基于AMEsim与Matlab联合仿真的电液伺服控制系统研究

阀控缸电液位置伺服系统在电液伺服控制中占主导地位,但存在建模复杂的问题。应用液压仿真软件AMEsim建立其物理模型,在Simulink中建立了其PID控制模型,从而建立了一个较为精确的联合仿真模型。     

基于鲁棒信息滤波器的图像雅可比矩阵在线估计

针对现有的图像雅可比矩阵无标定求解方法,分析了基于Kalman滤波、模糊自适应Kalman滤波和粒子滤波的图像雅可比矩阵在线估计的优缺点。为了进一步提高未知环境下的系统估计精度,选择基于滤波理论的估计框架,对系统模型进行调整,用鲁棒信息滤波器在线估计图像雅可比矩阵,该滤波算法对任意分布的有界噪声都具有较强的鲁棒性。仿真和实验结果表明,在未知系统噪声的情况下,该算法仍可以实现图像雅可比矩阵的精确估计。     

左旋聚乳酸纳米纤维膜的热处理研究

研究了热牵伸和热定型处理对静电纺丝左旋聚乳酸平行纳米纤维膜力学性能和微观结构的影响。拉伸试验表明,在100 ℃热空气条件下,沿纤维排列方向上牵伸300%、热定型10 min的纤维膜力学性能最佳,其抗拉强度和模量分别达到103 MPa和1.83 GPa。扫描及透射电子显微镜观察显示,经热牵伸后,纤维的直径随牵伸率的增加而减小,其致密及平行程度相应提高,纤维内部转变为垂直于纤维轴且平行排列的片晶结构。差示扫描量热分析结果表明,纤维膜的结晶度随牵伸率的增加而增大,随热定型时间先增加后减小。广角X射线衍射和小角X射线散射分析可知,纤维膜经热处理后的结晶为α型,其微晶尺寸及晶面间距均随牵伸率的增加而减小,随热定型时间先增加后减小,而纤维内部的针状微缺陷随着牵伸率的增加而变得更加狭长有序,使得纤维膜的力学性能得以提高。     

新型车身覆盖件冲压设备综述

本文作者多年从事对汽车冲压工厂的设计与研究,本文主要介绍目前国内外较为先进的新型冲压生产设备,并分析其主要性能特点及在大型覆盖件冲压厂的应用情况.     

电流时间谐波对转子带护套伺服永磁同步电动机温度场的影响

针对转子带护套伺服永磁同步电机运行过程中永磁体温升较高的问题,本文以一台2 000r/min、12.5kW的伺服永磁同步电动机为研究对象,对变频驱动时永磁电机的温升问题进行了研究.测试了样机额定负载下变频器供电时的相电流,通过傅里叶分解计算出电流各次谐波值.建立了永磁电机二维瞬态电磁场方程,计算出不同电流谐波在护套内产生的涡流损耗.并建立了三维温度场模型,对电机各部分的温度分布进行求解.经计算分析可知绕组内谐波次数位于控制电路载波比附近的电流时间谐波,将导致电机永磁体温升明显变大.将计算所得的电机温度分布与实测结果进行对比,验证了计算结果的正确性.     

基于LuGre模型的电液伺服马达摩擦力矩补偿

针对大体积飞行器仿真试验时的重力偏载情况,设计并制造了一种仿真转台用中空式电液伺服马达。对影响其超低速跟踪性能的摩擦力矩进行了分析,建立了大摩擦力矩条件下的中空马达数学模型。设计了一种基于LuGre模型的自适应摩擦力矩补偿控制器。为验证该控制器的有效性,进行了不同输入下的数值仿真及试验研究。结果表明与传统的PID控制相比,基于LuGre模型的自适应摩擦力矩补偿控制能够更好地实现马达的低速性能。     

基于LabWindows／CVI的电液伺服控制系统的设计

根据液压伺服控制的工作原理,设计了电液伺服控制系统.系统的人机交互界面采用图形化编程工具LabWindows/CVI编写,系统的控制算法采用Ziegler-Nichols整定PID控制方法,经过对根轨迹寻优以及参数的微调,得到最优PID 参数,并对系统进行MatLab仿真,证明该系统控制效果良好.     

基于矢量控制的交流伺服进给系统建模

为了提高数控进给系统的伺服精度,提出用矢量控制的方法控制伺服电机,建立交流伺服系统数学模型.研究结果表明,矢量控制法使电机机械特性线性度明显提高且起动力矩增大,使交流电机达到直流电机的控制效果;交流伺服系统数学模型的建立,完成了伺服系统的动、静态性能分析的前期工作,在数学建模中引入PID调节概念,使提高进给系统各性能指标的参数调整原则可以按PID调节理论进行.     

射流管电液伺服阀在发动机温度控制中的应用

燃气温度是直接影响发动机性能及寿命的重要参数,某型航空发动机的温度控制系统原采用直动式调节阀对燃气温度进行限制,该阀精度较低,导致系统性能不理想.为解决这一问题,提出了一种以射流管电液伺服阀替换原有调节阀温控系统的改进方案.试验和试车结果表明,射流管电液伺服阀控制精度高、滞环小,低压状态工作性能稳定;应用该阀的方案能够显著提高系统的性能,满足发动机的使用要求,具有较高的可行性.     

船用舵机电液伺服单元单神经元自适应PID控制的研究

在分析了船用舵机电液伺服单元的基本原理和数学模型的基础上,设计了单神经元自适应PID控制器。用单神经元PID替代常规PID控制,通过神经元的学习来调整PID参数,利用神经网络良好的自适应和抗干扰能力．使控制系统对参数变化表现出良好的控制性能和鲁棒性。通过仿真证明了该系统有较好的控制效果。