基于高斯过程的阀控非对称液压缸模型预测控制

针对阀控非对称液压缸系统在采用PID控制器进行位置闭环控制时,存在液压缸活塞位置超调和由伺服阀阀芯切换导致控制效果差的问题,设计了基于高斯过程的非线性模型预测控制器.采用高斯过程回归训练得到阀控非对称缸系统的离散数学模型,通过求解二次规划问题,控制器输出最优序列.仿真结果表明,该机器学习方法有效估计了位置增量中噪声的标...     

阀控非对称缸的非线性建模及其反馈线性化

针对阀控非对称缸系统,分别推导了液压缸正反向运动时的状态方程,并最终统一成一个非线性模型。通过仿真和试验,验证了模型的准确性。在此基础上,采用非线性控制理论中的输入／输出精确线性化方法,通过非线性状态反馈变换获得了全局线性化模型,并对系统零动态稳定性进行了分析。该研究对采用线性控制理论实现液压伺服系统的高精度位置跟踪控制有一定的帮助。     

基于NARMAX模型的阀控非对称缸神经网络预测控制

针对非对称缸位置跟踪控制精度较差,提出了一种基于非线性自回归平均滑动离散模型(NARMAX)和量子粒子群算法的神经网络预测控制策略(QPSO-NNMPC)。利用NARMAX模型表示阀控非对称缸的动态模型,使用粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BP)对阀控非对称缸系统在线预测,使用量子粒子群算法(QPSO)对目标函数非线性优化。仿真结果表明,在不同频率期望信号与变干扰力情况下,该控制策略具有良好的跟踪效果和鲁棒性。     

阀控非对称缸电液伺服系统控制策略研究

为克服阀控非对称液压缸电液伺服系统的本质非线性,改善系统的动态性能,根据液压缸活塞杆的不同运动方向分别给出相应的三维模糊控制器来控制该系统,在实验中使用压力反馈的方法来提高系统的阻尼比,实验表明这种方法不仅有效地解决了系统的不对称性,而且顾系统的动态性能。     

基于误差多项式的模型参考自适应控制在阀控非对称缸系统中的应用

基于误差方程多项式代数法的自适应控制设计理论,其基本思想是使自适应控制误差随时间的推移而趋向于零,它是确保所构成的自适应控制系统在李雅普诺夫意义下是稳定的。以对称阀控非对称缸液压伺服系统为研究对象,给出了适合应用于该系统的自适应控制算法,使系统的输出渐进一致地收敛于参考模型的理想输出,解决了对称滑阀控非对称液压缸系统存在的动态性能不对称,系统精度低,稳定性差,频宽窄和滞后大等问题。     

阀控非对称液压缸式主动缓冲系统的研究

本文研究了主动缓冲系统中阀控非对称液压缸的机理及动态模型,提出了一种以阀控非对称液压缸为主体的主动缓冲系统的设计方案.     

基于SIMULINK的阀控非对称液压缸系统的研究

建立伺服阀控制非对称液压缸系统的数学模型,利用MATLAB软件中的SIMULINK模块库对该系统进行仿真分析研究。设计PID控制器,通过引入PID闭环位置控制,使该系统在任意外界信号的作用下都能够保持良好的跟随性,从而提高系统的控制性能。     

广义脉码调制阀控制非对称缸动力特性研究

研究了一种广义脉码调制控制的非对称数字阀，利用不同编码方式可实现阀正反向节流面积比率可调，同一个阀能适应两作用腔面积比不同的非对称缸控制要求。提出了广义脉码调制编码的一般原则，与实验相结合，研究了该系统的控制策略及控制方法，得出一种对广义脉码调制液压位置伺服系统有效的控制方法。     

带遗忘因子的预测迭代学习控制在阀控非对称缸系统中的应用研究

弹性负载下的阀控非对称缸是典型的非线性、时变系统,针对传统PD型迭代学习控制容易造成系统抖动这一问题,设计一种带遗忘因子的预测迭代学习控制器。建立阀控非对称缸系统的模型,比较分析其工作特性。介绍迭代学习控制基本原理,并分析常规PD型算法存在的问题。为克服迭代学习控制算法在阀控非对称缸控制中的抖动问题,设计具有遗忘因子的迭代学习算法,并通过仿真分析不同遗忘因子取值对控制效果的影响。为补偿遗忘因子造成的迭代性能降低问题,加入预测给定环节。仿真与试验研究均表明,这种带遗忘因子的预测迭代学习控制算法能够很好应用于阀控非对称缸系统,它有效克服系统抖动问题,并且具有很好的迭代精度。     

