阀控非对称缸系统特性分析与位置控制研究

以阀控非对称缸系统为研究对象,为得到系统的准确模型以及提高系统的位置控制精度,对系统进行辨识。针对液压缸的非线性和非对称性,提出基于位置基准和位置闭环双PID相结合的位置控制方法。建立阀控缸系统数学模型;依托力士乐液压实验平台和NI测控系统,分别从时域和频域两个角度对阀控缸系统进行辨识,得到系统准确的数学模型。基于该数学模型,分析系统特性。对所设计的阀控非对称缸位置控制策略进行实验验证。结果表明:在保证系统稳定裕量的前提下,该系统可实现较高精度的位置控制。     

比例流量阀控气动伺服系统的反馈线性化控制

本文建立了比例流量阀控单自由度气动位置伺服系统的数学模型，并对此模型进行直接反馈线性化，得到一个伪线性系统，而后对此模型设计状态反馈控制器，并进行极点配置，理论分析和仿真结果表明了反馈线性化算法和状态反馈是有效的。     

基于轴控阀的阀控非对称缸位置控制系统研究

针对阀控非对称缸位置控制系统,通过理论公式搭建非对称液压缸的数学模型,采用前馈PID控制方法实现其位置控制并进行仿真和实验验证。利用传递函数推导出基于轴控阀的阀控非对称缸位置控制系统数学模型;根据所推导的数学模型采用前馈PID控制算法,利用AMESim搭建了非对称液压缸位置控制系统仿真模型;通过对阀控非对称液压缸位置控制系统进行实验,验证了搭建的轴控阀阀芯位置控制系统与非对称液压缸位置控制系统的正确性和有效性,实现了轴控阀阀芯精确位置控制与对外负载的控制。     

阀控非对称缸被动加载系统数学模型的建立

根据非对称液压缸的特性,首先定义了负载流量、负载压力及液压缸活塞的初始位置等一些参数.通过对阀控非对称缸被动加载系统中各个部分的分析建模,得到了整个系统的数学模型,为阀控非对称缸被动加载系统的研究奠定了基础.     

阀控非对称缸被动式电液力伺服系统的解耦控制研究

为解决被动式电液力伺服系统中的多余力干扰问题,根据系统特点,提出基于多输入多输出控制系统的解耦控制方法来解决力/位耦合问题。以阀控非对称缸被动式电液力伺服系统为对象,建立系统的数学模型,设计解耦控制器。仿真结果表明:使用该解耦控制方法不仅可以提高系统的跟踪精度和频响,而且可以缩短控制调试周期。     

阀控非对称缸单向加载方法研究

为提高飞机结构疲劳试验中阀控非对称缸的加载速度,提出阀控非对称缸单向加载方法,并建立了数学模型,完成了加载速度、最大超调量及能耗等性能分析与试验验证。与阀控非对称缸常规加载方法相比,单向加载方法可有效提高阀控非对称缸的加载速度,且超调量小,能耗低,有较高的工程应用价值。     

非对称阀控非对称缸系统建模和仿真研究

本文首先建立了非对称阀控制非对称缸动力机构模型,并把此模型应用于六自由度仿真转台实验室样机的分支控制中,证明了该模型的正确性及在此模型基础上采用控制策略更能有效地保持活塞正反向运动一致性和消除压力跃变,对类似伺服系统设计具有积极的指导作用。     

匹配非对称阀控制非对称缸系统特性分析

根据阀控非对称缸系统的非对称特性,修正系统负载、负载压力和负载流量的定义;探讨了匹配非对称阀控制非对称缸系统的最佳负载匹配准则,研究了匹配非对称阀控制非对称液压缸系统在最小液压刚度时的动力机构特性,为非对称阀控制非对称缸系统的进一步研究奠定了理论基础。     

基于Diophantine方程自适应控制器在阀控非对称缸系统中的应用

基于Diophantine方程设计了模型参考自适应控制器,将其用于控制阀控非对称缸系统,解决了对称阀控制非对称液压缸系统存在的动态性能不对称、幅值衰减、相位滞后等问题.     

阀控非对称缸摩擦力分析与补偿研究

以电液伺服系统的常用执行机构--阀控非对称缸为研究对象,通过试验测得摩擦力数据,设计摩擦力在线观测器,基于结构不变性原理提出系统摩擦力的动态补偿方法,进行控制策略的研究.试验结果表明:与PID控制相比,采用摩擦力补偿策略提高了液压缸位置控制.     

电液位置伺服系统鲁棒反馈线性化控制

针对电液位置伺服系统存在强非线性和外界干扰不确定性的问题,提出将反馈线性化与滑模控制相结合的鲁棒反馈线性化控制策略。建立了电液位置伺服系统非线性模型,利用反馈线性化技术将其精确线性化,利用滑模控制来补偿其外界干扰不确定性,同时采用最优控制理论设计了切换函数,并引入模糊控制设计了自适应指数趋近律。以时变负载力扰动为例对系统性能进行了研究,仿真结果表明:该方法有效提高系统鲁棒性、加快响应速度和削弱了抖振。     

基于反馈线性化的电液伺服系统线性二次型最优控制

由于电液伺服系统的非线性,常规建模方法不能准确建模,导致控制精度与稳定性难以提高。针对电液伺服闭环控制系统建立了非线性数学模型,基于微分几何方法对模型进行反馈精确线性化建模,利用线性二次型最优控制方法计算出系统的最优控制律,利用该模型实现了某船用构件力学性能测试平台的最优控制。研究结果表明:在反馈精确线性化结合最优控制的作用下,系统的响应快速性及控制精度均优于常规PID控制算法。     

