气动比例控制系统的建模与辨识

为研究气动比例控制系统的动态特性,针对该系统的非线性特性,对系统进行了机理建模研究。为便于进行定性分析,对该数学模型进行了线性化处理。通过系统辨识,消除了在机理建模中因泄漏、气体压缩及压力损失等引起的误差,证明了所建模型的正确性。     

气动比例位置系统的辨识及仿真研究

针对气动比例位置系统的非线性特点，本文提出采用BP网络和RBF网络对系统进行辨识，同时进行了辨识的仿真研究，结果表明神经网络用于系统辨识是可行的和有效的。     

液压机液压系统比例压力控制方法探讨

介绍了液压机比例压力控制的3种方法,即开环控制、基于PID的闭环控制、加入初始信号的PID控制。并对3种控制方法进行了比较。结果表明:采取的加入初始信号的闭环控制算法具有控制结构简单、调试方便、系统稳定、精度高等优点,完全满足该液压机对压力控制的要求。     

气动比例位置系统的神经网络控制

采用加入辨识的神经网络PID控制方法对气动比例位置系统进行了实验研究, 研究表明采用该控制方法可以实现气缸活塞全行程任意位置上的精确定位。系统辨识的加入可以在线获得系统动态特性, 辨识输出可以预测系统输出, 从而使控制参数的修正更准确, 能够进一步提高控制精度, 在以抛物线作为理想缓冲曲线, 利用所编制的控制软件控制该系统时, 定位精度可达±0 15mm, 完全能够满足工业机械手的定位要求, 具有较高的工程应用价值。     

比例减压阀压力稳定性测试系统的研制

比例减压阀的出口压力稳定性是影响阀整体性能的重要因素,在阀的开发阶段进行合理设计尤为重要.结合液压系统、测控系统设计了压力稳定性测试系统,能够精确地采集阀的出口压力,并将LabVIEW软件和数据采集器相结合作为数据采集平台,实现电流、压力等数据的实时采集及显示.结果表明:该测试系统能够很好地监测出口压力的波动,为比例减...     

比例减压阀数学模型辨识

本文论述了比例减压阀数学模型辨识的试验设计与辨识方法,该方法具有较高的工程应用价值。     

采用比例流量压力复合控制的盾构掘进机液压推进系统

本发明公开了一种采用比例流量压力复合控制的盾构掘进机液压推进系统。它包括二位二通电磁球阀、比例调速阀、比例溢流阀、三位四通电磁换向阀、液压锁、平衡阀、压力传感器及带内置式位移传感器的液压油缸。推进系统中采用比例调速阀控制推进速度，采用比例溢流阀控制推进压力，通过合适的控制策略实现推进速度和推进压力的复合控制。     

基于电液比例技术的摩擦焊压力控制系统

采用电液比例溢流阀以及PHILIPS公司的新型高性能8位单片机P89C51RD2,对原有摩擦焊机液压系统进行改造,实现了压力的闭环控制,使摩擦焊接过程压力参数稳定、调节方便.实际生产应用表明系统运行效果良好.     

数字电液比例位置控制系统

本文提出一种数字电液比例位置系统，研究采用状态反馈改善系统的动态性能，给出参数辨识和极点配置计算方法。此外，本文还提出电液比例专用数字控制器，简化了控制结构，使控制器成本低廉，可靠性高。     

基于优化RBF神经网络挤出机温度压力系统辨识

为了精确在线辨识橡胶复合挤出机控制过程中主要干扰变量与内部耦合关系,更好地实现对挤出机温度压力耦合系统的精准控制,采用RBF神经网络进行系统辨识研究,同时结合PSO算法引入GA算法中编码、杂交、交叉、变异等概念,设计了混合型PSO算法进一步优化RBF神经网络,完成对温度压力耦合系统的精准在线辨识.借助MATLAB软件进...     