基于ADAMS的阀控非对称缸仿真研究

文章基于ADAMS,建立了阀控非对称缸的实体模型和液压系统,对其速比特性进行了分析并得出仿真结果;进一步对阀控非对称缸进行非线性建模,利用ADAMS与MATLAB对系统进行仿真,得到阀控非对称缸系统的动态及静态参数值。详细介绍了ADAMS与MATLAB联合仿真的建模过程及实现方法。     

基于变模糊PID控制器的阀控非对称缸复合控制策略

针对非对称液压缸正反向运动的不对称性对位移控制精度的影响,为了提高阀控非对称液压缸伺服系统位移控制精度,设计了根据液压缸运动方向选择对应模糊PID位移控制器的位移闭环及速度前馈复合控制方案。搭建了基于ADAMS,AMESim和Simulink的阀控非对称液压缸伺服系统联合仿真模型。研究表明,采用速度前馈控制系统响应更快;采用对应变模糊PID位移控制器控制策略,非对称缸换向跟踪期望位移的精度更高。     

阀控非对称缸系统的稳定性分析与设计

阀控非对称缸系统存在着大量的非线性和不确定因素,这些因素对系统稳定性的影响非常复杂。本文建立了阀控非对称缸系统的非线性模型,以此模型为基础,利用多参数分岔理论分析了单一因素变化和多个因素同时变化等不同状况下系统稳定性的变化,给出了增大系统稳定裕度的设计指导性意见。     

阀控单出杆缸电液伺服系统二阶线性自抗扰控制

为提高阀控单出杆缸电液伺服系统性能,在构建阀控单出杆缸电液伺服系统动态机理模型基础上,提出了一种具有加速度前馈的二阶线性自抗扰控制(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)方法,采用奇异摄动理论分析了闭环系统稳定性,并针对系统响应性能和抗干扰性能与传统PID控...     

基于SIMULINK的阀控液压缸的仿真

以一阀控液压缸为例,用阀控液压缸的状态空间方程进行建模,进行SIMULINK仿真,并与传递函数建模法对比,分析说明了两种方法的优缺点。     

Comparative Study of Trajectory Tracking Control for Automated Vehicles via Model Predictive Control and Robust H-infinity State Feedback Control

A comparative study of model predictive control(MPC) schemes and robust H_∞ state feedback control(RSC) method for trajectory tracking is proposed in this paper. The main objective of this paper is to compare MPC and RSC controllers' performance in tracking predefined trajectory under different scenarios. MPC controller is designed based on the simple longitudinal-yaw-lateral motions of a single-track vehicle with a linear tire, which is an approximation of the more realistic model of a vehicle with double-track motion with a non-linear tire mode. RSC is designed on the basis of the same method as adopted for the MPC controller to achieve a fair comparison. Then, three test cases are built in CarSim-Simulink joint platform. Specifically, the verification test is used to test the tracking accuracy of MPC and RSC controller under well road conditions. Besides, the double lane change test with low road adhesion is designed to find the maximum velocity that both controllers can carry out while guaranteeing stability. Furthermore, an extreme curve test is built where the road adhesion changes suddenly, in order to test the performance of both controllers under extreme conditions. Finally, the advantages and disadvantages of MPC and RSC under different scenarios are also discussed.     

多关节机器人反馈线性化双模糊滑模控制

为了提高多关节机器人轨迹跟踪控制性能,提出了一种反馈线性化双模糊滑模控制方法。该方法在对机器人非线性动力学模型反馈线性化的基础上,设计了一种双模糊滑模控制器。通过设计一个模糊控制器,根据跟踪误差和误差变化率自适应地调整滑模面的斜率,从而加快响应速度。通过设计另一个模糊控制器,根据滑模面自适应地调整滑模控制的切换控制部分,从而减弱抖振。利用李亚普诺夫定理证明了控制系统的稳定性。针对空间三关节机器人进行了仿真实验,结果表明了所提方法的有效性。     

永磁同步风电系统建模及直接反馈线性化控制

构建了空气动力学系统、永磁同步发电机子系统和反馈线性化控制子系统的模型,并给出了具体的MATLAB仿真模型。给出了直接反馈线性化控制的基本原理和实现方法,将该控制策略应用到永磁同步风力发电系统中,采用微分几何线性化理论和最大风能捕获原理,实现了坐标变换和非线性系统状态反馈,达到了永磁同步风电系统线性化,并在MATLAB环境下给出了具体的仿真框图和实现技术。通过系统联合仿真,表明所建永磁同步发电系统模型可以有效实现对控制系统性能的测试,反馈线性化控制具有更高的控制性能,能够确保最大风能捕获。通过研究,找到永磁同步风电系统这一非线性系统的线性化控制策略,从而提升系统的控制品质。