盾构机刀盘回转系统恒功率自适应控制

为提高盾构机刀盘回转系统的工作效率和系统稳定性,采用简化刀盘回转液压系统模型,建立刀盘回转液压系统数学模型.分析了刀盘回转载荷,确定了液压系统负载扭矩计算模型.采用变论域方法建立基于变论域模糊PID的刀盘回转液压系统自适应控制算法.对刀盘扭矩施加线性变载荷和随机载荷进行控制系统的仿真实例研究.研究结果表明:在掘进系统刀盘扭矩增加时,所提出的控制系统可随时调整刀盘旋转速度以实现系统总功率的平衡,并可降低刀盘转速调整过程的超调量和调整时间.研究结论为盾构机刀盘回转液压系统的设计和改进提供了理论依据.     

旋挖钻机回转制动能量回收系统设计与分析

为利用旋挖钻机在回转阶段的制动能量,提出一种基于二次调节技术和液压蓄能器的能量回收系统。通过分析上车回转的工况特点,运用功率键合图理论建立回转动能回收利用的数学模型。针对系统参数的不确定性及存在的外干扰,设计自适应模糊滑模控制器对回转速度进行跟踪控制,并利用李雅普诺夫函数证明控制系统的稳定性和收敛性。为对系统进行优化设计,仿真分析液压蓄能器容积、充气压力及回转制动时间这3个主要因素对系统工作性能的影响规律。研究结果表明:所提出的回转系统在制动时能有效地完成能量回收,其中,回转制动时间对系统工作压力和能量回收效率影响最大,而液压蓄能器容积和充气压力对能量回收效率影响较小,但对恒压网络压力波动影响较大。     

动力定位船矢量推进器回转动力学响应分析

为研究全回转矢量推进器回转动力学系统的响应特性,对瓦锡兰某型矢量推进器的液压回转系统的组成进行深入分析,研究了泵控液压马达驱动齿轮减速机构带动推进器进行回转的工作原理,建立了矢量推进器回转动力学系统的数学模型,提出了一种全回转矢量推进器实现目标方位角快速跟踪的改进控制方法,构建了一种矢量推进器回转动力学异步控制频率仿真系统,分析了不同目标方位角时推进器的方位角、角速度、液压系统的动态响应特性,建立了矢量推进器回转响应的物理约束条件.仿真结果表明,建立的动力学模型可模拟真实矢量推进器的回转运动响应过程,同时可实现矢量推进器回转方位角的快速、准确控制,对全回转矢量推进器和动力定位船舶推力分配方法的研究具有较重要的指导意义和工程价值.      

旋转平台液压系统的设计与仿真研究

针对旋转平台的工作特点,采用高速开关阀控液压系统对旋转平台的顺时针和逆时针的往复旋转运动进行控制。根据系统的特点,采用闭环控制,使设计出的旋转平台回转定位的高速开关阀控液压系统能够满足设计指标的要求。用AMESim7．0仿真软件对旋转平台液压系统建模仿真。可以实现对旋转平台液压系统的行程发生的变化进行仿真分析。     

液压混合动力挖掘机回转装置控制方式的研究

为了降低挖掘机的燃油消耗,提高整机作业效率,提出了一种基于液压混合动力技术的挖掘机动力系统节能方案.该方案采用液压泵/马达独立驱动回转装置,可保证发动机工作于最佳燃油工作区,同时结合挖掘机回转装置的作业工况,通过分析液压混合动力系统的特点,对回转装置的控制方式进行了设计.针对回转系统参数的不确定性,设计了智能比例-积分-微分(PID)的分段变结构控制器,并通过仿真和模拟试验平台验证了控制器的有效性和适用性.研究结果表明,智能PID转矩控制方式更适合于回转装置的作业要求,相对于转速控制方式,系统响应速度快,回转装置运动控制平稳,能量回收率高,达到了理想的控制效果.     

X滤波自适应逆控制算法及在液压位置控制系统中的应用

针对非线性时变特性的液压位置伺服系统跟踪控制问题,基于自适应逆控制理论,提出X滤波液压位置自适应逆控制策略.对传统自适应滤波算法在X滤波结构下的不足,提出变换域变步长归一化最小方差算法.采用该算法对液压伺服位置系统进行了对象建模、在线逆建模及开环控制系统设计.仿真结果表明,X滤波液压位置自适应逆控制具有跟踪速度快、对参数摄动鲁棒性强等良好动态特性.     

