基于CMAC和PID的丝杠导轨疲劳加载系统智能控制研究

在丝杠副、导轨副疲劳加载寿命预测试验台研制中,保证加载系统的高精度与高实时性是设计核心与控制难点。由于电液伺服阀控缸系统中非线性和不确定性因素的存在,传统控制方法难以保证理想加载效果,因此为提高系统加载精度和响应速度,提出一种基于小脑模型神经网络CMAC和经典PID的复合控制方案。通过对不同加载信号的跟踪控制仿真,结果证明,该方法能够显著提高控制系统的快速跟踪能力,减小跟踪误差,对于消除系统的不确定性具有良好的控制作用。     

基于CMAC与PID复合控制算法的液压缸装配专用设备电液伺服系统的研究

构建了液压缸装配专用设备电液伺服系统的数学模型,提出基于CMAC与PID复合控制算法的控制策略,克服传统PID控制存在的参数很难自整定、系统超调量过大、动态响应速度过慢等问题。仿真分析表明,采用CMAC与PID复合控制算法具有很好的控制效果,可以提高系统的动态特性,减小系统的超调量,增强系统的稳定性。     

基于CMAC+PID复合控制的多缸力加载控制研究

介绍了一种基于高速电磁开关阀的新型多缸液压控制系统,将CMAC小脑模型与PID复合控制策略用于此系统的力加载协调控制.使用AMESim软件对该系统进行了建模、仿真,并开展了实验对比研究.仿真和实验结果表明,与PID控制算法相比,CMAC+PID复合控制算法,能够有效地实现该多缸系统的力加载协调控制.     

自动保压系统模糊PID控制研究

针对自动保压系统常规PID控制时动态特性不佳这一问题,基于模糊控制算法,设计了自动保压系统的自适应PID模糊控制器;通过联合仿真技术模拟保压系统实际工况,研究了模糊控制算法对系统动态响应的补偿作用。仿真结果表明,采用模糊控制算法后,可有效改善自动保压系统的动态性能,能很好地满足实际工况需求,对实际操作具有一定的参考价值。     

基于CMAC和PID复合控制的气动位置伺服系统研究

该文以气动机械手为例对气动位置伺服系统进行了分析。首先建立了气动位置伺服系的数学模型,分析了系统的特性,然后介绍了CMAC与PID复合控制策略的原理及其特点。对采用该控制策略的系统进行了仿真研究。通过与只采用PID控制的气动位置伺服系统的性能对比得知,基于CMAC和PID复合控制的气动位置伺服系统有更高的精确性。     

基于CMAC的电动负载模拟器的研究

为了抑制电动负载模拟器中存在的多余力矩,增强加载系统的非线性抑制能力,提出小脑模型(CMAC)神经网络与经典PID结合的复合控制策略,CMAC网络用于前馈控制,经典PID实现反馈控制,能够快速实时地消除多余力矩对系统的干扰。将存储单元的先前学习次数作为可信度,提出基于可信度分配的权值更新算法,来消除常规CMAC网络的过学习现象。建立了电动负载模拟器的数学模型,并给出了具体的算法流程。经仿真和试验结果表明,该方法具有很强的鲁棒性,有效地抑制了系统的多余力矩,提高了系统的加载精度。     

基于模糊PID控制的电子压力控制器的实现

针对高速开关电磁阀的特性，设计了单参数模糊PID控制器，并结合分段控制和死区补偿，改进了控制算法，满足了系统高精度和快速性的要求。通过对实验结果的分析表明，该算法比积分分离式PID控制效果有明显的改善。     

基于CMAC和PID控制的电液伺服加载系统

该文是对某型飞机起落架加载控制系统的研究,针对该电液伺服加载系统运动干扰产生的多余力,严重影响加载系统的精度,设计前馈补偿器进行校正,仿真表明前馈补偿能够有效地抑制加载中的多余力.同时提出基于CMAC和P复合控制算法的控制方案,对采用复合控制前后的模型进行仿真分析,结果表明CMAC和PID复合控制抗干扰能力强、跟踪精度高,提高了加载系统性能.     

