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基于反演法的电液位置伺服系统的自适应鲁棒控制 总被引:6,自引:0,他引:6
本文研究了高性能电液位置伺服系统的鲁棒控制设计。这类系统,除了液压伺服系统的非线性动力学特性外,还包含大范围变化的不确定参数,其中既有不确定常数,也存在不确定的非线性干扰。为解决这一类非线性系统的控制问题,提出了基于反演控制设计和非连续自适应修正算法的自适应鲁棒控制器(ARC)设计方法,给出了基于Lyapunov稳定性理论的系统稳定性证明。跟踪误差可以通过控制器的设计参数加以调整。数字仿真结果表明,控制系统对给定位置的跟踪具有良好的动态特性,对系统的不确定性,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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本文基于李亚普诺夫稳定性理论,提出了一种参数补偿的模型参考自适应控制系统。这种自适应控制算法无需辨识系统的全部状态变量,只需系统的输入和输出就可综合出自适应律,使系统自动地按照参考模型的性能进行控制,并在板簧试验电液力伺服系统中得到成功的应用。 相似文献
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针对电液位置伺服系统的不确定性与输入饱和问题,提出自适应抗饱和控制策略。建立阀控缸系统的数学模型;在基于反步法的设计框架下,将输入饱和导致的跟踪误差加入到李亚普诺夫函数当中,并根据该李亚普诺夫函数设计控制器。通过使李亚普诺夫函数渐近稳定,使得系统跟踪误差收敛于零。针对系统模型中的不确定参数,通过自适应算法对其进行迭代更新,以保证控制器的有效性。以跟踪误差最小为目标函数,采用粒子群搜索算法优化控制器的4个参数。结果表明:加入抗饱和时的控制信号比未考虑输入饱和时的控制信号的幅值明显减小,消除了输入饱和现象;在参数不确定和输入饱和情况下液压缸活塞的最大跟踪误差仅为5.8×10-6mm,相对无抗饱和算法时的跟踪误差有了大幅减小。 相似文献
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针对电液位置伺服系统(阀控对称缸)模型复杂、参数时变、摩擦影响显著等特点,提出了基于RBF神经网络和基于Lu Gre模型的自适应滑模控制算法。该算法的优点是:(1)利用RBF神经网络逼近控制电流与系统输出压力的关系,将电液位置伺服系统的数学模型简化为二阶,减少了模型参数;(2)采用Lu Gre模型能够准确地描述摩擦过程中复杂的动、静态特性,通过该模型设计摩擦补偿,提高了控制精度;(3)设计自适应滑模控制器,增强了系统的鲁棒性。利用构建的李雅普诺夫函数,证明了闭环系统的稳定性。仿真实验表明:所提算法控制精度较高、响应速度较快、鲁棒性较强。 相似文献
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提出一种改进的模型跟随自适应控制算法, 该改进算法把系统当前输出误差引入控制信号,同时利用线性神经网络估计系统新的输出误差.利用该改进算法对电液伺服系统进行控制,实践表明该算法是可行的. 相似文献
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不确定性电液位置伺服系统的自适应滑模控制 总被引:1,自引:1,他引:0
本文针对 确定性的电液位置伺服系统的跟踪控制问题,提出了一种自适应滑模控制设计方法,所提出的自适应滑模控制器对系统的不确定性具有较强理棒性,并且跟踪性能良好。 相似文献
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位置伺服系统对响应速度、定位精度、抗扰性能等要求越来越高,传统PID控制实现容易,但依赖对象数学模型、性能有限,很难满足高要求。滑模控制不依赖对象模型、适用性强,因此提出一种对指数趋近速率进行自适应调整的滑模控制方法。以位置伺服系统为对象,分别采用PID控制、滑模控制、模糊自适应滑模控制进行定位控制及抗扰动性能的仿真及试验。结果表明:模糊自适应滑模控制较PID控制在快速定位及抗扰动性能上均明显占优;相比普通滑模控制,其动态性能更好。因此对于要求响应速度快、抗扰性能强的位置控制应用场合,提出的模糊自适应滑模控制适用性更好,有一定的应用价值。 相似文献
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电液伺服非线性系统模型跟随自适应控制 总被引:3,自引:4,他引:3
借助微分几何理论,本文将模型跟随自适应控制方法直接推广到具有仿射非线性系统特点的电液伺服非线性系统,并证明了系统的模型可跟随条件也能自动满足,与对象和模型参数无关。 相似文献
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针对电液伺服非线性系统这一类仿射非线性系统的模型跟随自适应控制(AMFC),提出了通过构造与被控对象具有相同非线性特性的离散非线性参考模型,并借助于仿射变换和非线性反馈的方法来实现对该系统的AMFC,通过分析和仿真说明了这种AMFC系统能够确保被控对象准确跟随参考模型的输出,且仿真的结果令人满意。 相似文献
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本文针对电液伺服系统的非线性特点,提出了一种基于模糊补偿的自适应控制方法。该方法把实际系统看成是由线性和非线性两部分所组成,对线性部分采用基于精确数学模型的控制方法,而对非线性部分主要采用以模糊自适应补偿为主的控制方式。为了提高模糊自适机构的补偿效果,采用了规则可调整的模糊控制器,仿真结果表明,该方法具有较高的控制精度和鲁棒性能。 相似文献