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全状态反馈电液伺服系统变增益模糊控制器的设计 总被引:1,自引:0,他引:1
本文从一般位置电液伺服系统的组成,引出了全状态反馈电液伺服系统的框图,并对该系统的液压部分的特性进行分析,推导出系统的传递函数。由于状态反馈电液伺服系统的响应极易受到使用条件和状况的影响,本文利用模糊控制的概念,在系统中加入一模糊变增益控制,可以提高系统克服诸如调节对象负载变化等一类干扰的能力,有效地抑制了系统动态参数变化的影响,明显地提高了系统的鲁棒性。 相似文献
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数字式推力矢量控制系统的研究与实现 总被引:1,自引:1,他引:0
本文提出了一种数字式推力矢量电液位置伺服系统,研究了基于CAN总线的主从式通讯 方案。此外,本文根据电液位置伺服系统阻尼比低的特点,采用闭环模型模糊控制,改善了系统的动态性能。 相似文献
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电液比例位置控制系统的自学习模糊控制 总被引:5,自引:0,他引:5
针对电液比例位置控制系统非线性、时变性较严重的特点,本文提出了一种自学习模糊控制算法。结合了模糊控制与自学习的优点。结果表明,该控制算法具有良好的鲁棒性和自学习机能,能使系统具有优良的位置控制特性。 相似文献
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非线性电液位置伺服系统的自学习滑模模糊控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对电液伺服系统存在参数变化、负载干扰等非线性因素,且难以建立精确的数学模型用于实时控制的特点,将一种自学习滑模模糊控制方法应用于电液伺服系统,并将滑模控制策略应用于模糊控制中,建立以滑模函数值为输入、伺服阀控制电压为输出、模糊规则只有11个的简单模糊控制器,通过在线学习调整模糊规则使系统状态快速滑向状态平衡点。该控制方法结合了滑模控制和自适应模糊控制,鲁棒性强、结构简单。仿真和实时控制结果表明:在电液位置伺服系统中取得良好的控制精度和稳定性。 相似文献
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针对电流位置控制系统,建立了其数学模型,研究了模糊控制器在该场合的应用及其设计,并在SIMULINK环境下对模糊控制系统进行了仿真,结果显示模糊控制用于电流系统位置检测能获得令人满意的效果。 相似文献
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针对电液位置伺服系统的非线性、参数时变性等突出问题,提出了一种新型模糊预测函数控制方法.它将预测函数控制和具有参数自调整的模糊控制进行综合来共同控制电液位置伺服系统,并且根据控制系统的位置偏差和偏差变化率,利用放大倍数对模糊控制器的参数进行在线修改.仿真结果表明,采用该控制方法设计的控制器满足系统对快速性和稳态精度的要求,系统具有较强的鲁棒性和抗干扰性,能够实现复杂系统的有效控制. 相似文献
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为了降低电液伺服阀控制系统能量损失,设计了双层模糊控制器,并对电液伺服系统能量进行仿真验证。分析了电液伺服阀模型简图,建立了电液伺服阀动力学模型,推导出比例溢流阀的开启压力与泵压的关系方程式。设计变论域双层模糊控制方法,分别对电液伺服系统负载反馈和输出误差反馈进行在线调节,通过MATLAB软件对控制系统节能效果进行仿真验证,并且与传统PID控制方法进行对比和分析。结果表明:采用传统PID控制方法的电液伺服系统输出误差较大、能量损失较多;采用双层模糊控制方法的电液伺服系统输出误差较小、能量损失较少。采用双层模糊控制方法,能够提高非线性电液伺服系统输出精度,从而有效减小了控制系统的能量损失。 相似文献
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针对轴对称矢量喷管的功能要求,设计一种基于模糊PID 控制的轴对称矢量喷管液压伺服系统。运用 AMESim 和 MATLAB/Simulink 对该系统进行建模与联合仿真,并与常规 PID 控制进行比较,分析系统的响应特点,验证电液伺服阀冗余备份功能和故障回中功能的可行性。仿真结果表明:所设计的轴对称矢量喷管液压伺服系统具有良好的工作性能,而加入模糊 PID 控制的系统具有更好的稳态特性、动态特性和更强的鲁棒性,同时验证了电液伺服阀冗余备份功能和故障回中功能是切实可行的。 相似文献
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为解决电液比例阀控缸系统存在的系统死区非线性因素、液压缸泄漏的问题,搭建了基于AMESim和Simulink联合仿真的电液比例阀控缸系统模型,对是否考虑泄漏的阀控缸系统影响其动态特性的主要因素进行联合仿真分析;针对阀控缸系统存在的问题设计了模糊PID控制器,得到液压缸活塞位移与泄漏量之间的关系以及对系统性能的影响规律,与传统PID控制器进行仿真实验对比。结果表明:模糊PID控制器在解决系统非线性影响因素、液压缸泄漏等问题中具有良好的效果,控制响应速度更理想,且系统无超调、无振荡、鲁棒性强。 相似文献
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文章将先进的电液比例控制技术与计算机控制技术相结合,对六面顶金刚石压机压力控制系统进行了设计,建立了该压力控制的数学模型.运用常规PID控制器的设计方法,设计出了模糊自适应PID控制器.并在MATLAB环境下进行仿真实验,结果表明,采用该控制算法,系统的调节时间缩短,响应速度加快,适应能力和鲁棒性得到提高,系统具有更好的动态特性和稳定性,有效减少了压力的波动. 相似文献
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针对大功率电液伺服系统存在严重非线性和时变性,将神经网络与模糊控制理论相结合,根据系统的误差及误差变化对神经网络的学习速率和动量因子进行模糊修正,有效地改善了神经网络的学习速率.实验表明,所设计的神经网络控制器能够保证大功率电液伺服系统的静、动态性能. 相似文献