贴面压机保压系统模糊自适应PID控制与仿真研究

基于短周期贴面压机液压伺服系统动力单元的保压压力控制,分析建立了由液压缸驱动的动力单元数学模型,以该模型为控制对象,设计了模糊自适应PID控制器,并对控制系统进行了仿真研究。结果表明,所设计的模糊自适应PID较常规PID调整时间短,稳态性能好,降低了控制器的输出能耗。将模糊自适应PID控制方法应用于短周期贴面压机保压控制,是可行有效的。     

基于模糊神经网络PID的复合控制策略

为了结合模糊控制容错力强和神经网络PID在线学习和调整的优点,提出了一种结合模糊控制与神经网络PID控制的复合控制方法,即分别设计模糊控制器和神经网络PID控制器后,再利用权重分配器对这两个控制器进行权重分配来控制被控对象。将该控制策略应用于某火电机组的二级过热器减温水流量系统控制,并在simulink仿真平台进行仿真,仿真实验结果表明:该复合控制策略较传统的模糊控制或神经网络PID控制的上升时间更短,调节时间和超调量更小,稳态性能更好。     

液压注塑机伺服泵流量与压力解耦控制方法

介绍一种液压注塑机伺服泵流量与压力解耦的控制方法。对液压注塑机伺服系统进行建模分析,详细分析伺服泵转速与转矩、流量与压力的解耦控制,采用切换控制策略对控制方法进行优化,实现了注塑周期中不同工艺过程的良好跟踪效果和控制精度,并提高了控制响应速度。     

气辅注气控制系统中的多模态智能PID调节器

气体辅助注射成型机的注气控制系统是一小延迟、小惯性系统。为使之能满足气体辅助注射成型工艺对气体压力的高精度控制要求,设计了一种多模态智能PID调节器。该调节器将PID控制方法和智能控制技术相结合,采用了改良型的位置式PID控制算法和归一参数在线自整定方法对控制规律和参数进行实时修正。实验证明,该PID调节器具有波动小、超调小、对环境及控制参数不敏感等优点。     

基于CMAC神经网络PID控制算法控制直流电机的仿真研究

传统的PID控制算法对控制参数难以适应,抗干扰能力差,对直流电动机进行控制时速度较慢、稳定性较差,为解决上述问题,文中提出了一种基于CMAC神经网络的PID控制算法来控制直流电动机,对PID控制参数进行自适应修改,仿真结果表明,该算法提高了系统的稳定性、响应速度、参数适应性和鲁棒性,改善了系统控制存在的稳态精度不高的问题。     

一种基于二次曲线的全电动注塑机背压控制方法

提出了一种根据经验并基于二次曲线的螺杆后退速度控制方法,基于该方法实现了全电动注塑机计量过程中背压的控制。通过实验观察了在不同设定背压值下的实际控制效果,验证了算法的有效性。实验表明,所提出的方法能够很好地完成单级以及多级背压控制工艺要求。     

基于小脑模型神经网络的气动六自由度并联平台的复合控制方法研究

针对气动驱动系统的强非线性特性,本文采用基于小脑模型(CMAC)神经网络和PD的复合控制结构,用于气动六自由度并联平台各驱动关节的轨迹跟踪控制,以提高系统的跟踪精度和抗干扰能力。CMAC网络采用不均匀的输入量化函数,在零值误差附近增加量化等级,以提高系统的控制精度;而在误差较大处减小输入量化级数,从而在不增加存储空间的情况下,加大输入信号的范围。系统的仿真和实验结果都表明,与PD控制相比,该方法能有效地提高系统的轨迹跟踪精度。     

分段插值算法在注塑机背压控制中的应用

注塑机螺杆在回退储料过程中,要求回油背压尽可能低且稳定。市面上的PQ阀和比例溢流阀的起调压力普遍偏高,很难实现零背压控制。为了实现极低背压控制的目的,设计了一种基于分段插值算法的注塑机背压控制系统,分析了根据注射油缸回退速度和设定回油压力调节比例换向阀开度控制回油背压的原理公式;根据公式得到以流量和压力为坐标的表格;再根据流量曲线斜率对表格进行分段插值,斜率较大时采用拉格朗日插值,曲线平稳时采用最邻近插值,从而减少了表格的数据容量;通过联合仿真对算法进行了验证,结果表明,该系统最低背压小于0.1 MPa,压力精度达到0.005 MPa,接近闭环的控制性能,具有较大的实用价值。     

高空作业平台CMAC网络PID并行优化控制及协同仿真

高空作业平台调平系统是一个复杂非线性系统,作业环境非常复杂且受到很多干扰。针对此提出了基于干扰观测器和RC滤波的CMAC神经网络PID并行控制的策略。以某型54 m高空作业平台电液比例调平系统为例,以AMESim仿真软件作为主仿真环境,通过软件接口将MATLAB\Simulink控制系统模型集成到AMESim中进行协同仿真。结果表明:与传统CMAC网络PID并行控制以及单纯PID控制相比较,改进的并行控制对负载扰动和模型失配表现出更强的适应性和鲁棒性,而且不论在任何阶段,都具有良好的跟踪效果。