双阀并联电液伺服力控系统的迭代学习控制

针对大部分舵机电液伺服力控系统存在多余力的问题,提出采用双电液伺服阀并联控制,即高响应大流量伺服阀和p-qv伺服阀并联的控制方法.考虑系统的非线性和时变特性,采用了模糊控制与迭代学习控制相结合的控制方法,即一个控制器采用模糊学习控制,另一个采用迭代PI控制.理论分析及仿真结果表明,双阀并联控制方案在舵机启动和停车过程中可以更好地抑制多余力,同时改善了系统的加载性能、非线性和时变特性的影响.     

大型自动阀门的电液角位移伺服控制系统

本文介绍一种输出有限回转角的通用型液压执行元件，它采用伺服阀控制的液压缸实现驱动轴在一定转角范围内的自动控制，具有结构紧凑、整体密封性能好、回转角度范围可调、响应快、节能等特点，它能用于大、中型回转阀门开度的自动调节，也可用于只要求在小于90°转角范围内实现角度自动控制的其它场合。     

基于电液比例伺服复合加载及迭代学习控制的合成绝缘子疲劳试验方法

为模拟合成绝缘子的微风振动状态,实现其疲劳试验过程,研究电液比例伺服复合加载技术。针对合成绝缘子的实际负载工况,设计出一种复合式电液伺服加载系统,包括静态比例加载和动态伺服加载两部分,分析系统工作原理,建立伺服加载的数学模型,设计出基于PD型迭代学习的加载控制方法,实现动态加载力的精确控制,并采用AMESim和Matlab进行联合数字仿真。仿真和实际试验结果均验证了所加载方法和控制方法是正确可行的,能够取得高精度的控制效果。根据所提的加载方法和控制方法,已研制出相应的合成绝缘子电液加载系统,其静态加载力可达150 kN,动态加载力幅值可达20 kN,加载精度达到了0.5 kN,加载频率最高可达100 Hz,连续振动次数达到3千万次     

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迭代学习控制

介绍了一类电液位置伺服系统的迭代学习控制方法。根据系统的实际输出与理想输出间的误差,以某种学习机理对系统的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。实验结果表明：只要合理选择学习机理,便可对电液位置伺服系统实现有效控制。     

路形模拟器电液伺服阀控缸建模及其非线性PID控制

介绍道路模拟器国内外发展现状及主要应用,针对模拟器商用化提出基于路形的轮耦合道路模拟器;简介路形模拟器原理并建立单通道电液伺服阀控制非对称液压缸的数学模型,通过SIMULINK分析单通道系统的动静态特性,对比线性PID及非线性PID控制系统特性,表明非线性PID控制单通道系统响应精度高且响应速度快。     

基于学习自适应估计环的迭代学习控制

针对一类具有强非线性和不确定性的离散时间系统,文章给出了一种基于学习自适应估计环的迭代学习控制方法.在迭代学习控制器的基础上设计了一个学习自适应估计环,用来镇定系统,给出迭代学习控制初始的控制输入值,同时根据估计出的系统参数来确定迭代学习增益的取值范围.文章基于状态空间描述,分析了迭代学习控制系统的收敛性.仿真研究表明,该控制器能够实现完全跟踪,减少系统的初始输出误差,并加快了收敛速度.     

基于学习自适应估计环的迭代学习控制

针对一类具有强非线性和不确定性的离散时间系统,文章给出了一种基于学习自适应估计环的迭代学习控制方法.在迭代学习控制器的基础上设计了一个学习自适应估计环,用来镇定系统,给出迭代学习控制初始的控制输入值,同时根据估计出的系统参数来确定迭代学习增益的取值范围.文章基于状态空间描述,分析了迭代学习控制系统的收敛性.仿真研究表明,该控制器能够实现完全跟踪,减少系统的初始输出误差,并加快了收敛速度.     

阀控缸式电液角位移伺服系统

本文介绍一种采用伺服阀控制的直线运动液压缸实现有限回转角转动的电液伺服系统。它能对回转角小于９０°的转动轴进行角度自动控制，具有结构紧凑、整体密封性能好、输出功率大、响应快、节能、工作可靠和通用性好等特点，可用于大型阀门的开度自动调节系统，特别适用于工作环境恶劣、需要远距离控制及长期连续工作的场合     

带遗忘因子的预测迭代学习控制在阀控非对称缸系统中的应用研究

弹性负载下的阀控非对称缸是典型的非线性、时变系统,针对传统PD型迭代学习控制容易造成系统抖动这一问题,设计一种带遗忘因子的预测迭代学习控制器。建立阀控非对称缸系统的模型,比较分析其工作特性。介绍迭代学习控制基本原理,并分析常规PD型算法存在的问题。为克服迭代学习控制算法在阀控非对称缸控制中的抖动问题,设计具有遗忘因子的迭代学习算法,并通过仿真分析不同遗忘因子取值对控制效果的影响。为补偿遗忘因子造成的迭代性能降低问题,加入预测给定环节。仿真与试验研究均表明,这种带遗忘因子的预测迭代学习控制算法能够很好应用于阀控非对称缸系统,它有效克服系统抖动问题,并且具有很好的迭代精度。     

