6自由度液压机器人的自抗扰控制

为提高6自由度液压机器人电液驱动系统的控制性能,针对电液位置伺服系统的非线性和不确定性,建立了6自由度液压机器人后臂电液位置伺服系统的数学模型,提出了3阶自抗扰控制方案,通过对系统内扰和外扰进行估计和补偿,实现对位置的控制。仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器不仅能满足系统对快速性和准确性的要求,而且还能有效抑制负载突变或未知扰动对系统性能的影响,与传统PID控制相比,其具有更强地鲁棒性和抗扰动能力,能满足6自由度液压机器人控制系统动态性能的基本要求。     

电液位置伺服系统低阶自抗扰控制研究

电液位置伺服系统是一种时变非线性、外部扰动未知且数学模型复杂的高阶系统,对其采用的高阶自抗扰控制方法,需要整定参数较多,模型结构复杂,在实际工程应用中难以实现。针对这个问题,对电液位置伺服系统的一阶和二阶自抗扰控制(ADRC)性能进行研究,实现电液位置伺服系统的低阶自抗扰控制。基于Simulink建立的电液位置伺服系统的低阶自抗扰控制系统,给定阶跃和正弦信号指令,并对系统施加一个负载扰动力,分析系统的响应速度、准确性和抗干扰能力。结果表明,一阶和二阶自抗扰控制都可以使电液位置伺服系统达到稳定状态,且二阶非线性自抗扰控制系统响应速度更快,控制精度高,鲁棒性更强。     

CAMC和PID并行控制在数控伺服系统中的应用

针对数控电液位置伺服系统的非线性、参数时变性等特点,设计一种基于CAMC和PID并行控制的方案。以PID为反馈控制来保证系统的稳定性且抑制扰动,以CAMC为前馈补偿控制器来确保系统的控制精度和响应速度。在MAT-LAB环境下对位置伺服系统进行动态仿真。仿真结果表明:基于CAMC和PID的并行控制响应速度快,稳态精度高,其控制性能远优于传统PID控制器。     

基于重复控制补偿的电液位置伺服系统PID控制

针对典型电液位置伺服系统,设计了基于重复控制补偿的PID控制器,并通过计算机仿真,再现了系统跟踪正弦信号时的系统响应。仿真结果表明,在该控制器下,电液位置伺服系统具有良好的动态性能。     

电液位置伺服系统鲁棒反馈线性化控制

针对电液位置伺服系统存在强非线性和外界干扰不确定性的问题,提出将反馈线性化与滑模控制相结合的鲁棒反馈线性化控制策略。建立了电液位置伺服系统非线性模型,利用反馈线性化技术将其精确线性化,利用滑模控制来补偿其外界干扰不确定性,同时采用最优控制理论设计了切换函数,并引入模糊控制设计了自适应指数趋近律。以时变负载力扰动为例对系统性能进行了研究,仿真结果表明:该方法有效提高系统鲁棒性、加快响应速度和削弱了抖振。     

基于反步控制的非线性干扰观测器的外部不确定干扰的电液位置伺服系统（英文）

由于电液系统中存在各种非线性因素以及不确定干扰,为提高电液位置伺服系统在干扰下的控制精度,以电液振动台为控制对象,建立非线性模型,利用干扰观测器对干扰力进行观测,并通过反步控制器进行削弱和补偿,利用李雅普诺夫理论保证闭环系统的全局稳定。对设计的控制器进行仿真和实验,模拟在有外界未知干扰力下的位置控制,实现对干扰的抑制。实验表明:该控制策略能够很好的提高电液位置伺服系统的跟踪性能。     

基于反步控制的非线性干扰观测器的外部不确定干扰的电液位置伺服系统

由于电液系统中存在各种非线性因素以及不确定干扰,为提高电液位置伺服系统在干扰下的控制精度,以电液振动台为控制对象,建立非线性模型,利用干扰观测器对干扰力进行观测,并通过反步控制器进行削弱和补偿,利用李雅普诺夫理论保证闭环系统的全局稳定.对设计的控制器进行仿真和实验,模拟在有外界未知干扰力下的位置控制,实现对干扰的抑制.实验表明:该控制策略能够很好的提高电液位置伺服系统的跟踪性能.     

