板簧特性与电液伺服试验机系统

本文从汽车板簧的力学特性物电液伺服系统相结合的角度，对电液伺服板簧试验机系统进行了理论分析和试验研究。指出板簧动态试验时变形和负荷的控制不宜相互替代，采用新的模型跟随自适应控制方法，有效地解决了电液伺服板簧试验机波形失真和试验加载频带问题。     

伺服比例阀驱动的试验机力控制系统研究

电液伺服系统具有精度高,响应快,功率大的优点,被广泛应用于材料试验机上.但伺服阀的性能受到液压油污染等影响甚大,且价格昂贵.近年来,由于比例阀性能的不断改良,伺服比例阀在各方面的性能已与伺服阀相近.本文作者以伺服比例阀作为材料试验机力控制电液系统的核心元件,在以弹簧作为负载力的情况下对材料试验机进行了试验研究.试验结果表明:该伺服比例阀的性能已与伺服阀相近,可替代电液伺服阀满足材料试验机闭环控制要求.     

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。     

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。     

多模态控制在电液位置伺服系统中的仿真研究

针对漏油、油液污染、死区、滞环等因素导致的液压伺服位置系统的参数时变、非线性等特性,探讨了基于仿人智能的多模态控制策略。分析了液压伺服位置控制存在的问题,讨论了仿人智能控制的本质特征,动态控制特征模型,总结了控制的多模态特性及其相应的控制算法。多模态控制与PID控制的仿真实验对比研究验证了多模态控制具有良好的控制品质。仿真结果表明:与PID控制相比较,采用多模态控制时电液位置伺服系统可获得更好的跟踪性能、动静态特性以及更强的鲁棒性。     

基于粒子群优化算法的液压伺服控制系统PID参数优化

PID控制是液压伺服控制系统中广泛应用的一种控制方式,PID参数是否合理直接影响着液压伺服系统的性能.本文以并联电液伺服平台的PID参数优化为例,使用粒子群优化算法对PID参数进行优化,结果显示该方法的调节效果良好.     

基于AMESim的电液伺服阀试验和仿真研究

电液伺服阀是液压伺服系统的核心元件,直接影响系统的控制性能.利用AMESim软件对电液伺服阀进行建模仿真,模拟出电液伺服阀的特性.通过对比试验数据和仿真数据,验证了电液伺服阀仿真模型的有效性.     

转向阀阀芯疲劳试验机振动台系统设计

建立了电液伺服转向阀阀芯的疲劳试验机振动台的控制模型，以Matlab／Toolbox为工具，对伺服转向阀的数学模型、传递函数、动态特性进行分析，利用PID控制器，为系统的优化设计、控制调节提供了实用的算法。     

道路模拟试验台电液伺服系统仿真研究

电液伺服道路模拟试验台是汽车整车和结构件疲劳耐久性开发验证的重要手段之一。综合分析了道路模拟试验台电液位置伺服系统组成和原理,建立了阀控对称液压缸、电液伺服阀和伺服放大器等关键环节及整个系统的数学模型。利用AMESim软件建立了电液位置伺服系统仿真模型,并采用典型信号对系统进行仿真分析,结合美国MTS电液伺服道路模拟试验系统进行仿真验证。在验证后的高精度模型基础上,对电液位置伺服系统的阶跃响应特性、频率响应特性、负载刚度特性及其影响因素进行了详细分析,为电液伺服控制系统开发以及提高系统响应性能提供了参考。     

内模控制在电液力系统中应用

以电液扭转疲劳试验机为例,对电液力系统性能的改善进行了研究.提出了内模控制的设计思想,它能够满足不同频带系统的要求.研究结果表明:内模控制很好地改善了系统的动态、静态特性,具有很好的鲁棒性.     

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.     

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。     

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。     

轧机液压厚度控制系统的定量反馈优化设计

结合某2 500 mm中厚板精轧厚度控制系统设计项目,根据实际设备条件,确定合理的轧机液压伺服控制系统模型.考虑执行机构的性能与轧机系统整体稳定性的折衷问题,在PID控制器基础上,设计液压伺服定量反馈QFT控制器.综合分析执行机构的不确定性范围和系统性能指标的要求,实现了轧机液压伺服系统鲁棒控制器的设计.对比仿真结果表明:QFT调整方案能够有效保证系统的稳定性,同时具有较好的控制性能.     

位置伺服系统模糊自适应滑模控制研究

位置伺服系统对响应速度、定位精度、抗扰性能等要求越来越高,传统PID控制实现容易,但依赖对象数学模型、性能有限,很难满足高要求。滑模控制不依赖对象模型、适用性强,因此提出一种对指数趋近速率进行自适应调整的滑模控制方法。以位置伺服系统为对象,分别采用PID控制、滑模控制、模糊自适应滑模控制进行定位控制及抗扰动性能的仿真及试验。结果表明:模糊自适应滑模控制较PID控制在快速定位及抗扰动性能上均明显占优;相比普通滑模控制,其动态性能更好。因此对于要求响应速度快、抗扰性能强的位置控制应用场合,提出的模糊自适应滑模控制适用性更好,有一定的应用价值。     

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.     

高精度数控机床进给伺服系统的模糊自适应PID控制

数控机床进给伺服系统是一个复杂的机电耦合系统。由于具有较强的时变参数特性、负载扰动和电机的非线性,很难给出控制系统的精确模型。基于数控机床进给伺服系统的数学模型,提出一种模糊自适应PID控制器的设计方法。将该控制器应用于数控机床进给伺服系统控制,可获得良好的控制性能。仿真结果表明：该方法不仅具有无静态失真,而且响应速度快、超调小。这种模糊自适应PID控制器具有较高的稳定性和精度。     

基于改进人工水母搜索算法的电液伺服系统控制研究

电液伺服系统是工业制造领域不可或缺的一部分，它是一个复杂的时变非线性系统，常规PID在实际工业控制中存在参数调节难度大、效率低等问题，很难达到理想的控制结果。针对以上问题，提出一种改进人工水母搜索算法来优化PID控制器参数的方法，将蝴蝶算法中随机移动概念引入到人工水母算法中，并将其和PSO算法、标准人工水母搜索算法进行对比分析，利用MATLAB 软件搭建PID控制模型。仿真结果表明：运用改进人工水母搜索算法能高效、精确、快速地寻优出PID控制器的最佳参数，并展现出了鲁棒性好、调节时间少、运行相对稳定等优点，系统的控制性能得到了显著提升。     

模糊自适应PID在数控进给伺服系统的应用

数控机床的进给伺服控制是复杂的机电耦合系统,因其存在参数时变、负载扰动以及电机的非线性等缺点,很难为其建立准确的模型。模糊Fuzzy控制具有无需建立被控对象的数学模型、鲁棒性好等优点但稳态精度差,将模糊控制和PID控制相结合,设计了模糊自适应PID控制器,并将此应用于数控伺服系统的控制中,该控制器具有较完善的控制性能。仿真实验的结果表明,采用该模糊自适应PID控制器具有较高的稳定精度,较强的鲁棒性。