基于BP神经网络摆式列车倾摆控制系统的辨识

针对摆式列车倾摆控制系统的特点，把人工神经网络的基本原理应用于摆式列车倾摆控制系统，在倾摆控制系统的神经辨识网络中应用BP算法对系统进行辨识，通过学习对系统进行建模。仿真结果表明：所采用的辨识网络能够对倾摆控制系统的动态特性进行有效的辨识，可以解决倾摆控制系统中的非线性问题。     

液压激振伺服控制系统的模型辨识

推导了液压激振伺服控制系统模型的传递函数表达式,在AMESim中建立了系统模型并进行线性化分析。将AMESim中通过雅可比矩阵运算得到的结果作为依据,在MATLAB中进行系统模型辨识,得出系统的一阶积分环节增益、伺服阀和液压缸的固有频率与阻尼比等参数;在Simulink软件中建立验证模型并进行验证。结果表明:系统模型辨识得到的关于伺服阀和液压缸的固有频率和阻尼比与AMESim仿真模型线性特征值对应;Simulink验证模型的输出曲线与AMESim仿真中的输出曲线基本吻合,表明该方法能满足液压激振伺服系统的模型辨识。     

基于LabVIEW的电液系统辨识

介绍了LabVIEW及其在系统辨识上的应用,并利用其辨识工具箱开发出一套应用于机电液系统动态特性的辅助辨识软件.辨识结果表明,整个辨识系统设计合理,辨识结果准确可靠,对机电液系统辨识具有较好的通用性.     

基于粒子群自适应差分进化算法的动压缸电液伺服系统辨识

给出了轨道路基测试装置动压缸电液伺服系统AMESim模型和传递函数。针对标准差分进化算法早熟和自适应差分进化算法收敛慢的问题,结合粒子群算法收敛快的优点,构造了一种以粒子群为外环、自适应差分进化为内环的辨识算法。设计该系统辨识数据采集方案,得到其AMESim模型的响应数据,开展PSOADE辨识仿真和对比分析,结果表明:PSOADE不仅精度高、同一性好,而且迭代快、易收敛。最后得到了基于PSOADE算法辨识参数的动压缸电液伺服系统参数模型,仿真验证了该模型的有效性。     

面向控制器设计的气动位置系统的实用模型辨识

气动伺服系统是一个典型的非线性系统,很难得到精确的数学模型。本文对气动位置系统进行辨识得到了反映被控对象主要动态特性的系统模型,通过对多种辨识方法的比较,表明借助Matlab系统辨识工具箱可以快速地得到反映系统主要特性的数学模型,用于气动位置系统控制器设计和仿真。该思路对其它系统的辨识具有参考意义。     

基于辅助变量法的系统参数辨识

重点介绍了系统参数辨识中辅助变量法的基本原理,并通过某导弹天线伺服机构数学模型的辨识实例,具体说明了基于辅助变量法的参数辨识在Matlab中的实现方法.结果表明基于辅助变量法的参数辨识比最小二乘法具有更高的精度,尤其当噪声为有色噪声和噪声模型结构不好确定时,辅助变量法更加有效。     

基于BP神经网络的液压伺服阀的模型辨识

针对铁马工程中液压振动台在实际应用时不能达到预期控制效果的问题,利用神经网络具有逼近任意非线性映射的能力,使用BP神经网络对液压振动台中的核心设备液压伺服阀进行模型辨识.仿真结果表明这种方法能有效地对液压伺服阀进行辨识,辨识出的模型为设计合理的控制方法提供了理论依据.     

龙门式矫直机液压伺服控制系统建模与仿真

为了分析龙门式矫直机液压伺服控制系统的综合性能,根据系统控制模型,在充分考虑系统非线性因素的基础上,采用Matlab中的Sim Mechanics等模块建立了综合仿真分析模型,得到了液压伺服控制系统的动态响应特性。结果表明该建模方法正确,为龙门式矫直机液压伺服控制系统的优化设计提供了新方法。