电液力伺服系统自适应抗扰控制研究

考虑到电液伺服系统中存有各种非线性因素、不确定干扰以及参数时变,为了提高干扰下电液力伺服系统的控制精度,以电液伺服振动实验台作为控制对象,构建其非线性模型,同时使用参数自适应率对不定参数进行补偿,并在反演控制器中引入滑模控制以降低系统的干扰敏感性,利用Lyapunov理论保证闭环系统的全局稳定。对设计的控制器进行实验,模拟在有未知外部位置干扰下的力控制,提升系统的稳定性。实验结果证明,此控制方法能够有效地提升电液力伺服系统的抗干扰跟踪性能。     

系统辨识在电液伺服系统中应用研究

利用相关辩识原理,建立了变量泵摆角机构电液伺服系统数学模型,进行了计算机仿真及系统动态性能实测。     

电液伺服系统RBF神经网络滑模控制

针对阀控液压缸位置伺服系统非线性导致模型参数确定困难及干扰问题，在分析三阶位置控制的电液控制系统原理及模型的基础上，引入神经网络的RBF 径向基控制模型和自适应滑模算法，同时考虑了非1负反馈参数，建立了基于RBF 神经网络滑模控制的电液伺服控制系统数学模型。通过选取合适的Lyapunov 函数，分析了系统稳定性，解决了参数未定及挠动情况下的电液伺服系统控制器设计问题。仿真结果证明，所设计的控制器使系统的输出对给定信号的跟踪精度高，响应快，具有较强的鲁棒性。     

基于干扰观测器的电液伺服系统反馈线性化滑模控制

为抑制电液伺服系统中各种非线性因素及不确定干扰,提出了基于输入输出反馈线性化的滑模控制与非线性干扰观测器相结合的控制策略以提高其位置控制跟踪精度。以电液振动台为试验对象,建立其非线性控制模型,利用李雅普诺夫稳定性理论保证了位置闭环系统的全局稳定性。利用MATLAB/Simulink对设计的控制器进行了仿真验证,结果验证了提出的控制器的可行性。为了模拟实际环境下存在不确定干扰,在位置电液系统基础上增加了电液加载系统,开展了试验研究。结果表明,该控制器能有效的提高干扰下电液伺服系统的位置跟踪性能。     

基于xPC的电液位置伺服系统快速控制原型设计

通常电液位置伺服系统控制器的开发,需通过辨识被控对象数学模型来确定控制器参数。控制器的实现一般采用嵌入式系统,但是在控制器开发阶段直接采用嵌入式系统,存在辨识过程的实现和控制器参数确定困难,开发周期长等问题。基于xPC半实物仿真技术,提出直接将MATLAB/Simulink快速构建的控制算法转化为xPC目标机可运行的代码,并在目标机上通过数据采集卡获得控制对象的状态变量,上传至xPC宿主机;结合MATLAB中的系统辨识工具箱,辨识得到电液位置伺服系统的数学模型,从而确定复合控制器参数,实现了电液位置伺服系统快速控制原型设计。     

电液伺服系统在非线性干扰下的神经网络控制

液压伺服系统除了非线性动力学特性外 ,还包含有不确定参数和不确定的非线性干扰。为解决这一类非系统系统的控制问题 ,提出了PID 复合正交神经网络 (CONN)的并行控制法 ,并对带有非线性干扰的电液位置控制伺服系统作了仿真研究。仿真结果表明 ,CONN实现的前馈控制对给定位置的跟踪具有良好的动态特性 ,对系统的非线性干扰具有较强的鲁棒性。该方法简单、方便 ,具有实际应用价值     

电液马达伺服系统积分鲁棒自适应高精度位置控制

电液马达伺服系统中存在各种类型的扰动,包括参数不确定性和不确定非线性,制约着其高精度位置控制。针对电液马达伺服系统高精度位置跟踪控制,考虑系统的黏性摩擦特性以及外干扰等建模不确定性,提出了一种基于鲁棒自适应的电液马达伺服系统高精度位置控制策略。所提出的全状态控制器通过自适应对模型不确定性进行估计及前馈补偿,提高了系统的低速伺服性能;通过自适应对未建模干扰等不确定性的上界进行估计并前馈补偿,提高了系统对外干扰的鲁棒性。所设计的闭环控制器还能保证系统获得渐近跟踪性能,对比仿真验证了其可行性。     

基于动态逆模型的电液位置伺服系统复合控制

电液位置伺服系统是典型的非线性系统,且往往存在较强的外部干扰.正是由于系统非线性及不确定性,传统方法设计的闭环控制器往往不能满足系统的高性能需求.基于系统动态逆模型设计出复合控制器,包括前馈控制器和鲁棒控制器,分别用于提高系统的控制精度及鲁棒性,给出电液位置伺服系统鲁棒控制器的一般设计方法,并针对电液伺服系统的主要非线性参数,给出在线预估的自适应方法.最后给出复合控制器的验证实例,并对所建数学模型及参数预估方法进行验证,试验结果表明,所提出的基于动态逆模型的复合控制策略提高了系统控制精度,增强了系统抑制外干扰的能力,拓展了系统双十频宽.     

免疫粒子群控制在CVT电液伺服系统中的应用

CVT电液伺服系统在工作时,由于工作元件动力学性能的改变,造成系统的非线性和参数时变,为了降低建立系统控制模型的误差,采用最小二乘递推算法对系统参数进行辨识。提出了免疫粒子群控制算法,设计出免疫粒子群PID控制器,对最优指标和PID参数进行寻优,并将该控制方法应用于CVT电液伺服系统中。仿真结果表明,与模糊控制算法相比,基于免疫粒子群算法的CVT电液伺服系统的动态特性得到了有效的改善,提高了系统抗干扰能力以及参数时变的鲁棒性。     

神经网络控制在气缸位置伺服控制中的应用

文章针对气动位置伺服系统本身的特点，将神经网络控制算法应用于实际控制中，实验证明神经网络控制和辩识器的联合使用可以有效地消除由于气体本身的压缩性和摩擦力时变性所造成的系统非线性的影响。