非线性电液位置伺服系统的迭代学习PID控制

介绍了一类具有非线性和重复运动特点的电液位置伺服系统的迭代学习PID控制方法。采用PID控制算法,利用系统重复运动的特点和计算机的记忆存储功能,将系统的每次实际输出与理想输出之间的误差应用于下一次控制过程中,即对实际输入不断进行修正,直至实际输出与期望输出间的误差达到满意为止。仿真结果表明,迭代学习PID控制算法具有实现简单、鲁棒性强和重复精度高的特点,能够对电液位置伺服系统实现有效的控制。     

电液位置伺服系统的MPC控制仿真分析

电液位置伺服系统广泛应用在大负载、快速、精确反应的控制领域中,然而其存在时变非线性的特性,因此传统控制系统不能达到理想的控制效果。模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)具有无需模型、鲁棒性强、抗扰动能力强等优点,较适合应用在时变非线性系统的控制中。分别采用PID控制、线性MPC、自适应MPC和非线性MPC 4种控制策略对电液位置伺服系统的控制性能进行仿真研究。结果表明：线性MPC、自适应MPC和非线性MPC都比PID控制性能好,非线性MPC控制精度较高、响应速度较快、抗扰动能力较强,自适应MPC控制精度、响应速度和鲁棒性次之。     

基于模糊DE算法的粉末液压机电液伺服 系统PID参数优化研究

针对粉末液压机电液伺服系统具有时变性、非线性、易受干扰的特性,采用常规PID控制难以收到理想效果的问题,在分析电液伺服系统的基础上,建立了系统数学模型,并利用差分进化算法,结合模糊推理技术,提出了一种基于模糊推理技术的差分进化算法。将其用于电液伺服控制系统PID参数优化,提高了PID控制器对电液伺服系统的调节控制能力;在单位阶跃信号输入下,在Matlab中分别对CNC粉末液压机电液伺服系统的FDE-PID控制与常规PID、DE-PID控制效果进行了仿真分析。研究结果表明:相比于其他控制作用,FDE-PID控制器在控制精度、抗干扰能力以及鲁棒性方面均表现出了出色的控制性能。     

电液伺服双缸同步举升系统反步法控制研究

针对电液伺服双缸同步系统的控制复杂、非线性强等问题,提出了一种反步控制算法,利用半实物仿真技术完成电液伺服同步系统的同步精度和反步法控制器的仿真验证工作。首先,对电液伺服双缸同步系统数学模型进行了研究,根据阀控缸基本方程和横梁动力学方程,推导了电液伺服同步系统非线性状态空间方程,利用坐标变换,将方程整理成矩阵形式以及严格反馈形式,满足了反步法控制律的应用条件;然后,根据李雅普诺夫稳定性理论和反步法控制原理,推导了电液伺服双缸同步系统的反步法控制律,编写了C语言程序设计反步法控制器;最后,由工控机和研华USB-4704数据采集卡组成的半实物仿真平台,完成了电液伺服双缸同步系统反步法控制策略的试验。研究结果表明：反步法控制电液伺服双缸同步控制系统,相比于常规PID控制,液压缸实际位移与期望位移误差更小,单液压缸的位移跟踪误差从6.5 mm降低到2.3 mm,减少64.6%,双缸同步系统的最大同步误差从0.25 mm降低到0.21 mm,减少了16%,设计的反步法控制器使双缸同步控制系统的控制精度和系统稳定性得到明显提升。     

模糊自适应PID控制在电液伺服系统中的应用研究

电液伺服系统中,存在的各种非线性因素,为了使系统对恶劣的环境有较强的适应能力取得较高的控制品质和控制精度,设计了模糊自适应PID非线性控制器.仿真和试验结果表明,文中设计的基于模糊自适应立PID控制算法的控制器明显改善了系统的动态性能,可以方便应用于工程之中。     

电液伺服系统在非线性干扰下的神经网络控制

液压伺服系统除了非线性动力学特性外 ,还包含有不确定参数和不确定的非线性干扰。为解决这一类非系统系统的控制问题 ,提出了PID 复合正交神经网络 (CONN)的并行控制法 ,并对带有非线性干扰的电液位置控制伺服系统作了仿真研究。仿真结果表明 ,CONN实现的前馈控制对给定位置的跟踪具有良好的动态特性 ,对系统的非线性干扰具有较强的鲁棒性。该方法简单、方便 ,具有实际应用价值     

基于电液位置伺服系统机床滑台模糊自适应控制研究

针对传统电液位置伺服液压机床系统的非线性、强耦合、稳定性低等问题,提出了一种改进模糊自适应控制算法,使得机床滑台位置根据外界条件能够实时跟踪以达到稳定控制。首先,以华中数控组合机床为实例,对机床整体结构及功能进行介绍;然后,建立机床滑台控制模型、传递函数,并设计改进后的模糊自适应控制器;最后,结合AMESim-MATLAB软件搭建电液位置伺服系统滑台模糊自适应控制模型,并对搭建好的模型进行联合实验仿真和实际系统测试。测试实验结果表明,基于电液位置伺服系统的机床滑台模糊自适应算法相对于传统PID算法的位置跟踪效果好,位置控制响应速度快、误差小、鲁棒性强,验证了改进后的模糊自适应控制算法的可行性。     

