电液比例复合变量泵神经网络控制的研究

提出一种基于模糊神经网络的电液复合控制变量泵调节系统智能学习控制方法 ,并将其应用于电液比例复合调节轴向柱塞变量泵的恒排量、恒流量、恒压力和恒功率调节系统的控制中。实验结果证明 ,所提出的控制方法是有效的 ,较传统的PID控制方法具有更优良的控制品质     

A4VSO电液比例变量泵的电液控制系统研究

根据A4VSO电液比例变量泵的变量原理,构建其电液控制系统,并在不同的压力下,进行排量、流量的性能试验.试验结果表明:此电液控制系统设计合理,关键元件选取正确,控制精度较高,可使变量泵的排量、流量分别与控制信号呈良好的比例关系.     

基于模糊神经网络的电液比例恒排量调节轴向柱塞泵自学习控制

首次将神经网络自学习控制方法应用于电液比例恒排量调节轴向柱塞泵,明显改善了变量泵调节系统的跟随特性。实验结果表明：该方法与传统方法比,不仅能够缩短系统输入阶跃的响应时间,而且对系统未知的外加干扰、系统参数时变特性和非线性有较强的自适应能力     

采用压力和外泄漏测量补偿原理的电液调节泵的研究

本文提出一种采用泄漏补偿原理实现电液比例泵恒流量调节的新方法,避免了传统的恒流调节泵因在主油路上直接检测负载流量所带来的附加的全流量节流功率损失。试验表明,补偿后的恒流量泵的稳态和动态特性均达到或超过传统的采用流量反馈的恒流量泵。     

基于模糊PI的电比例排量泵控制研究

针对正流量液压系统的挖掘机,使用电比例排量泵替代液控恒功率泵可以实现泵与发动机更加完美的功率匹配。但电比例排量泵的排量调节控制对算法的准确性、稳定性以及比例电磁阀的快速响应性能提出了很高要求。为满足以上条件,电比例排量泵的控制策略采用了基于BP神经网络的恒功率MAP图计算方法以及模糊逻辑整定PI参数的方法,使得电比例排量泵可以根据发动机转速和液压系统工作压力大小准确计算出变量泵排量并调度PI参数,消除液压系统时变特性与非线性对控制性能的不利影响。根据测试结果,采用模糊PI控制的挖掘机液压系统在控制准确性、稳定性方面都得到了提升。     

基于模糊神经网络控制的电液系统研究

针对大功率电液伺服系统存在严重非线性和时变性,将神经网络与模糊控制理论相结合,根据系统的误差及误差变化对神经网络的学习速率和动量因子进行模糊修正,有效地改善了神经网络的学习速率.实验表明,所设计的神经网络控制器能够保证大功率电液伺服系统的静、动态性能.     

基于神经网络的变量泵模型跟踪控制

本文用神经网络逼近对象的非线性逆模型,通过神经网络模型参考控制实现电液比例斜盘倾角和流量的控制,使系统的不确定性和非线性等得到补偿。仿真和实验表明,所开发的神经网络控制器能够较好地实现VDAPP控制,有较好的自适应性和鲁棒性,跟踪性能有较大改善。     

电反馈电液比例恒功率变量泵开发研究及其状态反馈控制

本文提出一种新型的电反馈电液比例恒功率泵控制方案,它可以获得较传统的力反馈恒功率泵更高的恒功率调节精度和控制特性。本文还对该泵的状态反馈控制方法进行了研究,获得一些有益的结论。     

电液比例压力阀控制变量系统的分析

在液压系统中经常遇到调速问题。而调速的方法有很多。使用变量泵进行系统流量的控制达到调速的目的 ,其传动路线短、调节性能好、节能效果明显。因此 ,这种容积调速系统被广泛应用。作为这种容积调速系统的关键是变量泵的流量控制 ,常见的控制方式有手动、机动、电动、电液动等。本控制系统引入电液比例压力阀控制变量泵 ,其特点是它克服了电液伺服阀对环境、油污染等使用条件的苛刻要求 ,与电液伺服阀一样便于微机控制 ,价格低廉 ,易于维护。下面对电液比例压力阀控制变量泵作一些分析与探讨。1　电液比例压力阀控制变量泵的基本原理电液…     

