基于位置姿势控制的并联机械手运动误差仿真分析

针对并联机械手液压驱动的运动位移和角位移跟踪误差较大问题,设计了自整定模糊前馈PID控制系统,并对运动位移和角位移误差进行仿真验证.创建了液压驱动并联机械手平面简图,推导出二自由度并联机械手运动位移和角位移方程式.设计了自整定模糊前馈PID控制器,采用MATLAB软件对并联机械手运动位移和角位移跟踪误差进行仿真,并且与...     

基于改进双模糊PID控制的Stewart平台运动路径跟踪研究

为提高Stewart平台运动控制的抗干扰能力,设计了改进双模糊PID控制系统,并对控制误差进行仿真验证。在坐标系中创建Stewart平台简图,通过矩阵变换推导出连杆运动方程式。设计了Stewart平台液压驱动机构,给出了液压伺服阀流量控制方程式。在传统PID控制基础上设计了双模糊PID控制器,通过粒子群算法对双模糊PID控制器进行优化,采用MATLAB软件对Stewart平台运动路径跟踪误差进行仿真。仿真结果表明:采用改进双模糊PID控制器,Stewart平台在有干扰环境中移动时,仍然能够保持较高的运动路径跟踪精度,对外界的干扰反应速度较快、调节效果较好。采用改进双模糊PID控制器,Stewart平台控制系统的抗干扰能力较强,提高了Stewart平台运动路径跟踪精度。     

基于组合控制的电液执行机构气门阀运动误差控制仿真研究

当前,发动机气门阀回程着落时不稳定,导致其跳动幅度较大。针对此问题,设计电液执行机构控制系统,并对气门阀运动位移和速度进行仿真验证。建立电液气门阀驱动平面简图,分析液压执行机构驱动方式。给出3种不同状态下伺服阀阀芯位置变化过程,从而得到气门阀液压驱动变化表达式。分析神经网络PID控制系统和跟踪微分器过滤原理,设计组合控制系统。为了验证不同干扰条件下气门阀运动位移和速度产生的误差,通过MATLAB软件对其进行仿真验证。仿真结果表明：在受到相同外界干扰条件下,采取传统PID控制系统,气门阀运动位移和速度的最大误差偏大,误差跳动幅度偏大;采用组合控制系统,气门阀运动位移和速度的最大误差偏小,误差跳动幅度偏小。采取组合控制系统,系统能够抑制外界的干扰,气门阀回程着陆时相对稳定,从而降低气门阀位移和速度的输出误差。     

基于优化非线性控制的齿轮传动系统动态误差研究

针对齿轮传动系统运动角位移跟踪误差较大、振动幅度相对严重等问题,对直齿圆柱齿轮运动过程中产生的角位移和输出扭矩等进行研究。建立齿轮传动系统模型,给出齿轮传动系统动力学方程式。对传统线性PID控制系统进行改进,设计非线性PID控制系统。引入粒子群算法,对粒子群算法权重系数进行改进。采用改进后的粒子群算法优化非线性PID控制系统,通过反馈误差对PID控制器参数进行调节,从而达到控制系统输出误差的补偿目标。利用MATLAB软件对优化后的齿轮传动系统输出误差和扭矩进行仿真,并且与线性PID控制结果进行对比。结果表明:与线性PID控制系统相比,优化后的齿轮传动控制系统能够在线调节各项控制参数,从而提高齿轮传动精度。该控制系统反应速度快,稳定性较好,抗干扰能力强,具有较高的控制精度。     

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。     

基于改进PID控制的电液伺服系统执行器运动轨迹仿真

电液伺服系统执行器运动轨迹跟踪容易受到外界干扰,导致控制系统不稳定。为解决此问题,设计小波神经网络PID控制系统,并对控制效果进行仿真验证。建立电液伺服阀简图模型,创建阀芯运动的动力学模型,分别推导出控制阀、液压执行器和比例溢流阀动力学方程式。采用小波神经网络对传统增量式PID控制器进行改进,利用MATLAB软件对改进后的控制系统进行仿真;对比分析改进前、改进后系统液压执行器的跟踪轨迹。结果表明：液压执行器在没有受到外界波形突然干扰情况下,2种控制方法都能较好地实现轨迹跟踪;在受到外界波形突然干扰情况下,采用增量式PID控制的液压执行器运动轨迹与期望轨迹存在较大误差,采用小波神经网络PID控制的液压执行器运动轨迹与期望轨迹存在较小误差。所设计的控制系统响应速度较快,能够自适应在线调整控制参数,有效地抑制外界环境对控制系统的干扰,从而提高液压执行器运动轨迹跟踪精度     

