PID神经网络在电液弯辊伺服控制系统中的应用

针对电液弯辊伺服控制系统,设计了PID神经网络控制器.该控制器不仅具备传统PID控制器结构简单、参数物理意义明确等优点,而且具有神经网络的自适应和自学习能力,能够在线调整相关参数,使控制系统表现出良好的鲁棒性和控制性能.仿真和实验均证明了其有效性.     

电液伺服水平稳定平台的控制研究

介绍了一种采用并联非对称液压缸驱动方式的电液伺服水平稳定平台系统,该平台使安装在运动载体上的被稳物体与载体隔离,从而使被稳物体保持稳定状态.并针对此系统提出了相应的控制算法.经过试验研究,表明所提出的改进PID控制和前馈控制相结合的复合控制算法具有良好的控制特性.     

电液伺服试验机的QFT控制研究

由于电液伺服试验机系统内存在较强的时变特性和非线性,并且试件等负载特性经常变化,导致系统存在很大的参数不确定性.当被控系统的参数等特性发生变化时,采用固定参数的传统PID控制难以获得满意的控制效果,如果重新调整参数又极大地增加了控制操作的复杂性.为解决此问题,采用定量反馈理论(QFT)的控制器设计方案,对电液伺服试验机...     

电液伺服力控制系统的智能PID控制策略研究

本文在研究传统ＰＩＤ调节器的基础上，开发研制了实用性良好的智能ＰＩＤ控制器。在电液伺服力控制系统上的实验研究表明，智能控制器改善了系统的动静态性能，提高了系统抗参数变化能力，有罗好的工程推广价值。     

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.     

工业过程多变量时滞系统的预测函数控制

为提高工业过程中多变量、时滞和强耦合系统的动态特性和耦合能力,文章将预测函数控制与解耦控制相结合,给出了一种新的多变量时滞系统预测函数控制算法.该法首先给出了解耦控制算法,通过对解耦后的对象幅频和相频特性分析,获得对象的一阶加纯滞后模型;然后根据预测函数控制原理对解耦后的多个单变量时滞对象设计控制器;最后仿真结果表明,该控制方法具有在线计算量小、跟踪快速和精度高等特点,能够实现复杂多变量系统的更有效控制.     

下肢外骨骼电液伺服控制系统的设计与仿真

根据已设计出的下肢外骨骼模型以及由公式推出的外骨骼运动特性,设计液压缸的负载轨迹情况;对液压控制系统进行静态特性和动态特性分析,确定出液压系统的参数;通过用Simulink仿真对P控制、PI控制、PID控制3种方法进行比较,最终确定利用PID控制方法驱动下肢外骨骼运动。     

电液速度伺服RBF模糊自适应控制

由于电液速度伺服系统的非线性和参数的不确定性,难以建立精确的数学模型,本文引入RBF(径向基函数)模糊自适应控制,利用RBF神经网络进行自学习、修改和完善模糊规则,改善其动态性能。仿真结果表明该方法具有较强的自适应和自学习能力,即使对复杂的非线性系统也能取得良好的控制效果。     

基于神经网络的电液位置伺服疲劳试验机控制系统研究

以电液位置伺服控制系统为研究对象,在传统PID控制的基础上,提出一种基于BP神经网络的控制策略。利用神经网络的自适应、自学习的特点,实现对电液位置伺服系统PID参数的自整定。搭建试验机并进行实验,结果表明:BP神经网络PID控制很好地解决了电液伺服控制系统中加载速度及稳定性等问题,是一种实用性很强的控制策略。     

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。     

电液位置伺服系统的复合控制

针对典型的电液位置伺服系统,将PID控制与重复控制相结合,设计了一种复合控制器.其中,PID控制采用遗传算法对其参数进行优化.计算机仿真表明,复合控制器的应用改善了系统的动态性能,比单纯的应用经典PID控制取得了更好的周期信号跟踪效果.     

基于MATLAB-AMESim的电液伺服系统模糊PID控制

电液伺服系统在现代工业中有广泛应用,针对实际电液伺服系统中非线性环节建模不准确这一问题,根据MATLAB和AMESim的各自特点,利用AMESim完成复杂实际系统建模,利用MATLAB进行控制器设计,对系统建立联合仿真模型。阐述模糊PID控制器的设计过程,通过仿真结果对比分析模糊PID和传统PID的控制性能。结果显示:在变负载电液伺服控制系统中模糊PID控制器在快速性、控制精度等方面具有更好的控制性能,并且提高了系统的鲁棒性和抗干扰能力。     

电液比例位置控制系统的研究

电液比例位置控制系统是非线性、时变性严重的一种系统,且具有变流量死区、变流量增益的特性.单纯采用线性PID控制器难于协调快速性和稳定性之间的矛盾.基于LabVIEW平台,针对电液比例位置系统具有死区非线性的特点,设计模糊控制器,并与PID控制算法进行比较.实验结果表明:模糊控制通过对比例阀死区的补偿,基本消除了液压缸运动的不对称性,并且在快速性、准确性以及稳定性方面优于传统的PID控制,改善了系统的性能.     

利用模糊理论改善阀控缸电液伺服系统控制性能

通过对阀控缸电液伺服控制系统的理论分析,并根据实际操作经验,确定出系统位置模糊控制器的结构、输入输出变量、量化因子和比例因子,以及模糊推理法则,然后使用Matlab的Fuzzy工具箱,对系统进行建模和仿真计算,并可根据仿真结果在线调整量化因子参数,对系统进行优化,使系统性能达到最佳状态.由仿真分析结果得出,模糊控制相比于常规的PID控制,可以改善被控过程的稳态和动态性能,提高系统控制精度、抗干扰能力,以及对参数时变的适应能力,最终实现高效的系统开发.     

绕弯机电液伺服系统的智能控制

在自控张力绕弯机当中,采用电液伺服系统取代传统的力输出系统,提供绕弯件加工过程中的作用力。由于在电液伺服系统当中,电液力控制系统的输入和输出关系是典型的非线性关系。所以,建立了一套上下位机结合的数字计算机控制系统结构,应用BP神经网络,实现电液力的智能控制。试验结果表明,所设计的电液伺服控制系统加载精度高、稳定性好、工作可靠。     

电液伺服稳定平台建模与实验

由于风浪的影响,海上作业的船舶会产生不规律的横摇、纵摇和升沉运动,这严重影响船载设备的安全。因此,在船舶上建立一个稳定平台显得尤为重要[1]。介绍了一种六自由度稳定平台的工作原理和实际用途,通过逆解算法得到每个液压缸的运动规律,最后通过实验平台对稳定平台及其反解算法进行验证。实验表明,稳定平台对船舶的横摇、纵摇和升沉的稳定效果明显,具有广泛的工程应用前景。     

电液伺服系统模型跟随自适应控制

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.     

基于双模控制的电液位置伺服系统研究

以控制某型喷浆机器人枪杆旋转的电液位置伺服控制系统为研究对象，根据该系统要求响应速度快、控制精度高的特点，采用Fuzzy—PID双模控制技术对该系统进行控制，利用Simulink对并联Fuzzy—PID控制方法进行仿真，并对仿真结果进行分析。