电液伺服系统的模型跟随控制研究

在分析电液伺服系统建模过程中非线性因素的基础上,研究比较了模型跟随控制与普通闭环反馈控制的鲁棒性差异,设计了针对系统液压阻尼参数扰动下的模型跟随控制,通过仿真计算验证了该控制策略对参数扰动表现出更强的鲁棒性。     

自适应模糊滑模控制在火箭炮电液伺服系统中的应用

针对某火箭炮电液位置伺服系统,提出了一种自适应模糊滑模控制方法。为了使等效控制器的设计不依赖于对象的精确数学模型,利用切换函数及其变化率设计了自适应模糊系统来代替等效控制,并且为了解决抖振问题,利用抖振参数和切换函数的绝对值设计了模糊系统动态调节边界层厚度。仿真结果表明,该方法不仅能保证系统的响应速度和控制精度,有效抑制抖振,并且对结构参数不确定性具有很强的鲁棒性。     

电液伺服系统模糊控制的实现

本文针对电液伺服系统——由px－8电液伺服驱动装置与YM－30马达构成一个中功率的高精度快速角位置电液伺服系统作为控制对象，提出模糊控制与PID控制相结合的复合控制方法，保证系统具有良好的动态和稳态品质。仿真实验与实验均表明：系统具有很高的跟踪精度与平稳性。     

ー种新型拖体收放电液比例系统及其同步控制策略研究

为保证水下拖曳系统快速安全地释放回收拖体,设计了一种采用开式容积式调速回路的拖体收放电液比例系统,满足了水下拖曳系统独立收放拖体和同步收放拖体这两种工况的要求。建立了同步收放拖体即拖缆卷筒和收放架同步工作时电液比例系统的数学模型,提出了基于结构不变性原理的同步控制策略,补偿拖缆卷筒液压马达因速度变化引起的拖缆张力波动,保证了拖体同步收放的顺利进行。实验表明,所设计的拖体收放电液比例系统性能优异,同步控制策略具有较好的控制性能。     

电液伺服系统模控制的实现

本文针对电液伺服系统－由ｐｘ－８电液伺服驱动装置与ＹＭ－３０马达 成一个中功率的高精度快速位置电液伺服系统作为控制对象，提出模糊控制与ＰＩＤ控制相结合的复哈 控制方法，保证系统具有良好的动态和稳态品质。     

神经网络智能控制电液伺服系统研究

采用基于神经元网络模型算法的智能控制器对一电液伺服系统进行控制，实验表明，控制效果令人满意。     

某电液伺服系统的冗余控制

针对现代武器系统可靠性的要求,提出双CPU冗余控制技术.简要介绍电液伺服系统的原理,详细阐述了基于双CPU冗余控制硬件系统和软件系统的具体实现方法,重点分析故障检测模块和主从CPU的无扰动切换的实现方法,并进行半实物仿真分析.仿真结果表明:该方法可有效提高系统的可靠性并实现系统的无扰动切换,具有一定的应用价值.     

影响仿真转台单通道电液位置伺服系统控制精度的因素探讨

针对采用新型连续回转电液伺肥马达直接驱动的仿真转台单通道电液位置伺服系统,探讨了影响系统控制精度的各相关因素,并着重对系统的稳态误差、马达摩擦特性和反馈元件的安装误差对系统控制精度的影响作了系统的理论分析,并提出了提高系统控制精度的方法和措施。     

基于神经元控制高精度电液伺服系统研究

本文针对电液伺服系统，提出了一种改进的个神经元控制器，此控制器不但具有快速性与较强鲁棒性，对参数变化的控制对象控制效果好，而且系统有很高的动静态品质，通过对一电液伺服系统的仿真与实验研究，表明了该控制算法的有效性。     

基于干扰观测器的电液位置伺服系统跟踪控制

针对电液位置伺服系统存在匹配和不匹配模型不确定性的问题,提出一种基于滑模的模型不确定性补偿控制策略。通过设计滑模观测器估计电液位置伺服系统的匹配和不匹配模型不确定性,以在控制器设计中将其补偿,有效地削减控制器不连续项增益。将观测器滑模面引入到控制器滑模面中构造新的控制器滑模面,消除不确定性的估计误差,以保证控制器良好的动态性能。此外,不使用系统加速度信息,以降低可测噪声对跟踪性能的恶化。通过Lyapunov稳定性理论验证了闭环系统的全局稳定性。仿真结果显示,与积分滑模控制策略相比,所提方法能够补偿电液位置伺服系统中存在的匹配和不匹配模型不确定性,同时削弱滑模控制的抖振,具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性。     