电液伺服马达驱动系统的奇异摄动控制仿真研究

为了提高电液伺服驱动系统控制精度,设计了奇异摄动控制方法,并对液压驱动系统输出结果进行仿真验证。建立电液伺服驱动系统,给出电液伺服阀原理图,并介绍电液伺服阀工作原理。创建电液伺服阀节流孔的非线性数学模型,推导出液压驱动方程式,通过最小二乘法对运动参数进行估计。利用反馈线性化技术和奇异摄动理论解决了非线性和不确定性问题。采用MATLAB软件对电液伺服驱动系统液压马达角位移、角速度和负载压力跟踪结果进行仿真,与传统PID控制结果进行对比。结果显示：采用传统PID控制系统,电液伺服驱动系统液压马达角位移、角速度和负载压力跟踪误差较大;采用奇异摄动控制系统,电液伺服驱动系统液压马达角位移、角速度和负载压力跟踪误差较小,控制系统反应速度较快,可以提高电液伺服驱动系统控制精度。     

基于差分进化算法优化车辆非线性液压悬架双环PID控制研究

车辆行驶经过障碍物时,容易造成悬架振动幅度较大,影响车辆运动的稳定性和舒适度。对此,创建了车辆液压悬架简图模型,根据牛顿定律推导出非线性控制方程式。采用双动液压系统驱动车辆悬架机构,给出了液压驱动控制方程式。构造优化目标函数,采用差分进化算法优化PID控制的内环和外环参数,给出了车辆液压悬架优化控制流程。将优化控制参数和初始运动参数导入到MATLAB软件中进行仿真,输出轮胎行程、悬架行程及车身加速度仿真曲线。仿真曲线表明:在受到路面正弦曲线障碍物干扰时,优化后的车辆液压悬架控制系统,不仅响应控制时间短,而且轮胎行程、悬架行程及车身加速度峰值较小、整体波动幅度较小。车辆液压悬架参数采用差分进化算法优化PID控制,能够降低路面干扰物造成的振动幅度,有利于保持车辆行驶的稳定性。     

基于改进PID控制的柔性执行机构跟踪误差仿真

针对柔性执行机构运动参数输出值与期望值存在较大误差的问题,对柔性执行机构驱动过程中产生的压力、电流、角速度和角位移等进行研究。分析柔性执行机构运动原理,推导柔性执行机构驱动的微分方程式。引用PID控制系统,提出遗传算法与粒子群算法相结合的优化方法。采用混合算法优化柔性执行机构的PID控制系统,给出改进PID控制系统柔性执行机构的流程图。利用MATLAB软件对优化后的控制系统进行仿真,并与PID控制系统输出结果进行对比和分析。结果表明:优化后的系统能够在线调节柔性执行机构的各项控制参数,提高柔性执行机构压力和角位移跟踪精度,系统自适应调节速度快、稳定性好。     

神经网络PID控制的液压驱动主动升沉补偿预测控制研究

为了提高船舶在海面上作业时补偿精度,采用BP神经网络PID控制方法,并对船舶升沉运动输出误差进行仿真。建立船舶主动升沉补偿系统简图,分析船舶升沉运动工作原理,给出液压缸驱动传递函数。引用BP神经网络算法,采用梯度下降法对BP神经网络加权值进行修正,通过学习速率来补偿控制系统输出误差,从而实现PID控制器参数在线调节。在受到不同负载影响状况下,采用MATLAB软件对船舶升沉运动补偿精度进行仿真,并且与PID控制补偿精度进行对比。结果表明:采用PID控制器,船舶升沉运动输出误差较大,控制系统反应速度较慢;而采用BP神经网络PID控制器,船舶升沉运动输出误差较小,控制系统反应速度较快,同时,随着负载质量的增加,输出误差就会增大。采用BP神经网络PID控制系统,响应速度快,补偿精度高,提高了船舶在海面上作业定位精度。     