柔性联接CMAC控制电液伺服系统位置跟踪研究

电液位置伺服系统由于响应速度快,功率体积比大,干扰抑制强等优点,在大惯量重载荷场合应用极其广泛。在大惯量情况下考虑柔性联接因素对电液位置伺服系统响应的稳定性和精度影响相当重要;通过机理建模的方法推导出包含负载弹性及负载与液压缸输出端柔性联接的非线性动力系统传递函数模型,对非线性动力系统传递函数模型进行模拟仿真和实验验证,进而分析柔性联接处弹性刚度对系统动态响应的影响。结果表明:考虑柔线联接机构时系统前期动态响应有延迟,但趋于稳定后控制精度和稳定性有所改善;对含柔性联接非线性动力系统的传递函数模型进行基于常规PID控制方法和CMAC算法控制器的实验验证可知,考虑柔性联接处弹性刚度的机理模型更加符合大惯量实际工况,CMAC算法控制器可以对柔性联接电液位置伺服系统中的参数进行优化,可提高电液位置伺服系统的跟踪性能。     

电液位置伺服系统模型辨识与非线性控制

针对电液伺服系统非线性、参数时变的特点,为提高系统的性能,首先介绍了电液位置伺服控制系统的组成与工作原理,讨论了系统的非线性数学模型,利用实时工作间(RTW)的半实物仿真环境和MATLAB系统辨识工具箱,对电液位置伺服系统进行了系统模型辨识及验证。在此基础上,以辨识得到的模型为控制对象提出了一种Bang-Bang与模糊PID非线性控制方案,与传统PID以及模糊PID控制方法进行了仿真比较。结果表明,采用Bang-Bang与模糊PID复合控制,在系统参数变化、外界扰动的影响下,系统的快速性提高,稳态误差得到消除,具有较好的动态鲁棒性能。     

电液力伺服系统自适应抗扰控制研究

考虑到电液伺服系统中存有各种非线性因素、不确定干扰以及参数时变,为了提高干扰下电液力伺服系统的控制精度,以电液伺服振动实验台作为控制对象,构建其非线性模型,同时使用参数自适应率对不定参数进行补偿,并在反演控制器中引入滑模控制以降低系统的干扰敏感性,利用Lyapunov理论保证闭环系统的全局稳定。对设计的控制器进行实验,模拟在有未知外部位置干扰下的力控制,提升系统的稳定性。实验结果证明,此控制方法能够有效地提升电液力伺服系统的抗干扰跟踪性能。     

基于自抗扰控制的铣面机床电液位置伺服系统控制策略

为了提高铣面机床电液伺服系统的位置控制精度,提出一种基于自抗扰控制的铣面机床电液位置伺服系统控制策略。根据伺服阀控非对称伺服缸在伸出和缩回两种不同工况下的特点分别建立了相应的流体动力学模型,并结合其他环节推导出铣面机床电液位置伺服系统的闭环传递函数;依据该系统的特点设计出三阶自抗扰控制策略,通过扩张状态观测器对系统参数时变和外部扰动进行估计和补偿,并采用仿真和工业现场实验对所设计的控制策略性能进行了现场应用验证。仿真及现场应用表明,所设计的自抗扰控制策略能够使系统的位置输出基本不受控制对象参数改变的影响,具有比传统PID控制策略更好的内部鲁棒性和抗干扰能力,有效抑制了外部扰动对系统位置控制精度的干扰。     

基于扩展干扰观测器的主动升沉补偿系统自适应鲁棒控制

针对不确定性及外部干扰下主动升沉补偿系统的非线性控制问题,提出一种基于扩展干扰观测器自适应鲁棒控制器。扩展状态观测器将外部扰动扩张成新的状态变量,利用输出反馈观测扩张的状态。基于反步法构建自适应控制器,结合拓展状态观测器处理系统方程存在的建模误差、外干扰、不确定性及参数不确定性。基于滑模控制方法,设计非线性滑模反馈律,从而提高系统在外部干扰下的鲁棒性能。最后,通过李雅普诺夫函数证明整个闭环系统的稳定性。基于升沉补偿电液伺服系统进行仿真实验,结果表明:所设计控制器在存在不确定性及外部干扰的情况下具有良好的控制精度及鲁棒性。     

电液位置伺服系统的模糊自整定PID控制研究

针对电液位置伺服系统的不确定性、非线性和常规PID控制的缺点,设计了具有在线PID参数调整的模糊自整定PID控制器,以减小电液位置伺服系统中参数摄动等引起的超调和振荡。利用AMESim与Matlab软件各自的优势,分别进行了液压系统建模、控制器设计。联合仿真结果表明,模糊自整定PID控制器使系统有较高的稳态精度、较快的动态响应,系统具有很好的适应性。     