基于误差预处理的液压系统反馈线性化控制

针对液压系统的强非线性、参数时变特性,提出一种基于误差预处理的反馈线性化自适应控制器。采用RBF神经网络对液压系统进行辨识与建模;为了实现快速高精度的位置输出,对误差进行预处理,调节误差增益,使其增益能够随误差变化而变化,实现:小误差时大增益,加快响应速度,提高控制精度;大误差时小增益,防止系统超调。基于误差预处理,利用反馈线性化方法,设计了控制器及自适应律。仿真结果表明:在反馈线性化结合误差预处理的作用下,系统的响应速度及控制精度均优于反馈线性化控制。     

基于前馈和滑模复合结构的飞行器电动舵机控制

针对飞行器电动舵机伺服系统的控制问题,提出了一种能够有效抑制传动机构非线性摩擦的控制方法,该方法由前馈补偿器、基于LQR的PID反馈控制器以及滑模控制器构成。前馈控制能够提高系统响应的快速性,PID反馈控制提高系统的抗干扰能力,针对非线性摩擦设计的滑模控制律,用来削弱非线性摩擦对舵机伺服的影响。在分析电动舵机伺服系统构成的基础上,给出了非线性摩擦的Stribeck模型;建立了系统数学模型,在此基础上分析得出前馈补偿器的结构和参数;引入参考给定量,建立基于误差的状态控制方程,设计了基于LQR的PID控制器以及抑制非线性摩擦扰动的滑模控制律。分别对含有滑模控制器和不含滑模控制器的控制方法进行了仿真实验,实验结果表明:含有滑模控制器的控制方法能够有效抑制非线性摩擦引起的速度抖动问题以及位置"平顶"现象。     

基于滑模和自适应控制的无位置传感器PMSM换相研究

永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制系统是目前电机控制领域研究热点。针对无霍尔传感器的电机换相控制,提出采用滑模控制检测反电动势过零点,完成电机换相。为了得到精确的反电动势观测值并且减弱滑模控制的抖振现象,构建一种新型切换函数代替传统符号函数。应用李雅普诺夫稳定性理论,对滑模控制中的增益进行计算。为了解决转速计算中,因为求导微分环节影响PMSM转速控制,应用自适应算法计算转速。通过仿真和实验分析,验证所提方案能够准确得到PMSM反电动势和转速,实现PMSM精确换相控制。     

基于线性扩张状态观测器的机械臂变负载滑模控制

大型串联机械臂液压控制系统存在变负载及外干扰问题,机械臂不同工作姿态的等效质量会造成液压缸系统固有频率变化,影响系统动态特性,为此提出一种基于线性扩张状态观测器的滑动模态控制策略(LESOSMC).以破拆机器人机械臂为研究对象,仿真试验结果表明:LESOSMC在机械臂处于不同姿态时,保持了很好的动态特性和稳态精度,对周...     

基于改进自适应高阶滑模的液压缸位移跟踪控制

电液伺服系统具有高度非线性、模型参数不确定等特点,给液压缸位移跟踪控制造成了困难。高阶滑模是一种变结构非线性控制方法,它可以实现系统的鲁棒控制,同时抑制系统的抖动,非常适用于电液伺服系统的控制。但高阶滑模也存在控制器的参数难以设置、系统响应速度慢的问题。对此,提出在自适应高阶滑模的基础上加入比例反馈的复合控制策略。针对高阶滑模的控制参数难以设置的问题,提出基于时滞控制理论的参数自适应调整算法,既保证了系统稳定又降低了控制信号的抖动幅值。在自适高阶滑模的基础上加入比例控制以提高系统的响应速度。建立了电液伺服系统的仿真模型,仿真结果表明：自适应高阶滑模使控制信号的振幅进一步减小,有效抑制了液压缸的抖动;加入比例控制之后,系统的响应速度大幅提升,位移跟踪误差也显著减小。     

一种自适应扰动观测器的机械手滑模控制研究

针对在未知载荷下的机械手控制不确定性问题,基于非线性扰动观测器与滑模控制方法,提出一种非线性观测器增益的通用设计方法。通过设计一种自适应算法的非线性扰动观测器,逼近机械手的未知载荷引起的不确定性,来估计由未知恒定载荷所引起的外力,扩大了观测器扰动的适用范围。在一定条件下,利用Lyapunov方法证明了观测器的稳定性。通过算例仿真验证了所提出的自适应非线性观测器的滑模控制方法,在受载荷变化的非线性机械手控制系统等方面,能够有效缓解机械手控制的抖振问题。     

动压缸电液伺服压力系统自适应反步双滑模控制

给出了轨道路基测试装置液压原理图、动压缸电液伺服压力系统数学模型和AMESim模型。将动压缸电液伺服压力系统拆分为动压缸位移子系统和动压缸输出压力子系统两部分,在此基础上,设计了一种自适应反步滑模控制方法:采用双滑模结构,分别构造动压缸位移子系统滑模自适应控制和动压缸输出压力子系统反步滑模自适应控制,给出了不确定参数的自适应律,并对该方法的稳定性进行了证明。最后将该方法作用于动压缸电液伺服压力系统AMESim模型上,仿真结果表明:该方法不仅可以有效地估计系统中参数,实现对目标期望变量精确地跟踪,具有比积分滑模自适应控制(ISAC)更好的控制性能和跟踪性能;而且可以有效地减小参数不确定性对跟踪性能的影响,具有较好的鲁棒性能。