基于优化非线性控制的液压制动系统压力跟踪仿真研究

为提高车辆制动过程中控制系统的响应速度,设计车辆液压制动非线性PID控制优化系统,并对制动压力跟踪效果进行仿真。给出车辆液压制动系统平面图,分析车辆行驶和制动过程中液压系统的工作原理。采用数学模型对车辆液压制动系统进行简化,针对输入的不确定性设计了非线性PID控制系统。采用遗传算法对非线性PID控制系统进行优化,给出了液压制动非线性PID控制系统的优化流程。在不同初始状态和不同压力信号条件下,采用MATLAB软件对制动压力跟踪误差进行仿真,并与优化前的仿真结果进行对比和分析。结果表明:在非线性PID控制系统中,液压制动压力跟踪误差较大,控制参数调整速度较慢;在遗传算法优化后的非线性PID控制系统中,液压制动压力跟踪误差较小,控制参数调整速度较快。采用遗传算法优化非线性PID控制系统,可以提高整个系统的反应速度,获得良好的制动效果。     

电液伺服造波机模糊自适应PID前馈补偿控制研究

传统PID方法在实现电液伺服造波机位置跟踪控制时,存在精度低、适应性差等不足,无法满足造波机系统的设计需求。为改善系统控制性能,提出电液伺服造波机模糊自适应PID前馈补偿控制方法。首先建立造波机电液伺服系统的数学模型,并推导位置伺服控制系统中各环节的传递函数,然后设计了模糊自适应PID前馈补偿控制器,并运用MATLAB/Simulink实现了控制系统的设计和仿真。在造波机不同工况下,对比传统PID控制、模糊自适应PID控制和模糊自适应PID前馈补偿控制3种控制策略的仿真结果。结果表明：所提出的模糊自适应PID前馈控制方法能有效提高造波机电液伺服系统的动态性能和位置控制精度,并具有较强的自适应能力。     

基于模糊补偿的七自由度机械手轨迹跟踪控制

针对多关节机械手的不精确动力学模型导致计算力矩法控制的鲁棒性差和不能实现全局渐进稳定的问题,以一种七自由度机械手为研究对象,采用计算力矩加自适应模糊补偿控制,通过ADAMS与MATLAB联合仿真进行机械手轨迹跟踪控制研究,并证明了系统的稳定性和误差的收敛性。仿真结果表明:利用该方案控制的七自由度机械手具有较好的轨迹跟踪特性,无须机器手精确的动力学模型。     

并联机器人轨迹跟踪改进模糊控制研究

针对液压并联机器人的特征参数在运动过程中随工况变化及外界干扰产生大幅度变化的问题，本文通过在基本模糊控制器中引入智能积分环节，设计了一种用于并联机器人轨迹跟踪的模糊控制器。仿真研究结果表明，该控制方案能实现较高精度的快速轨迹跟踪，同时可削弱或避免常规模糊控制中的振荡现象和稳态误差。系统对参数摄动和外界干扰具有较强的鲁棒性。     

基于混合控制的无凸轮发动机气门电液执行机构跟踪误差研究

为降低发动机气门运动位移输出误差,设计一种新的发动机气门电液执行机构。创建电液执行机构原理简图,对压电制动器和机械伺服系统进行分析。给出了电液执行机构的电路控制数学表达式,建立了液压驱动机构流量方程式。引用单一PID控制方法并进行改进,设计了串联PI-PID-PI混合控制方法。采用MATLAB软件对发动机气门运动位移和压电位移输出误差进行仿真,并且与单一PID控制方法进行对比和分析。结果表明:采用单一PID控制方法,气门运动位移和压电位移输出误差在10%以内,误差变化幅度较大;采用串联PI-PID-PI混合控制方法,气门运动位移和压电位移输出误差在5%以内,误差变化幅度较小。采用串联PI-PID-PI混合控制方法,控制系统反应速度较快,能够提高发动机气门运动位移控制精度,改善气门运动特性,效果较好。     