PI-type Iterative Learning Control for Nonlinear Electro-hydraulic Servo Vibrating System

For the electro-hydraulic servo vibrating system(ESVS) with the characteristics of non-linearity and repeating motion, a novel method, PI-type iterative learning control(ILC), is proposed on the basis of traditional PID control. By using memory ability of computer, the method keeps last time's tracking error of the system and then applies the error information to the next time's control process. At the same time, a forgetting factor and a D-type learning law of feedforward fuzzy-inferring referenced displacement error under the optimal objective are employed to enhance the systemic robustness and tracking accuracy. The results of simulation and test reveal that the algorithm has a trait of high repeating precision, and could restrain the influence of nonlinear factors like leaking, external disturbance, aerated oil, etc. Compared with traditional PID control, it could better meet the requirement of nonlinear electro-hydraulic servo vibrating system.     

先导式电液比例阀非线性位置自适应补偿控制

为了提高先导式电液比例阀的位置控制性能,解决大批量先导式电液比例阀生产带来的不一致性问题,首先,建立了比例阀的非线性数学模型,针对比例阀死区不一致且难检测的问题,提出死区在线检测方法,采集主阀开始运动时的先导阀电磁铁电流值来表征死区大小,将当前死区值通过上位机在线读出并进行补偿;然后,针对普通PID固定增益带来的控制效...     

基于遗传算法的PID型迭代学习控制增益的选取方法

针对PID型迭代学习控制算法,首先讨论了其收敛的充要条件和单调收敛的充分条件,然后给出目前利用单调收敛的充分条件确定PID增益的方法,并指出其不足。在此基础上,提出了基于遗传算法的PID型迭代学习增益选择方法（PID型GA-ILC算法）。利用该算法可以得到不满足PID迭代学习控制系统单调收敛条件但依然能使该系统单调收敛的PID增益,给出了数值仿真实例,证明了PID型GA-ILC算法的有效性。     

基于导纳控制算法的电液比例系统联合仿真研究

为了满足某液压机器人对于特殊工况下的混凝土振捣需求,设计了基于导纳算法的柔顺控制器.以电液比例阀控缸系统为研究对象,建立了系统的动态数学模型,并利用 MATLAB 、 AMESim 和 Simcenter３D 软件各自优势,搭建了一种多学科融合的机电液一体化联合仿真平台,对电液比例阀控缸系统进行了弹簧阻尼负载和刚性碰撞 ２ 种不同工况下的多算法联合对比仿真分析.结果表明,设计的导纳柔顺控制器使得电液比例系统具备了对环境刚度的快速响应能力,导纳算法可根据实际负载力对内环位置控制器的位移信号进行及时修正,有效避免剧烈的刚性碰撞,体现良好的柔顺性和鲁棒性.     

基于迭代学习的注塑机开合模机构定位控制研究

提出一种用于提高注塑机开合模机构定位精度的迭代学习算法,该方法适用于采用开环分级动作控制并利用电子尺进行开合模机构定位的注塑机系统.同时还提出可变学习增益的方法来加快算法收敛速度;应用遗忘因子和学习律误差容限控制的方法来提高学习算法的鲁棒性.算法实际应用表明,在保证开合模动作平稳的前提下,开合模机构能达到较高的定位精度,满足相关注塑加工工艺要求.     

超低频标准振动台波形复合迭代自学习控制策略研究

将迭代自学习控制与传统ＰＩＤ 控制相结合构成一种新的复合控制策略,应用于超低频标准振动台台面正弦波形的反馈控制上,获得了满意的结果     

巨型模锻水压机液压位置保持系统迭代控制研究

巨型模锻水压机动梁同步精度是决定锻件成型精度的关键参数。由于该类型水压机一般具有加工过程重复性、初始加工精度要求高、批次加工数量小的特点,单纯采用PID控制仅能保证初始加工精度,无法确保加工精度的逐步提高,因此本文在分析动梁位置保持系统模型的基础上,采用开环迭代控制和PD控制相结合控制策略,并提出了直接采用PD控制输出作为迭代控制初始控制量的方法.试验结果表明该方法收敛速度快,且能保证初始加工精度,动梁的位置保持精度经过2~3次迭代运行后可提高40%,调整时间可缩短约1.8 s。     

液压绞车电液比例伺服控制系统仿真研究

分析了电液比例伺服阀的特点及电液比例伺服阀控变量泵容积调速系统的工作原理。利用AMESim软件,建立了液压绞车电液比例伺服控制调速系统的仿真模型。利用该模型对系统的性能进行了仿真研究,表明该调速系统具有很好的速度跟踪特性,较高的速度控制精度以及较好的系统工作稳定性。     

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。