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41.
介绍了一种伺服电机直驱式电液执行器的组成及其应用背景;比较了伺服电机直驱式电液执行器和传统电液伺服执行器各自的优缺点;基于AMESim仿真软件,建立了伺服电机直驱式电液执行器的仿真模型和进行了系统动态性能的仿真;搭建了伺服电机直驱式电液执行器的实验样机和开展了相关的实验研究。实验结果表明,这种伺服电机直驱式电液执行器能够满足电站等应用场合的实际需要。  相似文献   
42.
被动加载的内部反馈控制方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
王新民  刘卫国 《中国机械工程》2006,17(23):2447-2450
提出电液加载的内部变量反馈控制方法。通过对可测量的内部变量反馈,补偿了活塞运动时流量的变化,使加载系统的跟踪没有滞后。反馈以后,改变了系统传递函数和动态性能,并将舵机运动干扰输出等效为一个较小的量。原理分析证明,采用类似于PID形式的内部反馈,可消除舵机运动的速度和加速度干扰。仿真结果表明,内部反馈在主从电液跟踪加载控制中能减小多余力的影响,系统特性的改善优于传统的前馈方法。  相似文献   
43.
电液比例插装阀可以实现对高压大流量液流的比例控制,广泛应用于锻压机、注塑机等重型机械液压系统的调速回路,其性能直接影响到系统的响应速度和控制精度,电液比例插装阀的测试和调节是确保压机安全可靠运行的必要手段。本文根据压机应用工艺对电液比例插装阀的性能要求,设计了液压测试试验台,对其压力—流量特性和阶跃响应特性进行测试,能够准确的测试该阀的主要性能。  相似文献   
44.
针对电液伺服控制装置在常规运行中电液伺服阀的堵、卡、零偏、断线等容易产生的误动作问题,对电液伺服控制装置的开发、改进做了一些相关的探讨,以期提高机组的控制水平,优化机组流程配置,降低机组运行成本,提高机组运行的安全可靠性。  相似文献   
45.
张友旺  桂卫华 《中国机械工程》2007,18(13):1540-1544
为克服电液伺服系统不确定性、非线性、估计误差和干扰等因素对系统稳定性和精度的影响,提出了基于自适应模糊神经网络辨识的电液伺服系统L2增益设计方法。用自适应模糊神经网络在线估计包括系统不确定性和非线性在内的未知动态特性,同时用增益自适应变结构补偿自适应模糊神经网络的估计误差,用系统L2增益设计方法抑制干扰对系统的影响,以期使系统对不确定性和非线性具有鲁棒性,而且从干扰到描述系统跟踪误差的评价函数的L2增益小于指定值。  相似文献   
46.
电液位置伺服系统的自适应模糊神经网络控制   总被引:3,自引:1,他引:3  
将电液位置伺服系统分为已知规律的线性部分和包括非线性、参数不确定性、负载干扰等在内的未知规律部分,用模糊神经网络仅对未知规律部分进行在线估计,缩小了搜索空间,系统估计的精度得到改善,加快了收敛速度。同时,对模糊神经网络建模误差的界进行在线估计,使变结构控制增益由接近建模误差的估计值确定,克服了传统变结构控制因过于保守的鲁棒控制增益带来较大控制量而不易实现的缺陷。  相似文献   
47.
该文针对飞机起落架电液伺服加载过程中非线性传动机构的动态特性进行分析。确认在动态加载过程中因四连杆机构的非线性特性造成的系统动态跟踪效果不佳的具体原因,基于逆系统的思路找到了一种非线性数学模型与PID控制器结合的控制方法。采用模型预测的方法对系统进行误差补偿。使用简化了的电液伺服作动系统数学模型与该控制方法进行MATLAB/simulink仿真。使用此方法大大提高了起落架加载系统的动态跟踪性能。  相似文献   
48.
直线舵机电液伺服加载系统的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
电液伺服加载系统就是用以模拟飞行器在飞行过程中舵面所受空气动力(力矩)载荷谱,完成舵机的带载试验.首先对电液伺服加载系统进行了数学建模;其次根据静态加载和动态加载的特点,分别提出了加载系统的积分分离PID和抗积分饱和PID控制算法.在此基础上,开发了电液伺服加载系统,并进行了被试舵机的加载试验.试验测试表明,所研制的电液加载伺服系统能够满足加载控制系统的要求,有效降低系统响应的多余力,获得了良好的试验效果.  相似文献   
49.
在大型数控落地镗铣床的使用时,采用电液比例阀控制前吊索油缸,来实现滑枕伸出不同位置以及采用不同重量附件镗铣头时的悬垂补偿。应用西门子840Dsl数控系统的功能,实现简化补偿数据存储方式,对电液比例阀的线性化补偿控制,从而达到提高加工精度的目的。  相似文献   
50.
基于人工神经网络的电液伺服系统加速度谐波辨识   总被引:2,自引:1,他引:1  
对于电液伺服系统,由于系统非线性因素的存在,当正弦信号输入时,系统加速度输出中出现高次谐波,使加速度信号严重谐波失真。提出了基于人工神经网络(ANN)的谐波辨识方法,该方法利用Adaline神经网络在线辨识信号中各次谐波的幅值和相位,用实际加速度输出与辨识得到的加速度信号间的误差,通过LMS算法来调整Adaline神经网络的权值,从而利用权值计算各次谐波的幅值和相位。通过大量仿真试验证实,这种方法能快速有效精确地在线辨识各次谐波信号。  相似文献   
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