液压压力控制系统参数求解及系统仿真分析

采用一种用于求解非线性方程组的遗传算法对辨识获得的系统传递函数进行参数求解，依照解得的系统参数获得系统的开环模型。通过对开环模型进行仿真并与实测输出曲线对比，验证了遗传算法求解液压伺服系统参数的可行性。同时，通过分析仿真结果，找出了材料试验机比例压力控制系统与伺服压力控制系统在辨识方法上的差别。     

基于单神经元自适应PID控制的双护盾掘进机液压推进系统研究

该文分析了双护盾掘进机液压推进系统的工作原理,采用基于线性二次型最优控制的单神经元自适应PID控制算法。在AMEsim下建立液压系统的仿真模型,并对相关参数进行了优化,通过AMESim与MATLAB/Simulink接口界面,对液压推进控制系统进行联合仿真分析,并进行了模拟试验分析,结果表明,该控制器易于实现PID参数的自整定,具有较强的鲁棒性,能够实现双护盾掘进机推进速度的自适应控制。     

汽车EHB系统控制策略研究

为了提高汽车线控液压制动系统的动态响应特性,在分析了线控液压制动系统工作原理的基础上建立其数学模型以及AMESim液压模型,提出了遗传算法优化PID控制策略和模糊自适应PID控制策略。基于AMESim与Matlab/Simulink软件搭建系统联合仿真研究平台,通过分析相同输入信号下实际制动轮缸压力曲线来研究线控液压制动系统在两种控制算法下的动态响应特性。结果表明遗传算法优化PID控制策略比模糊自适应PID控制策略下的系统响应时间少0.1s,前者更有助于提高线控液压制动系统的响应特性。     

遗传算法优化的MFAC对电机速度控制的研究

将无模型自适应控制算法应用于直流伺服电机的控制,此算法结构简单,控制精度高。在建立了电机的数学模型后,使用MATLAB进行算法仿真,并通过遗传算法对无模型自适应控制算法进行参数优化。在MATLAB仿真的基础上,进行了实验验证。实验结果表明,无模型控制算法应用于电机速度控制能取得良好的控制效果,利用遗传算法优化参数后的控制效果更好。     

汽车非线性液压转向系统控制策略研究

在分析了汽车非线性液压转向系统工作原理的基础上,建立了液压转向系统的数学模型,设计了控制系统的模糊控制算法和模糊自适应PID控制算法。通过考虑汽车转向系统的各种非线性因素,在AMESim和Simulink中建立了与实际线控液压转向系统相吻合的联合仿真模型,通过仿真计算出油缸在不同控制策略下的响应速度。结果表明,在相同的输入信号下,模糊自适应PID控制与模糊控制相比,其响应速度大约提高了0.3 s,与无控制策略相比,其响应速度大约提高了1 s左右。     

动压缸电液伺服压力系统自适应差分进化辨识

根据轨道路基测试装置工作原理,建立了动压缸电液伺服压力系统AMESim模型,理论推导出该系统传递函数。针对标准差分进化算法早熟问题,构造了一种可以自动调节变异因子、变异算子和交叉因子的自适应差分进化算法。设计了基于该系统AMESim模型的参数辨识方案,进行了自适应差分进化算法与其他算法的对比仿真,验证了该算法具有良好的辨识精度和收敛性,给出了动压缸负载开环传递函数辨识参数,并通过自适应差分进化算法获得了伺服阀系统开环传递函数辨识参数。最后给出了动压缸电液伺服压力系统传函参数,通过与该系统AMESim模型对比仿真,验证了该辨识参数的有效性。     

水下试验平台柔索驱动电液同步控制研究

针对液压系统非线性、参数不确定及外负载扰动影响柔索驱动系统多台液压绞车同步性能的问题,提出了基于模型参考模糊自适应的同步控制策略。分析了柔索驱动系统的结构,建立了平台运动方程和液压控制系统数学模型,最后设计了模糊自适应机构。仿真结果表明该控制策略提高了系统的同步性能,现场试验验证了驱动方案设计的合理性及控制策略的有效性。     

深度混合动力变速箱液压系统设计与动态仿真

设计并仿真了某款车型的深度混合动力变速箱液压系统.根据变速箱液压系统功能需求对液压系统的液压源与主油路控制系统、换挡元件与驻车控制系统以及冷却润滑系统进行原理设计,并结合理论分析计算出各元件的参数.利用AMESim软件建立了液压系统动态仿真模型以及冷却润滑油路的流量分配模型,基于试验数据与仿真结果的比较验证了模型的正确性,对主油路建压特性与冷却润滑油路流量分配进行了动态仿真,结果表明,此设计满足液压系统的压力控制与流量需求.     

遗传参数自适应调整算法及其在液压动力系统优化控制中的应用

针对固定参数的遗传算法容易陷入过早收敛,进入局部最优状态等问题,建立了交叉概率及变异概率的模糊逻辑控制器以实现遗传算法策略性参数的自适应调整,从而提高优化算法的收敛速度及获得全局解的能力。运用常规优化方法及改进优化算法对永磁电机驱动的液压系统流量进行优化控制和对比,仿真和实验结果表明：采用遗传参数自适应调整算法优化控制器,可使系统在典型工况下,保持良好的控制性能,并且具有高于常规优化方法的控制精度和鲁棒性。     

[工艺规划与装配线平衡]基于果蝇算法的第二类装配线平衡问题

根据第二类装配线平衡问题的特点,兼顾生产节拍最小和工作负荷均衡,建立了多目标研究模型,运用果蝇算法对标杆案例进行求解,并通过MATLAB进行了仿真研究。将果蝇算法优化结果与标杆案例中自适应遗传算法求解的结果进行对比可知,生产节拍缩短,装配线平衡率进一步提升,且各工作站的负荷更加均衡,从而验证了果蝇算法求解第二类装配线平衡问题的有效性,果蝇算法在获取全局最优解的能力上比自适应遗传算法更强。