电液伺服系统的积分滑模自适应控制方法的研究

针对某型鱼雷尾舵电液位置伺服系统存在参数不确定性和干扰的问题,设计了一种新型的积分滑模自适应变结构控制器,实现了在变工况下对系统的良好跟踪控制。仿真结果表明,该方法控制精度高,鲁棒性强,有效提高了系统的控制性能。     

电液激振控制的新方法

传统的阀控液压缸或液压马达构成电液激振器的方案,其频宽在很大程度上受到伺服阀动态响应性能的限制.为提高工作频率至一较高水平,提出了2D电液伺服阀.这种2D伺服阀的阀芯的连续旋转运动使阀开口面积交替变化.而阀芯的直线滑动控制阀开口面积的最大值;2D伺服阀的工作频率正比于阀芯的旋转速度,同时阀芯处于液压油很好的润滑环境中,因而很容易通过提高阀芯的旋转速度来提高激振频率.在支架弹性负载的情况下对激振器进行了实验研究,同时测量液压缸活塞的激振输出波形.实验结果表明:激振输出波形近似为一正弦波;但由于弹性负载的方向变化,激振波形的上升和下降斜率存在不一致性;随着2D伺服阀轴向开口的减小,激振波形逐渐趋于一致.2D伺服阀控电液激振器是大幅度提高液压振动的激振频率的新途径.     

一种基于广义模糊RBF网络的预测控制

提出了基于广义模糊RBF网络的非线性系统一步超前预测控制策略.该方法只使用了一个神经网络,直接采用优化性能指标对控制量求导数.对电液位置伺服系统的仿真和实验表明,该方法易于实现,实时性好,与传统的PID控制方法相比较,跟踪精度明显提高.     

BP神经网络PID控制对液压伺服控制的改进

 热力模拟实验机的液压系统既要求工作在大流量区域,又要求工作在微小流量区域,需要在极宽的工作范围内精确地控制锤头的位移。基于热力模拟实验机液压伺服系统的低阻尼、时变性、非线性等特点,应用传统的PID控制器不能达到理想的控制效果。结合BP神经网络的PID控制理论根据锤头在不同位置的实际值、设定值及误差在线整定参数Kp、Ki、Kd,通过测试矩形波实际曲线与设定曲线的对比得出,基于BP神经网络的PID控制方法对液压伺服的控制有了很大改进。     

永磁交流伺服系统的神经网络自适应控制研究

针对永磁交流伺服系统,提出了一种自适应PID控制器学习算法——带预测模型的神经网络PID控制方法。该方法采用一个三层RBF网络辨识交流伺服系统的特性,用另一个BP神经网络作为自适应控制器。仿真结果表明,在系统参数发生变化和存在负载转矩扰动的情况下,该方法具有较好的自适应能力和良好的动态性能。     

自适应逆控制在电液伺服系统中的应用

以液压位置控制系统为研究对象,根据自适应逆控制理论,运用X—VSSLMS滤波算法构成参考模型为一的自适应逆控制器．完成了系统动态特征参数变化、外界扰动影响下等的大量仿真试验研究,结果表明,自适应逆控制器在系统参数变化、外界扰动的影响下,具有良好的自适应性和动态鲁棒性．     

基于多层前向神经网络辩识电液伺服系统模型

建立了一种辩识非线性电液伺服控制系统数学模型的辩识方法,研究了多层前向神经网络辩识非线性系统的辩识算法和结构,利用辩识实验获得的过程输入／输出数据动态调整神经网络权值。仿真结果辨明：神经网络描述的电液伺服控制系统数学模型具有较高精度,算法全局逼近能力良好。     

基于DSP永磁无刷直流电动机位置伺服系统

提出了一种基于数字信号处理（DSP）无刷直流电动机位置伺服系统,该系统充分利用了DSP周边端口丰富,运算速度快的特点,使系统硬件结构简单,实验表明,系统具有良好的定位性能。     

液压伺服系统常用的干扰抑制方法

介绍了目前常用的抑制干扰的几种方法,分析了它们各自的特点和适用范围,为合理选择不同抑制干扰的方法提出了一些参考意见.     

小波分析在电液系统故障诊断中的应用

通过实验的方法,对电液系统进行了局部故障模拟,提取了模拟故障的特征信号,并利用小波变换这一时变信号分析的有力工具,对信号进行了多尺度分析,通过对小波变换后系数的模量极大值的检测来确定故障发生的时间点,对突变信号进行有效识别．结果表明,小波分析方法应用于电液系统的故障诊断是可行的．