基于自抗扰控制的直驱电液伺服系统仿真研究

针对直驱式电液伺服系统中存在的非线性特性和外部扰动导致系统流量供给不平衡问题,基于自抗扰控制理论,提出一种基于三阶线性自抗扰控制的液压缸位置控制方法,实现直驱式电液伺服系统电机转速与液压缸位置的闭环控制。同时针对传统系统建模不精确导致控制效果差的问题,在理论分析的基础上,结合电液伺服系统的性能和实际工况,基于AMESim建立直驱式伺服液压系统仿真模型。通过建立AMESim和Simulink的联合仿真模型,验证控制器的有效性。结果表明：该控制策略可以有效消除由于流量供给不平衡导致的液压缸在换向运动时出现位移波动,液压缸位移的平均绝对百分比误差为4.4%,较好地实现位置跟踪。在外负载扰动的情况下,系统具有较强的抗干扰能力,从而保证系统的稳定性。     

电液伺服系统的自适应一般模型控制

针对电液伺服系统跟踪控制问题,提出一种基于等价输入的自适应一般模型控制方案。在电液伺服系统存在建模误差、时变参数和不可测扰动的情况下,控制器能够有效地跟踪系统被控参数;且控制器参数整定方便,物理意义明确。通过仿真表明,该控制方法对非线性的电液伺服系统实现自适应控制是正确有效的。     

电液伺服系统的模糊自适应复合控制研究

电液位置伺服系统的阻尼比较低,造成电液位置伺服系统响应速度慢及跟踪性能较差。为解决此问题,提出一种模糊自适应控制与速度正反馈、加速度负反馈相结合的复合控制策略。通过速度正反馈来提高系统的开环增益,加速度负反馈提高阻尼比,从而提高系统动态响应速度并减小位置误差。利用前馈控制拓宽系统频宽,进一步减小位置跟踪误差。对传统PI控制、模糊PI控制、模糊PI复合控制算法下的系统响应性能进行仿真分析,结果表明:采用所提出的复合控制策略时,系统动态响应速度比模糊PI控制提高约76.9%,比传统PI控制提高约84.2%,其位置跟踪误差几乎为0。     

基于升沉补偿平台多缸同步的控制策略研究

为保证升沉补偿平台的上平台在6个液压缸运动过程中始终处于相对平稳状态,提出一种将广义预测控制与相邻交叉耦合控制相结合的控制策略,实现对平台6个液压缸的位置同步控制。采用广义预测控制作为每个液压伺服通道的位置控制器,加入相邻交叉耦合同步控制方式,使每个液压伺服通道的液压缸考虑与其相邻两通道液压缸之间的同步误差,获得新的控制量,对6个液压缸进行同步控制;利用MATLAB进行仿真。结果表明：系统响应速度快,具有较好的位置控制和同步控制性能;将基于广义预测控制的相邻交叉耦合同步控制方法应用于升沉补偿平台,简化了控制器结构,协调6个液压伺服通道,在一定程度上减小了负载扰动对平台稳定性的影响。     

一种高效直驱液压角度位置伺服控制系统的研究和实现

基于直驱式液压系统效率高和阀控伺服系统精度高的特点,提出一种位置二元控制方法。第一元是步进电机控制的数字阀和执行器通过机械负反馈形成的闭环伺服系统,实现系统的精准位置控制。第二元是伺服同步电机控制的柱塞泵系统,系统根据执行器能够达到的加/减速度、最高速度、作动器的排量、初始位置和目标位置的差等,计算所需流量和具体执行的步进电机控制的节奏,并以步进电机控制节奏为参考,控制同步伺服电机速度及相应泵的流量,实现大偏差时高效运行;在小偏差时,在蓄能器压力达到设定值时,关闭同步伺服电机和柱塞泵,避免泵在低速低效区运行,用蓄能器储存的能量实现位置伺服纠偏控制;系统一直运行在高效状态。二元控制方法具有两个简洁的机制实现精准和高效目标,实用可靠。     