液压伺服系统建模与模糊自适应PID控制研究

液压伺服系统中存在非线性、参数变化、外负载干扰等问题,这些特点和问题很大程度上影响了液压伺服系统的性能。传统的PID控制在解决高精度非线性控制问题时效果不理想,一种模糊自适应PID控制方法被提出。针对液压阀控非对称缸系统,该文分析并建立了阀控非对称缸位置控制系统的动态数学模型。基于MATLAB仿真软件,将传统PID控制策略与模糊自适应PID控制策略分别应用于阀控非对称缸的位置控制中,进行仿真研究。仿真实验结果表明,采用模糊自适应PID控制器系统能克服传统PID控制器的局限性,且具有较强的鲁棒性,较好的动态品质以及较高的控制精度。     

直驱式电液伺服系统非线性PID算法研究

介绍了一种具有广阔应用前景的基于泵控非对称缸的直驱式电液伺服系统(DDVC-EHSS),通过AMESim软件平台搭建系统物理学仿真模型。在该模型中,仿真实现了非线性PID控制算法,并与传统PID算法进行对比,结果显示,该算法在响应速度和抑制超调方面具有明显的优越性,仿真取得了良好的控制效果。     

基于神经网络的液压材料试验机系统自适应PID控制研究

针对液压材料试验机运行过程的出现的精度不高、系统不稳定等问题,对该电液位置伺服系统进行了研究。首先建立了电液位置伺服控制系统的数学模型,运用Ziegler-Nichols传统PID整定方法进行了优化处理;此外设计利用了有监督Hebb神经网络学习算法,给出了基于Matlab语言的PID控制器的S函数,在此基础上建立了单神经元PID自适应控制器的Simulink仿真模型;在系统的稳定性和鲁棒性上,分别通过对传统PID控制方法或先进PID控制算法优化的系统动态性能进行了评价,并且进行了Matlab仿真模拟实验。研究结果表明:采用神经网络控制优化的电液位置伺服系统具有更好的稳定性和鲁棒性,优化解决了材料试验机运行过程中精度不高、系统不稳定的问题。     

死区直接补偿的电液系统BP神经网络控制

为解决电液比例伺服系统无法精确定位的问题,推导了系统的流量动态平衡方程,并设计了一种基于死区直接补偿的BP(DZDC-BP)神经网络控制算法,即在线性化比例阀输入信号与输出流量关系的基础上,利用BP神经网络控制算法逼近非线性系统的特性,弥补系统中的非线性、未知参数、外部干扰和建模误差等问题,使得系统能够时刻跟随期望轨迹。使用MATLAB-AMESim软件对系统进行联合仿真,结果表明:无论系统有无外部干扰,DZDC-BP神经网络控制与有死区比例阀PID控制(PPID)和无死区比例阀PID控制(SPID)相比,系统的稳态误差都有显著的减少。说明DZDC-BP神经网络控制算法在一定程度上解决了系统中的死区和非线性等问题,同时具有良好的抗干扰能力,显著提高了系统的控制性能。     

电液位置伺服控制系统的研究

电液位置伺服控制系统是一个非线性系统,且伺服阀具有死区非线性特性以及受零偏、泄漏等各种复杂因素的影响。一般采用的常规线性PID控制器难以协调快速性与超调性之间的矛盾。基于LabVIEW平台,针对电液伺服系统的非线性和不确定性等特性研究设计出非线性PID控制器,并与PID控制算法进行比较。实验结果表明,非线性PID控制器中的增益参数能够随控制误差而变化,使控制系统既响应快又无超调现象,抗干扰能力也优于传统的PID控制,改善了系统的性能。     

基于干扰观测器的电液伺服系统反馈线性化滑模控制

为抑制电液伺服系统中各种非线性因素及不确定干扰,提出了基于输入输出反馈线性化的滑模控制与非线性干扰观测器相结合的控制策略以提高其位置控制跟踪精度。以电液振动台为试验对象,建立其非线性控制模型,利用李雅普诺夫稳定性理论保证了位置闭环系统的全局稳定性。利用MATLAB/Simulink对设计的控制器进行了仿真验证,结果验证了提出的控制器的可行性。为了模拟实际环境下存在不确定干扰,在位置电液系统基础上增加了电液加载系统,开展了试验研究。结果表明,该控制器能有效的提高干扰下电液伺服系统的位置跟踪性能。     

基于联合仿真的电液系统模糊PID控制研究

针对电液伺服系统的非线性、扰动、参数时变的特点,采用模糊PID策略改善控制品质,并用联合仿真代替传统的传递函数建立模型。研究表明:联合仿真模型更接近实际系统,模糊PID控制在快速性、动态跟踪品质、抗绕动性和控制精度等方面均具有良好的性能。