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。     

基于推力矢量控制的液压负载模拟器建模研究

传统的液压模拟器不能完全模拟真实负载,因此建立一个可以模拟弹性载荷的机械摆锤液压负载模拟器。通过MATLAB软件对活塞连杆速度和摆锤旋转角度进行仿真验证。结果表明:在无干扰状态下,活塞速度和摆锤旋转角度与期望值差别较小、跟踪效果较好;在有干扰状态下,活塞速度和摆锤旋转角度在开始阶段跟踪误差较大,但是很快做出自适应调整,能满足期望值的要求。采用摆锤式负载模拟器能够模拟喷嘴在实际活塞连杆运动的速度变化。     

基于高阶滑模的PMSM无传感器控制

针对传统永磁同步电机(PMSM)无传感器控制存在的超调量大、抖振明显,易受负载扰动影响的现象。提出一种基于高阶滑模的控制策略,结合超螺旋算法(STA)和任意阶算法设计出新型高阶滑模控制器,将新型的控制器分别应用于速度控制器、状态观测器和扭矩观测器,用饱和函数代替符号函数,同时采用积分滑模面和模糊控制对控制系统进行优化。系统使用状态观测器和锁相环(PLL)获取转子位置信息,并通过扭矩观测器将观测值前馈补偿至速度控制器。经过模拟仿真表明该高阶滑模控制系统可以有效地抑制超调和抖振,提升转子位置的估算精度,同时大大提升了系统的抗干扰性和鲁棒性。     

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。     

采用电动液压执行机构对机床进行主动隔振研究

地面振动容易使机床超过允许的加工或测量偏差,从而影响机床的加工质量。提出一种新型电液执行机构对机床进行振动隔离,构建机床主动隔振系统,采用神经网络PID控制器实现机床主动隔振系统的有效控制,并对控制效果进行仿真验证。分析机床主动隔振系统的结构,建立机床主动隔振系统中电液执行机构以及机床的动力学模型,将执行机构的数学模型耦合到机床的虚拟模型。基于神经网络与PID控制器,开发神经网络PID控制器。采用MATLAB对机床主动隔振系统进行仿真,同时与传统PID控制器的计算结果进行对比和分析。结果显示:神经网络PID控制器控制下的工作台以及工具中心点位移振幅相比传统PID控制器减少30%～82%,采用神经网络PID控制器控制后,控制精度更高,隔振效果也更好。采用神经网络PID控制器的电液执行机构能够有效地衰减并隔离地面运动。     

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...     

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。     

基于新型控制器和模糊观测器的PMSM无传感器控制北大核心

针对永磁同步电机传统滑模控制系统响应效果不佳等问题,提出了一种双滑模控制系统。首先,速度环设计自适应变指数趋近律滑模控制器取代PI控制,提高系统响应速度,削弱抖振;其次,引入全局积分滑模面和模糊控制算法到二阶滑模观测器中,滑模面中全局因子的引入可以有效防止积分饱和造成的超调和响应滞后等问题;模糊控制算法实现多参数自适应调整,提高系统的动态响应;最后,采用锁相环提取出转子位置和转速。仿真结果表明,对比传统滑模控制系统,双滑模控制系统在电机空载和受负载扰动时,系统抗干扰能力及鲁棒性较强,可以有效削弱滑模抖振,提高系统控制品质。     

基于滑模扰动观测器和积分滑模控制器的活塞加速度控制研究

针对活塞加速度精度低的问题,提出具有气动和液压技术优势的新型混合执行控制系统。通过分析电液-气动混合执行控制系统结构,建立电液-气动混合执行器的数学模型。在积分滑模控制器的基础上,结合具有干扰抑制和估算复合扰动能力的滑模扰动观测器,开发滑模扰动观测器-积分滑模控制器的综合控制器;采用MATLAB软件对电液-气动混合执行器进行仿真,并与传统PID控制器的计算结果进行对比和分析。结果表明：采用基于滑模扰动观测器-积分滑模控制器的电液-气动混合执行控制系统可明显提高对方波和正弦加速度信号的跟踪精度,方波响应超调量减少约54%,正弦响应误差减少约65%;该控制系统抗干扰性强,位置跟踪误差较小,可以有效地精确控制活塞加速度,具有较强的鲁棒性     

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。     

重型液压机执行器自适应滑模容错控制

为了提高重型液压机在执行器故障情况下的容错控制能力和控制精度,设计了自适应滑模容错控制器。建立了5缸液压机的滑块动力学模型和液压缸压力动态方程。使用积分滑模控制设计了3个子系统虚拟控制律;使用伪逆法实现了控制分配;在执行器故障情况下,在积分滑模控制基础上,提出了自适应补偿策略,从而给出了执行器故障情况下可以实现的虚拟控制律;使用分散滑模控制将虚拟控制律转化为伺服阀控制律,并证明了自适应滑模容错控制器具有Lyapunov意义下的稳定性。经仿真验证,在单个执行器故障或多个执行器故障的情况下,自适应滑模容错控制器能够将调平误差控制在2×10^-4rad内,位移跟踪误差最大为0.0111 m,体现了执行器故障情况下极高的调平和跟踪精度,也体现了自适应滑模容错控制器具有很好的鲁棒性。     

基于CAN总线技术的混合伺服液压机控制系统

本文打破传统的采用电液比例控制技术来控制阀开口大小的方式,开发了一种新型的通过采用伺服电机驱动定量泵与小通径电液比例伺服阀相结合的方式,来实现对液压系统压力流量的控制,从而实现对液压系统速度、定位精度等的控制。在基于CAN总线技术基础上,通过各种传感器对液压系统执行元件的位置、速度、系统压力流量等参数的采集,由运动控制器进行信息的综合处理形成闭环,从而实现对液压系统高速、高精度的控制。     

基于全阶滑模控制的双轮移动机器人跟踪误差研究

针对双轮移动机器人运动轨迹跟踪误差较大的问题,设计了全阶滑模控制器,并对控制输出误差进行仿真验证.建立双轮机器人简图模型,推导出移动机器人动力学方程式.介绍了移动机器人线速度和角速度的控制过程,对传统PI控制器进行改进,设计了全阶滑模控制器.采用李雅普诺夫函数对控制器的稳定性进行了证明,从而得到机器人运动线速度和角速度...     

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     

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。     

基于预测控制器的电液伺服系统节能方法研究

设计基于预测控制器的电液伺服系统节能方法,以控制电液伺服系统准确追踪期望位置的同时,达到节能的效果。从电液伺服系统的原理出发,分析电液伺服系统的工作原理及结构组成。利用比例方向控制阀阀芯位移,计算出液压缸腔室与油箱压力及供给压力间的压差值。利用活塞位移求取腔室内的压力连续性方程。在考虑比例方向控制阀阻尼系数的基础上,建立其对应的运动方程。利用比例溢流阀的开度,求取其动态方程。通过腔室压力值、比例溢流阀的开度,建立电液伺服系统的状态模型。以期望位置为依据,计算出腔室内压力的期望值,进而求取所需供给压力。利用所需供给压力,构造预测控制器,对电机的转速进行预测控制,以达到动态调节供给压力的效果,实现节能控制。实验结果表明：与采用滑模控制的恒压方法相比,该方法对正弦及随机期望位置的追踪精度分别提高了44.93%和39.98%,对应的能耗分别降低了13.45%和10.54%。 该方法对电液伺服系统的位置控制效果及节能控制效果都较好     

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。