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。     

非线性磁悬浮系统动力学建模与控制研究

针对磁悬浮列车悬浮系统的强非线性和存在外界扰动下传统PID控制器鲁棒性弱的问题,首先建立磁悬浮控制系统的数学模型并通过Adams动力学分析软件进行非线性动力学建模。采用模糊规则对PID的参数进行在线自适应整定,设计适用于磁悬浮系统的模糊自适应PID控制器。讨论在不同外界干扰下,所设计控制器在实现磁悬浮列车稳定悬浮时的控制性能并在虚拟样机中进行实时观测。通过对所设计的模糊自适应PID控制器在磁悬浮系统上的应用,可以明显发现其控制性能优于传统PID控制器。此外,在受到外界干扰的情况下,与传统PID控制器相比,所设计的模糊自适应PID控制具有较强的抗干扰性及鲁棒性。更适用于在实际磁悬浮工程中克服外界干扰来工作运行。     

二次调节节能系统非线性PID控制器设计

针对常规PID控制在实际生产中的不足，设计非线性PID控制器并进行计算机仿真，仿真曲线验证了非线性PID控制的可行性和控制性能的优越性。     

改良神经元PID控制在机器人灵巧手驱动中的应用

机器人手指驱动系统是一类典型的高阶非线性、时变系统;关节的动态特性随着手指的负载变化而变化。使用常规PID控制很难满足手指精确位置控制的要求,而采用依据BPNN原理设计成的常规单神经元PID控制器又因学习速率低,收敛速度慢,控制效果不能令人满意。文中设计了一种改良的单神经元PID控制器,控制参数具有很好的在线自适应性,且收敛速度快。     

小型四旋翼飞行器新型非线性PID姿态控制器设计

针对小型四旋翼飞行器姿态控制问题,设计了一种新型非线性PID姿态控制器。针对传统PID的不足,通过引入两个跟踪微分器以及误差反馈的非线性组合构成非线性PID,并结合简化的小型四旋翼飞行器数学模型,提出了一种基于新型非线性PID姿态控制方法。仿真结果表明,所设计的控制器具有较强的鲁棒性、抗干扰性以及良好的滤波性能,系统具有良好的动态和稳态性能。由于保留了传统PID优点,设计简单,对实际工程具有较大的指导价值。     

模糊PID控制器在开关电源充电机控制系统中的应用

研究了一种分段的模糊PID控制器在开关电源充电机控制系统中的应用;阐述了控制器设计、各充电环节动态分析和建模;对模糊PID控制和传统PID控制进行了对比;展示了模糊控制在充电机控制系统中的良好应用前景。     

基于BP-PID的数控机床进给伺服系统控制仿真分析

在智能制造领域,数控机床最终加工出来的产品质量除了与机床本身性能有关外更重要的是进给系统的伺服优化效果。为提高数控机床进给伺服系统优化效果,设计了一种基于BP神经网对数控机床进给系统PID控制器进行优化的模型。利用BP神经网络具有逼近任意非线性函数的特点,通过对系统性能优化算法实现最佳PID参数组合。Matlab/Simulik仿真实验结果表明,BP-PID控制器能够快速、有效地对非线性数控机床进给系统进行控制,对提高机床加工精度具有重要意义。     

航空遥感惯性稳定平台齿隙非线性建模与补偿

针对航空遥感惯性稳定平台框架伺服系统中齿隙非线性环节造成的系统驱动延时、换向跳变及冲击振荡等问题,对航空遥感惯性稳定平台齿隙非线性进行建模与补偿.在分析齿隙非线性环节结构和传动特点基础上,建立了齿隙非线性死区模型;利用MATLAB仿真分析了齿隙对系统性能的影响;以框架伺服系统为研究对象,应用反步积分法,通过依次选择Lyapunov函数,设计了基于状态反馈的控制器,并进行实验验证.结果表明:齿隙误差补偿可有效提高系统控制精度;与传统PID控制相比,反步积分法显著降低了齿隙非线性对伺服系统性能的影响,在给定框架期望转角情况下,反步积分法比PID控制响应速度提高78.26％、稳态精度提高23.1％.     

基于模糊滑模控制的数控机床位置伺服系统北大核心

针对数控机床位置伺服系统这样一个多变量、强耦合且参数不确定的非线性系统,为了提高位置伺服系统的响应特性,在研究普通滑模控制的基础上给出自适应模糊滑模切换控制策略,给出了自适应模糊滑模切换控制算法,设计了基于自适应律的模糊滑模控制器,采用Lyapunov分析证明了基于该控制器的位置伺服系统的稳定性。搭建了基于AD5435的半实物仿真实验平台,分别将PID控制、普通滑模控制以及切换模糊化自适应滑模控制进行半实物仿真验证。实验结果表明该控制算法不但可以提高位置伺服系统的动态和静态特性,而且具有较强的抗干扰性。     

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。     

数控机床交流伺服系统的复合控制研究

针对常规P-P与PPI控制存在的问题，提出了在数控机床交流伺服系统中，采用带速度和加速度作为前馈控制，模糊自校正PID控制作为位置反馈控制的复合控制器，实验证明可以显著提高控制系统的控制精度，大大降低跟踪误差，具有较强的鲁棒性。     

基于蚁群算法的数控进给伺服系统PID参数优化

数控机床进给伺服系统的好坏,极大地影响了机床的加工性能。以蚁群系统和蚁群算法为基础提出了将蚁群算法与PID结合起来利用其全局寻优的能力对PID控制器参数进行优化的一种新的设计方法。在简要介绍蚁群算法基本思想的基础上,推导了蚁群算法PID参数优化方法,并给出了新算法的具体实现步骤,最后将该优化方案应用于控制数控机床进给伺服系统中的执行电机。计算机仿真结果表明,与传统的PID控制器相比,这种基于蚁群算法的PID参数优化控制器具有良好的动态和稳态性能。     