基于强化学习的模糊自适应控制器

提出了一个强化学习系统中模糊自适应控制器网络结构及其有关算法的改进．并在此基础上给出了二阶欠阻尼系统和强非线性系统的强化学习控制仿真结果．仿真结果表明,基于强化学习的模糊自适应控制器可以对一类复杂系统实现自学习控制,达到令人满意的控制精度．最后,作者还对进一步研究的问题进行了探讨．     

力前馈控制的并联机器人自适应系统的研究

针对６—ＤＯＦ并联机器人的液压主关节．设计了一种力前馈控制．结构简单．容易实现的模型参考自适应系统ＭＲＡＣＳ．仿真表明：此系统稳定可靠．有效地抑制了干扰作用．提高了系统的跟踪精度．本文的研究为系统的实际应用奠定了基础．     

大功率液压机械传动系统的高效节能控制方法研究

当前节能控制方法通常通过建立大功率液压机械传动系统的准确数学节能控制模型实现,但在实际应用中,被控对象的准确数学模型很难建立,不仅效率低下,且影响节能控制性能。为此,提出一种新的大功率机械传动系统的高效节能控制方法。介绍了典型的大功率液压机械传动系统图,获取大功率液压机械传动系统在以外界负载为输入,以负载转速为输出的传递函数,得到通过控制发动机转速可达到节能控制目的的结论,在此基础上,通过具有自学习和自适应能力的单神经元建立单神经元自适应智能节能控制器,对大功率液压机械传动系统进行高效节能控制。实验结果表明,所提方法节能控制性能优越,且效率高。     

大功率液压机械传动系统的高效节能控制方法

当前节能控制方法通常通过建立大功率液压机械传动系统的准确数学节能控制模型实现,但在实际应用中,被控对象的准确数学模型很难建立,不仅效率低下,且影响节能控制性能。为此,提出一种新的大功率机械传动系统的高效节能控制方法。介绍了典型的大功率液压机械传动系统图,获取大功率液压机械传动系统在以外界负载为输入,以负载转速为输出的传递函数,得到通过控制发动机转速可达到节能控制目的的结论,在此基础上,通过具有自学习和自适应能力的单神经元建立单神经元自适应智能节能控制器,对大功率液压机械传动系统进行高效节能控制。实验结果表明,所提方法节能控制性能优越,且效率高。     

异步电动机自适应矢量控制系统的一种仿真方法

针对异步电动机矢量控制系统在电动机参数变化时性能下降的问题。提出了一种拥有转子磁链自适应观测器的矢量控制方案，设计出转子磁链自适应观测器，构成转速与磁链闭环的矢量控制系统，利用SIMULINK仿真工具建立了仿真模型，并对系统进行了仿真研究，分析结果表明，这种转子磁链自适应观测器的设计方法是有效的。     

建筑电气设备自适应模糊PID节能控制研究

针对建筑电气设备自适应模糊PID一直存在能耗过大的问题。提出基于自适应模糊PID节能控制方法,将建筑电气设备系统的温度波动和温度波动率,作为自适应模糊PID控制系统的输入项,将PID控制系统的三个参数波动量作为输出项,构成双输入三输出控制结构。依据自适应模糊PID调节规律表中的信息,调整电气设备模糊逻辑系统的参数。通过运算自适应模糊PID节能控制函数,获取最佳温度值,实现节能目标。实验结果表明:自适应模糊PID节能控制系统起动电流低、噪声小、控制精度高;在一般扰动和大扰动下系统响应波动较小、适应能力更强、动态性能高;该算法下建筑电气设备单耗节能率为88.69%,节能效果显著。     

基于粒子群优化的BP神经网络模型参考自适应控制系统

将粒子群优化的BP神经网络作为模型,参考自适应控制系统的控制器,把参考模型输出与系统实际输出的均方误差作为PSO-BP神经网络的适应函数,通过PSO算法强大的搜索性能使自适应控制系统的均方误差最小化.仿真实例结果表明,基于粒子群优化算法的BP神经网络自适应控制系统收敛快、精度高,有较好的网络的泛化和适应能力,能够很好地控制系统的输出跟随参考模型的输出.     