基于神经网络的模糊控制器在变量泵中的应用

本文根据变量泵的具体情况,为其了自适应的神经网络模糊控制变量泵的智能控制。     

CY14—1改型电液比例变量轴向柱塞泵的研制与试验研究

本文介绍用CY14—1型轴向柱塞泵改制成能够完成恒流量变量和恒压变量的电液比例变量泵。本文阐述了该泵的构造原理、控制系统性能的理论分析和泵的试验结果。     

同轴式电液比例流量阀特性研究

介绍同轴式电液比例流量阀的结构特点、静动态模型及实验研究,理论分析与实验结果一致,为阀的优化设计提供了理论基础。采用流量反馈及前向通道的PID调节,有效地提高了阀的静动态特性。     

基于虚拟仪器的电液比例流量阀性能测试实验台

该设计采用图形编程语言LabVIEW7．0在Win2000下编写设计程序，实现整个测试系统在虚拟仪器界面上直接进行操作，实现信号采集、数据处理、绘制图表及存盘打印等功能。完成了电液比例流量阀的稳态控制特性、稳态负载特性、阶跃特性、曲线拟合等试验项目。可视化的操作界面，既减小了实验人员的工作强度又提高了工作效率和测试精度。     

模糊神经网络在电液伺服控制系统中的应用研究

针对电液比例伺服阀的死区大、强非线性等特点,设计了一个基于模糊逻辑的神经网络控制系统（FNNC）,给出了基于模糊逻辑推理网络的拓扑结构,导出了网络的连接权重和隶属度特征参数的学习算法。将该控制系统应用于蜗杆砂轮磨齿机,获得了良好的效果。     

基于深度神经网络的电液伺服泵控系统健康评估研究

电液伺服泵控系统具备功重比高、响应快等优点,在多领域得到广泛应用,但如何针对该系统开展更有效健康评估,进一步保障系统的安全性和可靠性成为必须面对的问题。按照明确原理、建立数学模型、建立仿真模型、仿真分析的思路针对健康评估方法开展研究,提出油液体积含气量、气隙磁密、泄漏系数3个健康评估指标并确定阈值,构建了LGA（LSTM-GRNN-ANN）深度神经网络健康评估方法并进行仿真分析,结果显示该方法准确率约为97.48%,比LSTM、GRNN健康评估方法具有更高的准确率,为继续深入开展电液伺服泵控系统健康评估的研究提供了理论支持。     

电液比例恒压变量泵静动态特性的仿真分析研究

本文对电液比例恒压变量泵进行了仿真分析研究,得出了一些有益的结论和优化结果。文中提出并采用的仿真分析方法可以用于其他元件或系统的研究。图14幅。     

基于P/Q控制的电液比例变量泵特性仿真及热分析

利用AMES im仿真软件对一种基于P/Q控制的电液比例变量泵进行全数字化建模与仿真,结果表明该比例变量泵的相关特性与实际基本相符,验证模型的正确性。应用软件的热库和热液压库理论建立了比例泵系统的热仿真模型,分析比较比例泵液压系统和恒压泵液压系统在相同负载、散热环境和运行时间下的温升情况,结果表明比例泵源在工作效率上明显优于恒压泵源。     

基于电液比例方向节流阀控制的定位系统

本文介绍了基于电液比例方向节流阀控制的定位系统的组成及特点,并给出了其实验性能结果。     

电液比例往复运动的定位控制方法

本文针对只需在有限点准确定位的往复运动系统,介绍了几种利用比例速度控制实现的往复运动定位控制的方法和原理。并较详细地介绍了行程末端位置反馈定位的电控原理和设计思想。     

基于广义动态模糊神经网络的电液伺服系统控制

针对电液伺服系统这一复杂的非线性系统,提出一种广义动态模糊神经网络学习算法,并设计控制器.该算法以模糊ε-完备性作为高斯函数宽度的确定准则;同时对模糊规则和输入变量的重要性作出评价,并以此来调整每个输入变量和模糊规则.使用AMESim软件搭建了系统的模型,并利用AMESim的接口技术实现了与Simulink的联合仿真....