基于神经网络的机械手轨迹跟踪控制器优化设计

针对机械手运行时存在外界干扰、难以高精度控制等问题,设计了一种基于RBF神经网络的机械手轨迹跟踪鲁棒控制器。在该控制器中,根据机械手动力学模型中的确定项建立控制率,用神经网络逼近系统中的不确定项,用鲁棒控制处理外部干扰的能力抑制神经网络的逼近误差,在Matlab Simulink平台上搭建控制框图,对二自由度机械手进行轨迹跟踪控制仿真,最后优化控制器中的参数,寻求更优的控制效果。结果表明,该控制器能够完成轨迹跟踪控制任务,经过参数优化后的控制器控制效果更佳。研究结果可为今后的机械手轨迹跟踪控制的深入研究奠定基础。     

扰动观测的机械手状态约束预测跟踪控制

为了解决机械手抓取不同质量重物及伸缩连杆干扰其跟踪运动问题,提出一种新颖的定常和时变增益相结合的机械手干扰观测器设计方法,并分析观测误差系统的稳定性,目的是获得机械手工作过程中的扰动并设计控制器进行补偿;同时,为了提高机械手运动状态的安全性,提出融入模型预测控制Tp(t)的非线性鲁棒控制方法,通过同时约束机械手的运动位置跟踪误差和运动速度跟踪误差,获得系统安全的运动状态,进而保证机械手实现安全稳定的跟踪运动。通过仿真结果对比分析,表明文中提出扰动观测方法的有效性和抑制干扰实现机械手状态约束安全运动的优越性。     

采用神经网络模糊滑模控制的液压驱动活塞位置控制研究

针对液压驱动活塞运动轨迹和压力精度跟踪误差较大问题,设计了神经网络模糊滑模控制,并对控制精度进行仿真验证。创建了液压缸驱动平面简图,推导出液压缸腔室内部参数变化方程式。分析了液压缸驱动压力和位置的变化,采用线性模型建立输入和输出变换方程式。引用滑模控制方法,采用神经网络算法对滑模控制进行逼近,通过模糊切换规则对滑模控制进行自适应调整。采用MATLAB对液压缸活塞轨迹和腔室压力跟踪进行仿真验证,并且与滑模控制输出效果进行比较和分析。结果表明:采用滑模控制方法,液压缸活塞运动轨迹和腔室压力跟踪误差较大;而采用神经网络模糊滑模控制方法,液压缸活塞运动轨迹和腔室压力跟踪误差较小。采用神经网络模糊滑模控制方法,液压缸控制系统自适应调节能力较强,从而提高了活塞运动轨迹和腔室压力跟踪精度。     

基于改进差分进化算法的机械手轨迹控制

为提高机械手系统的轨迹控制精度,提出了一种基于改进差分进化算法(Differential Evolution, DE)的机械手轨迹控制方法。以单关节机械手为研究对象,首先,假设其做摆线运动,同时采用PD控制方法跟踪机械手实际运动轨迹;然后,提出改进差分进化算法,优化整个运动过程中机械系统消耗的能量,进而得到一组最优的离散偏差;最后,对这些离散偏差使用三次样条插值法,从而得到连续的机械手实际的运动轨迹。与差分进化算法进行仿真对比,该控制方法得到的机械手运动轨迹精度更高、消耗的能量更少。     

泵阀并联驱动液压缸抗干扰控制器设计

根据液压升船机、多自由度试验平台等重载、长行程单出杆液压缸控制系统高性能和高效能的要求,采用阀控开式回路和泵控闭式回路并联驱动非对称液压缸系统。该系统本身可以兼顾效能和性能,但还要保持性能。由于速度和位移传感器存在电磁扰动问题,为了抑制该扰动,提出在PID位置反馈控制基础上,增加抗干扰观测器策略,并通过仿真对该系统控制性能进行验证。仿真结果表明：与传统的PID控制方法相比,该方法能够精确估计出正弦扰动,并在前馈进行补偿,消除频率已知的单正弦扰动的影响,从而抑制检测扰动,使系统更快地跟踪给定信号。