基于高速开关阀的气动执行器位置伺服控制研究

本文使用一种五点开关PWM控制算法对高速开关阀控气动执行器进行位置伺服控制。分析了开关阀的启闭滞后现象,并提出了一种修正方法,该方法可有效地消除系统的静态误差。实验结果表明,用高速开关阀可以实现快速、精确的气动执行器位置伺服控制。     

旋转直接驱动电液压力伺服阀稳定性分析

针对最新研制的旋转直接驱动电液压力伺服阀(RDDPV)出现输出压力振荡问题,建立了数学模型和简化框图,得到了RDDPV稳定性判据,并提出了解决方案.RDDPV取消了传统压力伺服阀的机械和液压反馈,采用马达转角内闭环和输出压力外闭环的电反馈伺服控制.研究表明,当阀芯处于进回油口中间位置附近,稳态液动力表现为阀芯位移的正反馈作用,导致整阀机械液压部分刚度为负,稳定性差,此时,马达转角内闭环电反馈刚度对整阀稳定性至关重要.数值模拟和试验表明,增加马达转角电反馈系数,增加了伺服阀电反馈刚度,提高了伺服阀的稳定性.     

基于BP神经网络-模糊控制的机器人无标定视觉伺服技术

针对机器人无标定视觉伺服技术中图像雅可比矩阵在线估计存在计算复杂的问题,提出了一种结合BP神经网络和模糊控制策略的机器人控制技术。本文以多自由度智能调节系统为例,提出其视觉伺服控制架构,根据工业场景数据集训练BP神经网络,采用本文所提算法进行法兰对中实验,帮助解决核电站蒸汽发生器人孔螺栓咬死问题。在方法层面,首先,利用BP神经网络建立图像特征信息与机器人多自由度运动之间的映射关系,之后,提出模糊控制方法根据图像特征偏差进行机器人位姿的精确调整。实验结果表明,本文提出的算法能够有效应用于无标定视觉伺服控制,最终法兰平均对中误差在±1mm内,平均耗时43秒,满足应用需求,具有较高的工作效率。     

受限机械臂的自适应小波滑模位置/力混合控制

针对终端运动受约束的机械臂位置/力混合控制问题,提出了一种自适应小波滑模控制算法.该控制方案将滑模控制的鲁棒性及自适应调整能力与小波神经网络相结合,根据坐标变换得到降阶位置/力模型,针对降阶模型采用小波神经网络在线学习系统未知动力学模型中的非线性部分,同时引入滑模控制自动调整小波网络权值参数,从而对神经网络的固有逼近误差进行有效补偿,达到期望的跟踪性能.二自由度机械臂的仿真结果表明该控制器能保证系统快速有效跟踪指定参考信号.     

摆动气缸位置伺服系统带摩擦力矩补偿的双环控制研究

该文对三通比例流量阀控制的摆动气缸转角位置伺服系统进行研究。分析了由非线性摩擦力矩引起的系统稳态误差及粘滑振荡现象；在此基础上提出采用带摩擦力矩补偿的双环控制，其内环为压力差控制，外环为位置控制，外环采用了摩擦力矩观测补偿器来减小非线性摩擦力矩对系统性能的影响。实验结果表明：与仅有位置控制环的控制策略相比，该方法提高了系统的稳态精度和动态性能。     

液压四足机器人髋关节的鲁棒自适应动态面控制

液压四足机器人髋关节由伺服阀控缸系统构成,是机械腿的关键组成部分.它的控制性能直接影响着机械腿甚至机器人的运动控制精度.因为髋关节工作情况的复杂性和阀控缸系统自身的非线性,使得传统控制算法无法满足机器人运动性能指标的要求.由此,本文对液压四足机器人髋关节伺服阀控缸系统的控制方法进行了研究.首先通过对髋关节工作条件的分析完成了伺服阀控缸的数学建模,然后基于鲁棒自适应动态面的控制算法设计了伺服阀控缸系统的控制器,并从李雅普诺夫稳定判据的角度证明了系统的稳定性.最后通过Matlab与AMESim的联合仿真,对鲁棒自适应动态面与传统PID及普通动态面的控制效果做出对比,证明了所研究算法的有效性.      

阀控液压缸开关系统的模糊控制及SIMULINK仿真

针对阀控缸系统的一般数学模型,结合模糊控制策略和三位电磁换向阀技术,形成离散模糊控制器,用普通的换向阀来完成满足工程需求的位置伺服控制.最后对受控系统进行了SIMULINK仿真,仿真结果表明控制器性能良好.     

连续旋转液压伺服关节性能分析

为解决现有液压伺服关节不能实现连续旋转的问题,探讨一种利用转阀式伺服阀控制双作用叶片马达的转角方案。通过将马达的输出轴与阀套固联,将输出轴上的转角直接作为反馈信号,控制输出轴转角对阀芯输入的跟随。根据马达进油腔和回油腔容积周期变化规律推导出其在一个周期内容积变化的数学表达式并绘制相应的曲线。在此基础上,建立系统动力学模型并进行PID校正,由仿真结果得出校正后关节的调节时间为0.036s,跟随误差为0.018mrad,在外负载为80N·m时的稳态误差为1.25mrad,表明该关节动态响应快、跟随性准确且抗干扰性能强。     

PMLSM智能控制伺服系统的仿真研究

为提高PMLSM伺服驱动系统的控制性能,提出了一种将模糊控制、神经网络、滑模控制和自适应学习相结合的PMLSM智能补偿滑模控制算法,实现了对PMLSM伺服驱动系统的动子跟踪周期参考轨迹的高性能控制﹒首先,设置RBFN估值器,直接估计包括参数变化、外部扰动和非线性摩擦力在内的集总不确定度;其次,利用RBFN控制器的在线学习能力,改善模糊滑模控制器因隶属度函数缺乏学习能力而导致跟踪响应较差的问题;最后,通过增加智能鲁棒补偿控制器来提高系统鲁棒性﹒仿真结果表明,系统响应速度快、基本无超调、抗干扰能力强,且具有良好的动态性能和较强的鲁棒性﹒     

基于粒子群算法的液压APC系统分数阶PID控制器设计

为提高冷轧液压伺服位置控制系统在复杂工况下的暂态性能和稳定性,提出一种径向基函数神经网络在线自适应调节分数阶PID控制算法。为提高网络精度,减少冗余隐层节点,采用带有2次变异机制的粒子群算法离线同时优化网络结构和初始参数,同时选择BP算法在线调整网络参数,使FOPID控制系统具备良好的自适应能力。仿真结果表明,该控制系统能够快速准确跟随输入信号,且能明显抑制外在干扰和系统参数扰动,控制效果优于其他对比控制算法。