机械制造业数控机床几何误差自动控制

为了降低数控机床几何误差,提升加工精度,提出机械制造业数控机床几何误差自动控制方法。通过激光跟踪仪辨识机械制造业数控机床的几何误差,采用快速定位补偿算法与圆弧插补补偿算法相结合的方法补偿数控机床几何误差。利用计算机辅助制造软件生成刀位文件,依据刀位文件生成数控机床加工程序,通过补偿控制器生成数控机床各轴运动的控制指令,数控机床伺服系统接收控制指令后,自动控制数控机床各轴运动,以达到数控机床几何误差自动控制的目的。实验结果表明,采用该方法自动控制数控机床几何误差后,方向与角度的几何误差分别低于0.03 mm与0.1°,实际应用效果较好。     

新型数控锥齿轮滚动检查机闭环位置控制系统设计

研究一种基于伺服闭环位置控制的新型数控锥齿轮滚动检查机,介绍系统设计的思想及实现方法。实验表明该系统具有稳定性强及位置控制精度高的优点,是国内传统的数控检查机的一次技术突破。     

基于改进PID的数控机床电气控制系统优化设计

针对传统数控机床控制系统存在计算方法较为复杂、稳定性较差和响应速度慢的问题,提出基于改进 PID 优化的数控机床电气控制系统.利用 PID 闭环反馈系统下奈奎斯特图得出稳定的裕量信息,通过奈奎斯特曲线与系统距离量化系统稳定性,把采集到的初始数据作为零点,下一时间采集的信息和零点偏差当成误差量并不断输出信号,降低误差振荡值;直流电源供配电子系统以线码模式标记为 IO 信号提供电源电压;电气负荷子系统通过电机床的有功、无功以及视在功率推测系统的负荷,使系统能够并行处理多种事件,最后由自动换刀、断刀检测、深度检测降低损耗,以辅助功能模块、状态显示、运行模式选取、 G 代码编辑、控制器的程序编辑以及参数设置模块实现整个系统的搭建.实验证明,所设计系统响应速度快、对数控机床的恒温冷却及刀具位移变化的控制性能较好,稳定性强.     

龙门移动式数控机床横梁磁悬浮控制系统研究

针对龙门移动式数控机床中的移动横梁,提出了采用磁悬浮技术,实现无摩擦驱动的新型控制方案。首先,建立了横梁磁悬浮系统的数学模型,利用反馈线性化方法,将非线性模型转化为线性模型,再采用PI状态反馈设计的方法,设计一个悬浮控制器。该反馈线性化是一种全局线性化的方法,优于传统的局部近似线性化的方法。仿真结果表明,该悬浮控制器可以保证全局稳定,使系统具有良好的鲁棒性。     

NC polishing of aspheric surfaces under control of constant pressure using a magnetorheological torque servo

In this paper, a method of maintaining a constant polishing pressure is proposed for a NC polishing system by controlling the polishing force during the polishing process. First, the NC polishing system is developed to resolve the force–position coupling problem encountered in common polishing processes. It mainly consists of a force control subsystem based on a magnetorheological torque servo to provide a controllable torque to polishing tool to generate the polishing force and a position control subsystem based on a general CNC lathe to control the position of the polishing tool. Second, a constant polishing pressure model is established by controlling the polishing force according to the variation of the curvature of the aspheric surfaces, and the polishing parameters for model are planned. Then, the control model of the polishing system is proposed, and a PID controller is designed for torque tracking with the actual torque feedback from a torque sensor. Finally, polishing experiments are conducted with constant force and constant pressure, respectively. Experimental results show that the surface roughness is greatly improved, the aspheric surfaces can be polished more uniformly with constant pressure than with constant force, and the PID controller can meet the requirements for the polishing force control.     

基于模式识别的脉冲压力自适应控制

脉冲滴丸机压力控制系统是具有非线性、参数时变性和耦合性特征的复杂系统,系统响应要求快速、准确、鲁棒性强,但传统的控制方法如常规的固定参数的PID控制器很难使系统同时达到这种最优控制。因此,提出了将自适应控制、模式识别和PID控制相结合的思想,设计了一种基于模式识别的脉冲压力自适应控制策略,通过在线辩识系统的动态输出,根据系统响应所处的状态,采取相应的控制算法,使系统得到了较好的控制。MATLAB仿真和现场实验结果均表明该方法具有较高的动态性能和控制精度,以及较强的鲁棒性。该控制系统已成功投入现场运行。     

PID neural network control of a membrane structure inflation system

Because it is difficult for the traditional PID algorithm for nonlinear time-variant control objects to obtain satisfactory control results, this paper studies a neuron PID controller. The neuron PID controller makes use of neuron self-learning ability, complies with certain optimum indicators, and automatically adjusts the parameters of the PID controller and makes them adapt to changes in the controlled object and the input reference signals. The PID controller is used to control a nonlinear time-variant membrane structure inflation system. Results show that the neural network PID controller can adapt to the changes in system structure parameters and fast track the changes in the input signal with high control precision.     

模糊自适应PID控制器在型材冷弯机送料机构的应用

针对造船工艺对型材冷弯机送料机构送料精度的要求,设计一种应用型材冷弯机的模糊自适应PID控制器。该控制器以常规PID控制为基础,根据偏差和偏差的变化率,利用模糊逻辑实现PID参数的在线调整,进一步完善了PID控制器的性能,提高了位置控制系统的精度。仿真结果表明:该控制器具有常规PID控制器高精度的特点,又具有模糊控制器响应速度快的特点,而且具有良好的动态、稳定性能以及较强的鲁棒性,能够使送料机构达到满意的控制效果。