电液伺服系统的渐近跟踪自适应控制

根据电液伺服系统参数不稳定的特点,将渐近跟踪理论与自适应控制相结合,提出了一种基于参数辨识的电液伺服系统的渐近跟踪自适应控制方法,利用状态反馈动态配置系统的希望特征值和在输入端动态调节前馈增益实现渐近跟踪,达到自适应控制的目的。仿真结果表明,该方法稳定可靠,具有较高理论意义和实用价值。     

Adaptive fuzzy compensation based composite nonlinear feedback controller design for robot manipulators

In order to suppress the influence of uncertain factors on robot system and enable an uncertain robot system to track the reference input accurately, a strategy of combining composite nonlinear feedback(CNF) control and adaptive fuzzy control is studied, and a robot CNF controller based on adaptive fuzzy compensation is proposed. The key of this strategy is to use adaptive fuzzy control to approach the uncertainty of the system online, as the compensation term of the CNF controller, and make full use of the advantages of the two control methods to reduce the influence of uncertain factors on the performance of the system. The convergence of the closed-loop system is proved by feedback linearization and Lyapunov theory. The final simulation results confirm the effectiveness of this plan.     

基于uCOS-II的模糊自适应温度控制系统设计

针对车间温度控制系统具有非线性、滞后性和时变性等特点,提出了一种改进型的模糊自适应PID控制器。该控制器通过在线调整学习速率因子和PID参数增量,并结合积分分离思路,实现PID参数的自适应调节。仿真结果表明该控制器优于传统PID控制和传统模糊自适应PID控制。控制系统采用PIC24F作为主控芯片,结合操作系统uCOS-II的实时性、可靠性以及模糊自适应控制的非线性、时变性等特点,通过实验成功的实现对温度准确控制。     

PMSM speed control using adaptive sliding mode control based on an extended state observer

In this study,a composite strategy based on sliding-mode control( SMC) is employed in a permanent-magnet synchronous motor vector control system to improve the system robustness performance against parameter variations and load disturbances. To handle the intrinsic chattering of SMC,an adaptive law and an extended state observer( ESO) are utilized in the speed SMC controller design. The adaptive law is used to estimate the internal parameter variations and compensate for the disturbances caused by model uncertainty. In addition,the ESO is introduced to estimate the load disturbance in real time. The estimated value is used as a feed-forward compensator for the speed adaptive sliding-mode controller to further increase the system's ability to resist disturbances. The proposed composite method,which combines adaptive SMC( ASMC) and ESO,is compared with PI control and ASMC. Both the simulation and experimental results demonstrate that the proposed method alleviates the chattering of SMC systems and improves the dynamic response and robustness of the speed control system against disturbances.     

电液伺服系统的增益自适应滑模变结构控制

为实现对电液伺服系统非线性、不确定性和未建模动态等因素的有效补偿,将系统转换成具有自适应动态递归模糊神经网络(ADRFNN)辨识误差,即二次不确定性的等效线性数学模型,利用增益自适应滑模变结构控制(GASMC)方法对系统进行综合设计.实验结果表明:ADRFNN的高精度在线辨识和GASMC校正项的增益自适应功能使系统具有较强鲁棒性和更高的稳态精度,同时使系统控制量的颤振现象得到有效抑制.     

非线性切换奇异系统的自适应状态反馈控制

研究了一类满足Lipschitz条件的非线性奇异切换系统的自适应状态反馈控制的设计问题.首先，研究单输入非线性奇异切换系统的基本自适应控制的设计，控制器旨在稳定系统;然后，以单输入非线性奇异切换系统所呈现的具有自适应增益和基于Lyapunov稳定性定理调整增益的机制为基础，将其扩展为多输入奇异切换系统的跟踪问题，设计了自适应控制方法;最后，采用Matlab方法做了数值仿真来说明所提出的控制方法的有效性.所提出的控制器具有非常简单的结构，并且在实践中很容易应用.     

基于动态递归神经网络的自适应控制非线性系统研究

提出一种基于动态递归神经网络的自适应控制器 ,该控制器能通过自学习不断进行适应性控制 ,且结构简单 ,易于实现 .其主要特点是能够提供一个跟踪网络来辩识系统模型 ,进而确定控制器的网络参数 ,实现间接自适应神经网络控制 .经过对大量非线性系统的仿真研究 ,证明其具有良好的控制性能 .