液压伺服系统的非线性控制

本文分析了影响液压伺服系统性能的非线性因素和用线性系统理论控制液压伺服系统所存在的问题，提出了液压伺服系统的非线性控制方法。     

神经网络控制及其在液压伺服系统中的应用

本文综述了近年来用于控制领域的神经网络的研究概况,介绍了用于液压伺服控制中的神经网络控制器的结构组成和学习算法,并分析了其研究和应用中存在的问题。     

热轧液压伺服系统非线性控制研究与应用

液压伺服系统具有典型的非线性特性,如滞回特性、死区特性等,这些非线性特性使得伺服系统在不同运动方向存在动作滞后。如果仅仅采用传统PID控制器进行控制,并不能解决以上问题。以某公司1150mm热轧项目中液压伺服系统精轧区侧导板为例,从理论上分析伺服系统的非线性特性,并结合现场中实际存在的问题,提出一种考虑负载影响的非线性补偿控制器并进行仿真。仿真结果表明补偿后液压缸两个方向的运动特性几乎完全对称,因此其控制效果优于未补偿前的。目前,这种控制方法已应用于该热连轧项目。     

非线性模型在液压伺服系统典型故障诊断中的应用

根据故障诊断系统的特点,采用非线性理论对液压伺服系统进行了故障诊断研究.建立了液压伺服系统的非线性数学模型,仿真计算了液压缸连杆速度曲线、压力曲线和阀芯位移曲线,并成功诊断了液压伺服系统的失压故障和混入气、水后所产生的故障.     

液压伺服系统的直接自适应神经网络控制

针对液压伺服系统中的非线性和不确定特性,研究了一种基于神经网络的直接自适应控制方法。引入的神经网络模型可以通过学习从而跟踪对象的动力学特性,控制器的设计较少的依赖于对象的先验知识,控制器参数的调整是基于被控系统的测量信号,利用在线辨识的神经网络参数来实现的。仿真结果证明该系统有较好的控制效果。     

基于精确线性化的液压伺服系统滑模控制

本文基于非线性系统的微分几何理论和滑模控制方法提出了液压伺服系统的精确线性化滑模控制律,仿真表明该方法有较好的控制特性。     

高速液压伺服系统的研究

通过实物的参数仿真,证实了双泵系统的高响应能力和高稳定性,可以作为理想的高速液压伺服系统。文中引用了实物加工数例。     

基于QPSO的液压伺服系统PID参数的优化设计

根据液压系统的动力学模型,确定了PID控制器的控制对象,以综合控制性能为优化目标函数,运用量子粒子群算法对PID参数进行优化整定,优化实例的结果证明遗传算法这一全新的优化方法能快速、有效地得到全局优化解.     

基于AMESIM和遗传算法的液压位置伺服系统优化设计

AMESim是一套完备的面向工程设计的高级建模仿真软件.本文运用AMESim和遗传算法对液压位置伺服系统的PID参数进行了优化设计.结果表明,遗传算法这一全新的优化方法能快速、有效地得到全局最优解.     

电液伺服系统的非线性自适应控制

针对线性自适应方法在电液伺服系统控制应用中的不足,提出了基于微分几何理论的非线性系统的自适应控制方法。仿真结果表明该控制方法具有很好的控制效果。     

液压垫结构优化设计

本文采用有限元法对我公司生产的YL27-500B型四柱式单动薄板拉伸液压机的液压垫设计了三种工况进行模拟分析,并根据计算结论拟定了两种优化结构方案,选择三种模拟工况中最为恶劣的工况对优化结构重新进行有限元分析,结果表明,两种优化结构方案均能提高液压垫刚度并满足强度要求,液压垫的应力分布更为均匀,同时液压垫的设计重量较原结构有所降低,达到了优化设计的目标.     

锻造液压机液压系统传动方式研究

利用主控阀为三级插装阀和大通径比例阀的锻造液压机的研制以及对主控元件为正弦泵和伺服滑阀的锻造液压机电气控制系统的改造经验，对油泵直接传动锻造液压机的4种传动方式及其技术水平和性能进行了分析对比。     

新型预测控制器在液压位置伺服系统中的应用

本文介绍一种利用灰色预测原理设计的预测控制器。预测控制器通过建立系统的预测模型，实现具有“提前控制”效果的预测控制。该方法具有建模简单、预测精度高、实时性强的特点。比较适合液压位置伺服系统。     

液压管道对电液伺服系统稳定性影响的研究

本文推导了考虑管道效应的电液位置伺服系统数学模型,应用计算机仿真方法研究了和道 液伺服系统的影响,研究结果表明管道长度,直径及电液伺服阀的流量压力系数可较明显地改变系统稳定性。     

大惯性负载液压伺服缸的气蚀机理及其补偿

本文分析了大惯性负载液压伺服缸中产生气蚀的原因，并提出了几种补偿气蚀的方法。     

基于ANN的舵机鲁棒故障检测实验研究

实验研究了基于ＡＮＮ离张学习在线检测的故障诊断方式的某实物液压舵机的鲁棒故障检测。通过提出的自适应阈值来提高故障检测系统的鲁棒性和敏感性。实验表明,该方法快速和鲁棒性地检测出舵机小幅值突变故障,早期,小幅值缓变故障。