭代学习控制

数控机床位置伺服系统受加工环境、零件形状和机床机电特性等变化因素的影响,其零件加工是一个典型的非线性、时变和不确定动力学变化过程,因此,建立其精确机制模型很困难。针对相同零件批量加工过程呈现的重复运行特点,基于被控对象的等价数据模型,提出一种基于数据驱动的自适应迭代学习控制方法。所提控制方法采用沿迭代轴的动态线性化方法,通过最小化控制目标函数,仅利用数控机床位置伺服系统的输入输出数据,实现学习控制增益的自适应更新,克服传统P型迭代学习控制方法固定增益的问题,并经过严格理论分析保证了该方法的收敛特性。仿真结果表明:提出的数据驱动自适应迭代学习控制方法,相比传统P型迭代学习控制方法,平均绝对误差和最大绝对误差分别减小了46%和56%。