基于低频学习的电液位置伺服系统鲁棒自适应控制

电液位置伺服系统存在高频干扰和传感器测量噪声,导致传统自适应控制参数收敛性差、性能一致性低等问题。针对这些问题,提出一种基于低频学习的鲁棒控制策略。设计低通滤波器修正电液位置伺服系统的自适应参数,将修正前后出现的残差反馈到鲁棒自适应控制中构造新型控制律,滤除自适应律中存在的高频成分,从而有效地降低参数的波动程度,达到稳定收敛的目的。通过Lyapunov稳定性理论验证了闭环系统的全局稳定性。对比实验结果表明,所提方法能够有效解决电液位置伺服系统在高频干扰和传感器测量噪声作用下的参数稳定收敛问题,同时获得了系统动态误差的渐进稳定性,实验取得了预期效果。     

扫雷器发射架电液伺服系统改进自抗扰控制

针对某爆破扫雷器发射架电液位置伺服系统响应速度慢、跟踪精度低、抗扰能力差的问题,设计一种改进自抗扰控制器。利用BP神经网络强大的自学习和非线性逼近能力对自抗扰控制器中的关键参数在线整定,并结合遗传算法(genetic algorithm,GA)对网络的初始权值进行优化;利用AMEsim和Simulink软件对该改进自抗扰控制器进行联合仿真验证。结果表明：该控制方法可有效提高系统的抗干扰能力,同时保证扫雷器的调炮速度和精度。     

被动式电液力伺服系统的自适应反步滑模控制

针对被动式电液力伺服系统存在固有的多余力矩、控制伺服阀的非线性以及参数时变性问题,提出一种自适应反步滑模控制策略。建立系统的非线性状态空间方程;基于反步控制理论思想,通过3步递推法设计系统的反步控制器;在反步法递推的第3步结合滑模控制方法,选择合适的Lyapunov函数,给出系统不确定参数的自适应律,设计出非线性自适应反步滑模控制器,并利用Lyapunov稳定性定理对所设计的控制器稳定性进行证明。仿真和实验结果表明,该控制器能够有效地抑制多余力矩,并且对参数摄动及外界扰动具有较强的鲁棒性。     

基于人工神经网络的电液伺服系统加速度谐波辨识

对于电液伺服系统,由于系统非线性因素的存在,当正弦信号输入时,系统加速度输出中出现高次谐波,使加速度信号严重谐波失真。提出了基于人工神经网络(ANN)的谐波辨识方法,该方法利用Adaline神经网络在线辨识信号中各次谐波的幅值和相位,用实际加速度输出与辨识得到的加速度信号间的误差,通过LMS算法来调整Adaline神经网络的权值,从而利用权值计算各次谐波的幅值和相位。通过大量仿真试验证实,这种方法能快速有效精确地在线辨识各次谐波信号。     

基于自适应凹口滤波器的电液伺服系统控制

以大功率大惯量武器伺服系统为背景,针对泵控缸电液位置伺服系统带宽窄以及变负载变惯量情况下,系统快速性和稳定性矛盾突出的问题,提出了一种基于自适应凹口滤波器的控制方法。采用带死区的梯度算法对系统的谐振频率进行实时辨识,使凹口滤波器的中心频率自动跟踪系统谐振频率,以抑制机械振荡,增大系统带宽及稳定裕度,保证系统的快速性和稳定性。仿真结果验证了所提控制策略的有效性。     

某定深电液伺服系统的粒子群优化神经网络PID 控制

为解决定深电液伺服系统的系统参数难以确定、运行过程中内部参数具有时变性和外部负载扰动较大等 问题,设计一种将PID 控制器与神经网络相结合的控制策略。分析定深电液伺服系统的数学模型和控制器的结构与 工作原理,用径向基函数神经网络来动态修正PID 控制器中控制参数的策略,采用粒子群算法离线选取最优的神经 网络权值,用Matlab 将控制器应用于定深电液伺服系统中,并与经典的PID 控制器和RBF-PID 控制器进行对比。 仿真结果表明,该控制器具有较好的快速响应能力与鲁棒性。     

基于未知输入观测器的车载炮电液位置伺服系统故障检测

针对车载炮电液位置伺服系统在运行时存在大惯量、负载非线性、参数不确定性和干扰等特点,提出一种基于非线性未知输入观测器的故障检测方案。在对系统建模后进行观测器设计,借助李雅普诺夫稳定性理论证明观测器稳定性并给出了存在条件,观测器产生用于故障检测的残差信号。在故障检测台上在线检测观测器的观测能力以及对故障的检测能力,设计了基于统计的动态阈值故障决策机制,消除了固定阈值在过渡阶段系统出现的误报警现象。实验结果表明：所提出的故障检测方案有效,可用于电液位置伺服系统在线故障的检测。