基于遗传算法控制的电液伺服系统试验研究

以电液伺服系统在连轧管机中的应用为背景,设计建立了一套基于遗传算法控制的电液伺服系统试验模型.利用遗传算法通过对比例积分微分(PID)参数进行实数编码、选择合适的适应度函数及自适应的交叉概率和变异概率,对PID控制器参数进行了优化,得到一组PID参数的最优值,并通过试验模型对实际工作状态进行了模拟和试验.     

电液集成块液压伺服系统自适应控制

电液集成块液压伺服系统是一种有前途的新型电液伺服系统。该系统在高响应产精度要求时,时变因素不能忽略。本文讨论了其控制策略,介绍了实际应用的控制算法。     

基于改进遗传算法的电液伺服系统轨迹控制

为了提高挖掘机器人电液伺服系统的轨迹精度,首先,建立挖掘机器人电液伺服系统模型;其次,对遗传算法的种群、适应度函数、交叉概率和变异概率进行改进,设计改进遗传算法的PID控制器,在联合仿真平台上进行了仿真研究,用阶跃和斜坡信号评估控制器性能;最后,搭建挖掘机器人轨迹控制实验平台,采用对挖掘机器人精度要求较高的斜坡作业验证控制器性能。结果表明:相比较于传统的PID控制器和经典遗传算法优化的PID控制器,改进遗传算法优化的PID控制器调整时间短,响应快速,实际动作控制时轨迹跟踪误差最小,可用在挖掘机器人实际轨迹控制中。     

电液伺服系统的神经网络在线学习补偿自适应控制

基于反馈误差学习法、小波分析理论并结合面向控制的辨识思想，提出了一种神经网络在线学习补偿自适应控制结构。基于被控过程的小波变换结果信息利用反馈误差学习法调整控制参数。利用“参征器”实行监督控制，避免控制器的输出产生振荡或进入饱和状态。工程应用表明，该方法将过程辨识和“参征器”引入神经网络的学习和控制中，可有效地提高了系统的控制品质。     

电液伺服系统的神经网络在线学习补偿自适应控制

基于反馈误差学刁法、小波分析理论并结合面向控制的辨识思想，提出了一种神经网络在线学习补偿自适应控制结构。基于被控过程的小波变换结果信息，利用反馈误差学习法调整控制参数。利用“参征器”实行监督控制，避免控制器的输出产生振荡或进入饱和状态。工程应用表明，该方法将过程辨识和“参征器”引入神经网络的学习和控制中，可有效地提高系统的控制品质。     

保持型电液伺服系统优化设计

全面讨论了保持型电液伺服系统优化设计问题，给出了实现最优设计的公式和实现次优设计的公式及曲线。     

神经网络自适应控制及其在电液伺服系统中的仿真研究

针对非线性系统控制和神经网络控制实时性差的问题,提出一种神经网络在线控制结构,做到了对象模型在线辩识和控制器在线设计。通过仿真研究,证明该方法有效。     

基于AMESim的电液伺服系统仿真与优化研究

AMESim是法国IMAGINE公司开发的高级工程系统仿真建模环境，为机械、液压、控制等工程系统提供一个较完善的综合仿真环境。目前该软件已广泛地被GM、Ford、LG、ZF、Bosch等公司采用，成为在汽车、液压和航空航天等研发部门的理想选择。文章首先介绍了AMESim软件的功能与特点，以典型的电液伺服控制系统为例，探讨了基于AMESim的液压系统建模与仿真的方法，研究了基于AMESim／DesignExploration模块和AMESim／matlab接口对AMESim仿真系统进行优化设计的方法，并给出了仿真与优化的结果。利用此方法，借助于AMESim所提供的多领域软件接口．可方便实现大型机电液一体化系统的联合仿真与优化研究．     