锻造机双缸液压同步控制系统建模及仿真

为了提高锻造机双缸液压同步控制的精度,以便保证锻造成形的质量,简化锻造机双缸液压同步电液伺服控制系统模型,推导同步控制系统模型,得到控制目标方程。使用单神经元PID控制算法和交叉耦合算法作为锻造机双缸液压同步控制算法,通过仿真,分别得到并对比了使用常规模糊PID控制算法与模糊-单神经元PID控制算法作用下的锻造机左右液压缸的位置跟踪误差、相对同步控制误差以及液压缸的速度和压力跟踪误差。结果表明,相比于常规模糊PID控制算法,模糊-单神经元PID控制算法下的系统能够更快速地收敛,说明模糊-单神经元PID控制算法使得锻造机双缸液压同步电液伺服控制系统具有更强的鲁棒性。实验结果与仿真结果的变化规律一致,两者之间的误差小于10%,验证了提出的锻造机双缸液压同步控制方法的可行性。     

交叉耦合控制的平移并联机器人位置控制研究

为了改善平移并联机器人对期望位置跟踪的准确性,提出基于交叉耦合控制的集成电液伺服驱动平移并联机器人位置控制。通过对三自由度集成电液伺服驱动平移并联机器人结构和控制方法进行分析,以机器人的末端执行器为基础,定义位置及角度坐标系,在此坐标系上计算并联机器人的逆向和正向运动学解;通过液压轴的伸长长度,求取液压轴的速度和加速度,进而得出集成电液伺服驱动器的动力学模型。以集成电液伺服驱动器的位置误差为基础,求取三自由度下集成电液伺服驱动器的同步误差,利用该同步误差,构造交叉耦合误差模型,进而求取广义误差模型,建立交叉耦合控制器,以实现对机器人的位置进行控制。实验结果显示:与粒子群方法相比,所提方法对正弦及不规则期望位置的跟踪准确度较高,跟踪准确度分别提高了40%和42.15%。可见,所提方法能够对集成电液伺服驱动的平移并联机器人进行准确的位置控制。     

基于改进遗传算法优化的双步进电机伺服阀控制研究

针对当前电液伺服阀控制系统响应速度慢、输出误差较大的问题,采用改进遗传算法优化控制系统,并对控制效果进行仿真验证。设计了新型电液伺服阀结构,建立了电液伺服系统动力学模型,推导了液压缸流量运动方程式。采用改进遗传算法优化RBF神经网络结构,通过MATLAB软件对双步进电机伺服阀改进的控制系统进行仿真验证,并且与传统PID控制效果进行对比。结果显示:在无干扰环境中,采用传统PID控制和改进RBF神经网络控制方法都能较好地提高活塞杆运动位移输出精度;在有干扰环境中,采用传统PID控制方法,活塞杆运动位移输出的误差较大,而采用改进RBF神经网络控制方法,活塞杆运动位移输出的误差较小。采用改进RBF神经网络控制方法,能够抑制外界的干扰,从而提高双步电机伺服阀控制系统的响应速度和输出精度。     

直线电机伺服系统精密数字控制方法研究

直线电机是实现非圆截面类零件数控车削加工的关键,针对其跟踪目标轨迹已知和对外部干扰及模型参数摄动敏感的特点,研究了一种具有离散时域扰动观测器的数字预见控制方法。首先,通过在最优状态反馈控制的基础上增加目标预见前馈项,减小了直线电机伺服系统的位置跟踪误差;其次,将外部干扰和模型参数摄动作为等效控制输入,设计了一种离散时域扰动观测器加以抑制,增强了预见伺服系统的鲁棒性。仿真结果表明,该控制方法能够满足高速高精度条件下对非圆截面零件的车削加工要求。     

基于连续滑模控制的电液伺服系统轨迹追踪控制

为改善电液伺服系统的轨迹追踪精度,设计一种连续滑模控制器,用于对电液伺服系统进行轨迹追踪控制。在电液伺服系统的建模过程中,以控制阀阀芯位移为依据,得到了电磁线圈上的电压及电流方程。在液压流体的作用下,建立气缸内液压流体的流量方程。根据系统的轨迹误差,构造滑动面模型。在开环传递函数状态空间模型的基础上,建立控制律的连续方程,进而得出连续滑模控制器,以克服电液伺服系统的不确定性和扰动性,控制其对标定轨迹进行精确追踪。与干扰观测器对标定轨迹的追踪结果相比,该方法在追踪弧形及方波标定轨迹时,追踪精度分别提高了31.23%和39.98%。该方法能有效改善电液伺服系统的轨迹追踪精度。