电液位置伺服系统仿人智能型模糊—自适应控制

本文针对电液位置伺服系统本身固有的非线性等特点,设计和实现了一种仿人智能型模糊一自适应控制器。仿真和实验结果表明,该方法能显著地改善系统的动态特性,提高了稳态定位精度,有效地克服非线性等因素的影响,且对参考模型不敏感,表现了较强的鲁棒性。     

直线舵机电液伺服加载系统的研究

电液伺服加载系统就是用以模拟飞行器在飞行过程中舵面所受空气动力(力矩)载荷谱,完成舵机的带载试验.首先对电液伺服加载系统进行了数学建模;其次根据静态加载和动态加载的特点,分别提出了加载系统的积分分离PID和抗积分饱和PID控制算法.在此基础上,开发了电液伺服加载系统,并进行了被试舵机的加载试验.试验测试表明,所研制的电液加载伺服系统能够满足加载控制系统的要求,有效降低系统响应的多余力,获得了良好的试验效果.     

电液伺服系统减振研究

分析了电液伺服系统振动产生的原因及相应减振措施。利用AMESim与Matlab／Simulink联合仿真技术建立了一种典型的电液速度控制系统模型,对液压冲击所致的振动采取了减振措施并进行了仿真分析。     

无阀电液伺服系统

无阀电液伺服系统是由交流伺服电动机直接控制定量泵来实现执行元件所需达到的方向、位置、速度三要素，具有抗污染能力强、节能、成本低、可靠性高等显著特点。     

电液速度伺服伪微分反馈控制系统

介绍一种对阀控马达电液速度伺服系统新的控制方法——伪微分反馈控制(Pseudo-Derivative-Feedback，简称PDF)算法。建立了由电液伺服阀控制的液压马达数学模型，讨论了这种电液伺服控制系统的结构原理，并对伺服系统中控制参数的确定给出了计算公式，计算机仿真和实验结果表明，PDF控制的电液伺服系统具有良好的动态特性、很强的负载能力以及优良的鲁棒性能。     

水轮机调速器电液随动系统的研究

介绍了一种适合于水轮机调速器中使用的主配压阀-旋转配压阀,建立了旋转配压阀-接力器动力系统的非线性数学模型。并设计了一个传统的PID控制器,对调速器电液随动系统在三种负载条件下的阶跃响应进行了仿真研究。     

基于模糊PID的阀控喷管电液伺服实验系统仿真研究

电液伺服系统是飞行器的控制系统中用于调整机体姿态的关键部分.该文以某阀控喷管电液伺服实验系统为背景,针对伺服阀的阀芯因加工误差产生的负开口情况,通过建立阀控系统的数学模型,并分别采用传统PID算法和模糊PID算法对其控制效果在Simulink环境下进行仿真研究,结果表明,采用较好的控制方法能够有效克服结构上的缺陷.     

基于改进遗传算法的伺服系统自抗扰控制研究

针对传统PID控制不能满足数控进给伺服系统对控制性能的要求,提出将自抗扰控制器引入伺服进给系统的设计方法,采用改进遗传算法对自抗扰控制器参数进行整定优化。仿真结果表明采用改进遗传算法优化的伺服进给系统自抗扰控制器具有良好的控制性能和鲁棒性,所提出的数控伺服系统自抗扰设计方法有效可行。     

基于位置伺服系统数字PID算法研究

基于某项目运动控制组合系统,研究利用PID控制算法实现精确定位,提出一种利用超调的数字PID控制算法。     

基于遗传算法的伺服系统摩擦模型参数辨识

文章研究受摩擦因素影响的伺服系统的摩擦模型参数辨识问题,该系统具有未知负载特性和非线性摩擦,给摩擦模型参数辨识带了较大的困难。首先将系统的输入力矩分解为线性力矩和非线性摩擦力矩,其中线性力矩部分用于驱动负载转动,非线性摩擦力矩用于克服摩擦作用;然后基于Stribeck摩擦模型,采用遗传算法进行参数优化。在直流伺服系统上的仿真结果显示了该方法的有效性。该辨识方法对系统已知信息要求较少且容易实现,具有很强的工程实用价值。